首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

从pandas列中列表的开头移除n个元素,其中n是另一列中的值

,可以使用pandas库中的apply函数结合切片操作来实现。

首先,假设我们有一个名为df的DataFrame,其中包含两列:'list'和'n'。'list'列包含要操作的列表,'n'列包含要移除的元素个数。

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'list': [[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]],
                   'n': [2, 3]})

# 定义移除函数
def remove_elements(row):
    n = row['n']
    return row['list'][n:]

# 应用函数并创建新列
df['new_list'] = df.apply(remove_elements, axis=1)

print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
           list  n   new_list
0  [1, 2, 3, 4, 5]  2  [3, 4, 5]
1  [6, 7, 8, 9, 10]  3  [9, 10]

在上述代码中,我们首先定义了一个名为remove_elements的函数,该函数接受一个行对象作为参数。函数内部获取'n'列的值作为要移除的元素个数,并使用切片操作从'list'列中移除相应数量的元素。然后,我们使用apply函数将remove_elements函数应用于DataFrame的每一行,并将结果存储在新的'new_list'列中。

这样,我们就实现了从pandas列中列表的开头移除n个元素的功能。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

- 长度为mint数组随机取出n元素,每次取元素都是之前未取过

题目:长度为mint数组随机取出n元素,每次取元素都是之前未取过 Fisher-Yates洗牌算法由 Ronald A.Fisher和Frank Yates于1938年发明,后来被Knuth...等概率: 洗牌算法有些人也称等概率洗牌算法,其实发牌过程和我们抽签一样,大学概率论讲过抽签等概率,同样洗牌算法选中每个元素等概率。...用洗牌算法思路1、2、3、4、5这5,随机取一数 4被抽中概率1/5 5被抽中概率1/4 * 4/5 = 1/5 2被抽中概率1/3 * 3/4 *...4/5 = 1/5 1被抽中概率1/2 * 1/3 * 3/4 * 4/5= 1/5 3被抽中概率1 * 1/2 * 1/3 * 3/4 * 4/5 = 1/5 时间复杂度为...该算法基本思想和 Fisher 类似,每次从未处理数据随机取出一数字,然后把该数字放在数组尾部,即数组尾部存放已经处理过数字。

1.6K10

C语言经典100例002-将M行N二维数组字符数据,按顺序依次放到一字符串

喜欢同学记得点赞、转发、收藏哦~ 后续C语言经典100例将会以pdf和代码形式发放到公众号 欢迎关注:计算广告生态 即时查收 1 题目 编写函数fun() 函数功能:将M行N二维数组字符数据...,按顺序依次放到一字符串 例如: 二维数组数据为: W W W W S S S S H H H H 则字符串内容:WSHWSHWSH [image.png] 2 思路 第一层循环按照数进行...M 3 #define N 4 /** 编写函数fun() 函数功能:将M行N二维数组字符数据,按顺序依次放到一字符串 例如: 二维数组数据为: W W W W S S S...S H H H H 则字符串内容:WSHWSHWSH **/ // 0 1 2 3 // 0 W W W W // 1 S S S S // 2 H H H H char *fun(char.../demo 二维数组中元素: M M M M S S S S H H H H 按顺序依次: MSHMSHMSHMSH -- END -- 喜欢本文同学记得点赞、转发、收藏~ 更多内容,欢迎大家关注我们公众号

6K30

2023-01-12:一n*n二维数组,只有0和1两种,当你决定在某个位置操作一次,那么该位置行和整体都会变成1,不

2023-01-12:一n*n二维数组,只有0和1两种, 当你决定在某个位置操作一次, 那么该位置行和整体都会变成1,不管之前是什么状态。 返回让所有全变成1,最少操作次数。...1 < n < 10,没错!原题就是说n < 10, 不会到10!最多到9! 来自华为。 答案2023-01-12: 四维dp+贪心。这道题优化力度很有限,跟暴力差不多。...i32) -> i32 { let mut n = n as u32; n = (n & 0x55555555) + ((n >> 1) & 0x55555555); n =...(n & 0x33333333) + ((n >> 2) & 0x33333333); n = (n & 0x0f0f0f0f) + ((n >> 4) & 0x0f0f0f0f); n...= (n & 0x00ff00ff) + ((n >> 8) & 0x00ff00ff); n = (n & 0x0000ffff) + ((n >> 16) & 0x0000ffff);

