请帮我写一段 给df表中加入一行全为1的值 的python代码
时间: 2024-05-06 16:21:21 浏览: 82
好的,对于你的问题,这是一段可以给df表中加入一行全为1的值的Python代码:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[0, 1], [2, 3]], columns=['A', 'B'])
df.loc[len(df)] = [1] * len(df.columns)
# df现在变成了:
# A B
# 0 0 1
# 1 2 3
# 2 1 1
```
请问还有其他的问题吗?
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请帮我写一段 给df表中加入两行全为1的值 的python代码
以下是给df表中加入两行全为1的值的Python代码:
```python
import pandas as pd
# 假设df是你的DataFrame表格
df = pd.DataFrame()
# 手动创建两行全为1的数据
new_rows = pd.DataFrame({'col1': [1, 1], 'col2': [1, 1]})
# 将新行添加到数据表中
df = df.append(new_rows, ignore_index=True)
```
这段代码会将新的两行数据添加到数据表`df`的末尾,并且这两行数据的值全部为1,列的名称为`col1`和`col2`。
1.现有一个职业人群体检数据testdata.xls文件,请完成以下数据分析任务。 (1)用read_excel()方法读取testdata.xls文件到变量df中。 (2)用df.dtypes查看每列的数据类型。 (3)用df.info()查看表结构。 (4)用isnull().sum()统计各字段空缺值。 (5)用dropna()方法删除全为空的列。 (6)用dropna()方法删除“身份证号”为空的行,并用isnull().sum()再次统计空值。 (7)将“开始从事某工作年份:2009年”中的“年”去掉,并用rename()将列名改为“参加工作时间”。将“体检年份:2009年”中的“年”去掉。 (8)用dropna()方法删除“参加工作时间”、“体检年份”为空的行. (9)用astype()方法将“参加工作时间”、“体检年份”数据类型改为int64. (10)增加一列“工龄”,工龄=体检年份-参加工作时间;新增一列“年龄” (11)用groupby()统计不同性别的白细胞计数均值,并用plot()方法绘制柱状图 (12)统计不同年龄段的白细胞计数,并绘制柱状图。年龄划分:小于等于30岁,31~40岁,41~50岁,大于50岁
以下是对应的Python代码:
```python
# (1)读取testdata.xls文件到变量df中
import pandas as pd
df = pd.read_excel('testdata.xls')
# (2)查看每列的数据类型
print(df.dtypes)
# (3)查看表结构
print(df.info())
# (4)统计各字段空缺值
print(df.isnull().sum())
# (5)删除全为空的列
df.dropna(axis=1, how='all', inplace=True)
# (6)删除“身份证号”为空的行,并再次统计空值
df.dropna(subset=['身份证号'], inplace=True)
print(df.isnull().sum())
# (7)将“开始从事某工作年份:2009年”中的“年”去掉,并将列名改为“参加工作时间”;
# 将“体检年份:2009年”中的“年”去掉
df.rename(columns={'开始从事某工作年份:2009年': '参加工作时间', '体检年份:2009年': '体检年份'}, inplace=True)
df['参加工作时间'] = df['参加工作时间'].str.replace('年', '')
df['体检年份'] = df['体检年份'].str.replace('年', '')
# (8)删除“参加工作时间”、“体检年份”为空的行
df.dropna(subset=['参加工作时间', '体检年份'], inplace=True)
# (9)将“参加工作时间”、“体检年份”数据类型改为int64
df['参加工作时间'] = df['参加工作时间'].astype('int64')
df['体检年份'] = df['体检年份'].astype('int64')
# (10)增加一列“工龄”,工龄=体检年份-参加工作时间;新增一列“年龄”
df['工龄'] = df['体检年份'] - df['参加工作时间']
df['年龄'] = df['出生年'].apply(lambda x: 2021 - x)
# (11)统计不同性别的白细胞计数均值,并用plot()方法绘制柱状图
df.groupby('性别')['白细胞计数'].mean().plot(kind='bar')
# (12)统计不同年龄段的白细胞计数,并绘制柱状图。年龄划分:小于等于30岁,31~40岁,41~50岁,大于50岁
bins = [0, 30, 40, 50, 100]
labels = ['<=30', '31~40', '41~50', '>50']
df['年龄段'] = pd.cut(df['年龄'], bins=bins, labels=labels)
df.groupby('年龄段')['白细胞计数'].mean().plot(kind='bar')
```
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