怎么给df列表两个字的城市名后面一个字市
时间: 2024-05-04 09:21:13 浏览: 16
可以使用 Pandas 库中的 apply 函数和 lambda 表达式来实现。假设你的城市名列表存储在 DataFrame 的 "city" 列中,可以按如下方式添加 "市" 字符串:
``` python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({"city": ["北京", "上海", "广州", "深圳"]})
# 使用 apply 函数和 lambda 表达式添加 "市" 字符串
df["city"] = df["city"].apply(lambda x: x + "市")
# 打印结果
print(df)
```
输出结果:
```
city
0 北京市
1 上海市
2 广州市
3 深圳市
```
相关问题
怎么给没有省字结尾的df列表加一个字
你可以使用 Pandas 库的 `apply` 方法和 Python 的字符串拼接功能来给没有省字结尾的 df 列表加一个字。具体操作步骤如下:
1. 假设你的 df 列表叫做 `df_list`,你需要找到所有没有省字结尾的城市,可以使用 Pandas 库的字符串匹配方法 `str.endswith()` 来判断。
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
df1 = pd.DataFrame({'city': ['北京市', '上海市', '深圳']})
df2 = pd.DataFrame({'city': ['广州', '南京', '成都']})
df3 = pd.DataFrame({'city': ['杭州市', '武汉市', '西安市']})
df_list = [df1, df2, df3]
# 找到没有省字结尾的城市
def add_suffix(df):
condition = ~df['city'].str.endswith('省') & ~df['city'].str.endswith('市')
cities = df.loc[condition, 'city']
return cities
cities_to_add_suffix = pd.concat([add_suffix(df) for df in df_list])
```
2. 使用 Python 的字符串拼接功能,在这些城市名后面加上一个“市”字。
```python
# 给没有省字结尾的城市加上“市”字
def add_city_suffix(city):
return city + '市'
cities_with_suffix = cities_to_add_suffix.apply(add_city_suffix)
```
3. 将这些城市名更新回原来的 df 列表中。
```python
# 更新原来的 df 列表中的城市名
for df in df_list:
condition = ~df['city'].str.endswith('省') & ~df['city'].str.endswith('市')
df.loc[condition, 'city'] = df.loc[condition, 'city'].apply(add_city_suffix)
```
这样,就给没有省字结尾的 df 列表中的城市名加上了一个“市”字。
两个df的列 合并一个df
你可以使用 Pandas 库来合并两个 DataFrame 的列。可以使用 `pd.merge()` 函数将两个 DataFrame 按照指定的列进行合并。
以下是一个简单的示例,假设你有两个 DataFrame:`df1` 和 `df2`,它们都包含一个名为 `id` 的列。你想将它们按照 `id` 列进行合并,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data1 = {'id': [1, 2, 3], 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']}
df1 = pd.DataFrame(data1)
data2 = {'id': [2, 3, 4], 'age': [20, 30, 40]}
df2 = pd.DataFrame(data2)
# 将两个 DataFrame 合并
df = pd.merge(df1, df2, on='id')
print(df)
```
输出结果:
```
id name age
0 2 Bob 20
1 3 Charlie 30
```
在这个示例中,我们使用 `pd.merge()` 函数将 `df1` 和 `df2` 按照 `id` 列进行合并,并将结果保存在了新的 DataFrame `df` 中。合并后的 DataFrame 包含了 `id`、`name` 和 `age` 三列。
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