2.6K10

使用Pandas&NumPy进行数据清洗6大常用方法

这些没有用信息会占用不必要空间,并会使运行时间减慢。 Pandas提供了一非常便捷方法drop()函数来移除DataFrame不想要行或。...让我们看一简单例子如何DataFrame移除。 首先,我们引入BL-Flickr-Images-Book.csv文件,并创建一此文件DataFrame。...接着,我们在对象上调用drop()函数,其中inplace参数True,axis参数1。这告诉了Pandas我们想要直接在我们对象上发生改变,并且它应该可以寻找对象中被移除信息。...之前,我们索引范围索引:0开始整数,类似Python内建range。通过给set_index一列名,我们就把索引变成了Identifier。...pandas将会使用列表每个元素,然后设置State到左边,RegionName到右边

3.5K10

使用Pandas&NumPy进行数据清洗6大常用方法

这些没有用信息会占用不必要空间,并会使运行时间减慢。 Pandas提供了一非常便捷方法drop()函数来移除DataFrame不想要行或。...让我们看一简单例子如何DataFrame移除。 首先,我们引入BL-Flickr-Images-Book.csv文件,并创建一此文件DataFrame。...接着,我们在对象上调用drop()函数,其中inplace参数True,axis参数1。这告诉了Pandas,我们想要直接在我们对象上发生改变,并且它应该可以寻找对象中被移除信息。...pandas将会使用列表每个元素,然后设置State到左边,RegionName到右边。...中提取每个元素,传递到函数,然后覆盖原来

3.2K20

2024-05-22:用go语言,你有一包含 n 整数数组 nums。 每个数组代价指该数组第一元素。 你

2024-05-22:用go语言,你有一包含 n 整数数组 nums。 每个数组代价指该数组第一元素。 你目标将这个数组划分为三连续且互不重叠子数组。...大体步骤如下: 1.初始化操作: • main 函数开始,创建一整型数组 nums,其中包含 [1, 2, 3, 12]。...• 对于给定数组 nums,迭代第二元素开始所有元素: • 如果元素 x 小于当前最小 fi,则将第二小 se 更新为当前最小 fi,并更新最小为 x。...• 否则,如果元素 x介于当前最小 fi 和第二小 se 之间,则更新第二小 se 为 x。 • 返回结果为数组第一元素 nums[0] 与找到最小 fi 和 se 和。...4.时间复杂度: • 迭代一次数组,需要 O(n) 时间复杂度,其中 n 数组长度。 5.空间复杂度: • 除了输入数组外,算法只使用了常量级别的额外空间,因此空间复杂度为 O(1)。

6310

干货:手把手教你用Python读写CSV、JSON、Excel及解析HTML

我们使用表达式生成价格列表。如代码所示,对于列表对象,你可以调用.index(...)方法查找某一元素首次出现位置。 5. 参考 查阅pandas文档read_excel部分。...read_xml方法return语句传入所有字典创建一列表,转换成DataFrame。...列表元素,尾元素。对行每个字段,我们以>格式封装,并加进字符串列表。...加粗部分指的是列名()和对应()。 解析完所有字段后,使用'\n'.join(...)方法,将xmlItem列表中所有项连接成一长字符串。......参数inplace=True直接在原来DataFrame对象上移除数据,而非复制出一DataFrame、清理后再返回;默认inplace=False: url_read.dropna (thresh

8.3K20

30 小例子帮你快速掌握Pandas

我们删除了4,因此列数14减少到10。 2.读取时选择特定 我们只打算读取csv文件某些。读取时,列表将传递给usecols参数。如果您事先知道列名,则比以后删除更好。...8.删除缺失 处理缺失另一种方法删除它们。“已退出”仍缺少。以下代码将删除缺少任何行。...第一参数位置索引,第二参数名称,第三参数。 19.where函数 它用于根据条件替换行或。默认替换NaN,但我们也可以指定要替换。...Geography内存消耗减少了近8倍。 24.替换 替换函数可用于替换DataFrame。 ? 第一参数要替换,第二参数。 我们可以使用字典进行多次替换。 ?...在计算元素时间序列或顺序数组变化百分比时很有用。 ? 第一元素(4)到第二元素(5)变化为%25,因此第二为0.25。

10.6K10

建议收藏:12Pandas数据处理高频操作

拷贝 > 12 对于/行操作 简单说说 Panda快速、强大、灵活且易于使用开源数据分析和操作工具,在Python环境下,我们可以通过pip直接进行安装。...里面的正数全部变为0 # 直接了当 df[df>0] = 0 df > 3 统计某元素出现次数 默认情况,直接统计出指定元素出现次数。..., args=(), **kwds) > 10 Pandas数据合并 进行数据合并前,首先需要确定合并数据表头都是一致,然后将他们依次加入一列表,最终使用concat函数即可进行数据合并。...(f"df\n{df}\ndf1\n{df1}") 将原数据dfname第一元素改为zs,会发现,df改动,不会影响df1。...> 12 对于/行操作 删除指定行/ # 行索引/索引 多行/多可以用列表 # axis=0表示行 axis=1表示 inplace是否在原列表操作 # 删除dfc df.drop(

