# 数据处理 for i in new_df.index: new_df.loc[i,'Total Cases'] = new_df.loc[i,'Total Cases'].replace(',','') new_df.loc[i,'Total Deaths'] = new_df.loc[i,'Total Deaths'].replace(',','') new_df.loc[i,'Total Recovered'] = new_df.loc[i,'Total Recovered'].replace(',','')
时间: 2023-09-13 12:09:51 浏览: 45
这是一个用于数据处理的Python代码段。在这个例子中,我们使用Pandas库中的"loc"方法遍历名为"new_df"的数据帧中的每一行,并使用"replace()"方法将每一行的"Total Cases"、"Total Deaths"和"Total Recovered"列中的逗号替换为空格,以便后续的数值计算和可视化。逗号通常在数值中用作千位分隔符,但在计算和可视化时需要将其删除。这个代码段可以帮助我们清理数据集,使其更易于分析和可视化。
相关问题
# 因为数值太大了,因此需要转换单位,转换为以万为单位 for i in new_df.index: new_df.loc[i,'Total Cases'] = new_df.loc[i,'Total Cases'] / 10000 new_df.loc[i,'Total Deaths'] = new_df.loc[i,'Total Deaths'] / 10000 new_df.loc[i,'Total Recovered'] = new_df.loc[i,'Total Recovered'] / 10000
这段代码对new_df中的'Total Cases'、'Total Deaths'和'Total Recovered'三列进行了数据处理。具体来说,它使用了DataFrame对象的loc方法,对new_df中每一行进行操作,将每个单元格中的数值除以10000,从而将数据单位转换为万。这是因为在部分情况下,数据集中的数值数据太大,难以进行可视化和分析,因此需要将数据单位进行转换。通过该代码,我们将这三列的数据单位转换为万,使得数据更易于处理和分析。
# 提取同量级的数据 new_df = new_df.loc[1:14,:] new_df
这段代码从new_df中提取了前14行数据,并将其赋值给了new_df变量。具体来说,它使用了DataFrame对象的loc方法,选择了new_df中第1行到第14行的数据,并使用了冒号操作符和逗号分隔符指定了行和列的范围。通过该代码,我们将new_df中的数据限定在同一量级范围内,以便进行更加准确和直观的数据可视化和分析。