解释代码df['工会经费'] = round(df['应发工资'] * 0.02, 2) df1 = pd.concat([df['工号'], df['姓名'], df.loc[:,'应发工资':]], axis=1) df1.head()
时间: 2023-10-16 20:09:44 浏览: 41
这段代码主要的作用是在 Pandas 数据框中增加一列名为“工会经费”的列,列的值为应发工资的2%并进行四舍五入保留两位小数。然后,使用 pd.concat() 函数将原数据框 df 中的“工号”、“姓名”和“应发工资”列与新添加的“工会经费”列组合在一起,生成一个新的数据框 df1,并打印出前几行数据。
相关问题
df = pd.concat([df1, df2], axis=1)
这行代码将两个DataFrame对象`df1`和`df2`按列方向(即水平方向)进行拼接,生成一个新的DataFrame对象`df`。拼接时,要求两个DataFrame对象的行数必须相同,否则会抛出异常。在这里,我们将`df1`和`df2`按列方向进行拼接,将它们合并成一个新的DataFrame对象,以便后续的数据处理和分析。
pd.concat([df1, df2], axis=,index)
在pd.concat函数中,axis参数用于指定连接的方向,可以是0或1,分别表示按照行或列的方向连接。而index参数则用于指定连接后生成的数据框或系列的行索引。如果不指定index参数,则默认使用原始数据框或系列的行索引。
例如,pd.concat([df1, df2], axis=1, index=[1,2,3])可以将df1和df2按照列的方向连接在一起,并且生成的数据框的行索引为[1,2,3]。注意,这里的行索引长度必须和数据框的行数相等。