2.6K20

pandas简单介绍(2)

3.1 DataFrame构建 DataFrame有多种构建方式,最常见利用等长度列表或字典构建(例如从excel或txt读取文件就是DataFrame类型)。...另外一构建方式字典嵌套字典构造DataFrame数据;嵌套字典赋给DataFrame,pandas会把字典键作为,内部字典键作为索引。...[列名]进行移除;增加列有两方法:1,直接frame[列名]=;2,frame[列名]=Series对象,如果被赋值不存在,会生成一。...计算两索引交集 union 计算两索引并集 delete 将位置i元素删除,并产生新索引 drop 根据传入参数删除指定索引,并产生新索引 unique 计算索引唯一序列 is_nuique...不常用特性感兴趣可自行探索。 4.1 重建索引 reindexpandas对象重要方法,该方法创建一符合条件新对象。

2.3K10

【Python环境】Python结构化数据分析利器-Pandas简介

或者以数据库进行类比,DataFrame每一行记录,名称为Index元素,而每一则为一字段,这个记录属性。...由d构建为一4行2DataFrame。其中one只有3,因此d行one列为NaN(Not a Number)--Pandas默认缺失标记。...列表字典构建DataFrame,其中嵌套每个列表(List)代表,字典名字则是标签。这里要注意每个列表元素数量应该相同。...否则会报错: ValueError: arrays must all be same length 字典列表构建DataFrame,其中每个字典代表每条记录(DataFrame一行),字典每个对应这条记录相关属性...dict返回dict of dict;list返回列表字典;series返回序列字典;records返回字典列表 查看数据 head和tail方法可以显示DataFrame前N条和后

15K100

Read_CSV参数详解

usecols : array-like, default None 返回一数据子集,该列表必须可以对应到文件位置(数字可以对应到指定)或者字符传为文件列名。...(默认为False,即不忽略). skiprows : list-like or integer, default None 需要忽略行数(文件开始处算起),或需要跳过行号列表0开始)。...,使用双引号表示引号内元素作为一元素使用。...不推荐使用,这个参数将会在未来版本移除,因为他在解析器不推荐使用 compact_ints : boolean, default False 不推荐使用,这个参数将会在未来版本移除 如果设置compact_ints...:这个参数将会在未来版本移除 如果整数列被压缩(i.e. compact_ints=True),指定被压缩有符号还是无符号

2.7K60

Python库实用技巧专栏

, 如果文件不规则, 行尾有分隔符, 则可以设定index_col=False来使pandas不适用第一作为行索引 usecols: array-like 返回一数据子集, 该列表必须可以对应到文件位置...(数字可以对应到指定)或者字符传为文件列名, 例如:usecols有效参数可能 [0,1,2]或者 [‘foo’, ‘bar’, ‘baz’], 使用这个参数可以加快加载速度并降低内存消耗...(文件开始处算), 或需要跳过行号列表 skipfooter: int 文件尾部开始忽略 skip_footer: int 文件尾部开始忽略(不推荐使用) nrows: int 需要读取行数(...文件头开始算起) na_values: scalar, str, list-like, or dict 一组用于替换NA/NaN, 如果传递, 需要制定特定。...(只能在C解析器中有效) buffer_lines: int 这个参数将会在未来版本移除, 因为他在解析器不推荐使用(不推荐使用) compact_ints: bool 这个参数将会在未来版本移除

2.3K30

50Pandas奇淫技巧:向量化字符串,玩转文本处理

一、向量化操作概述 对于文本数据处理(清洗),现实工作数据时不可或缺功能,在这一节,我们将介绍Pandas字符串操作。...获取元素索引位置上,索引0开始 slice() 对元素进行切片取值 slice_replace() 对元素进行切片替换 cat() 连接字符串 repeat() 重复元素 normalize()...\n00034 2 09877\n66721 print('09877\n66721') 09877 66721 2、pad() Pandas 提供了一种向系列每个字符串元素添加填充(空格或其他字符...str.slice()方法用于Pandas系列对象存在字符串中分割子字符串。...如果na_rep 为None,并且others 不是None,则在任何(连接之前)包含缺失行将在结果具有缺失

5.9K60
领券