df.loc[~df['字段2'].str.contains('年'), '字段2'] = '2023年'中~的作用
时间: 2023-09-06 07:14:40 浏览: 164
这行代码是 Pandas 中的 DataFrame 操作,它的作用是将 DataFrame 中“字段2”列中不包含“年”的行的“字段2”值设置为“2023年”。其中“~”表示取反操作,即选择不包含“年”的行。另外,“str.contains()”是一个字符串匹配函数,用于判断字符串是否包含某个子串,返回一个布尔值。因此,这行代码的意思是选择“字段2”列中不包含“年”的行,并将它们的“字段2”值设置为“2023年”。
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df.columns = df.loc[0,:].tolist()
df.columns = df.loc[0,:].tolist() 是一行代码,用于将DataFrame的列名设置为DataFrame中第一行的值。具体来说,它的作用是将df的列名设置为df中第一行的值,并且将这些值转换为列表形式。
这行代码的执行步骤如下:
1. df.loc[0,:] 用于选取DataFrame中的第一行数据。
2. .tolist() 将选取的第一行数据转换为列表形式。
3. df.columns = 将DataFrame的列名设置为后面的值。
这样,执行完这行代码后,DataFrame的列名就会被更新为第一行的值。
X = df.loc[]
这段代码不完整,它需要一个行索引值来选择数据框 df 中的某一行。例如,如果想要选择索引值为 0 的行,代码应该为:
```python
X = df.loc[0]
```
这将返回一个包含该行数据的序列或数据框,具体取决于 df 的结构。如果想要选择多行,可以在 loc 中传递一个行索引值的列表,例如:
```python
X = df.loc[[0, 1, 2]]
```
这将返回一个包含索引值为 0、1 和 2 的行组成的数据框。