使用pandas和python根据单元格内容组合来自不同行的数据，并基于单元格值创建新列
使用pandas和Python根据单元格内容组合来自不同行的数据，并基于单元格值创建新列的方法如下：
- 首先，导入pandas库并读取数据集：
import pandas as pd
# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')- 创建一个空的新列，用于存储组合后的数据：
# 创建新列
df['新列名'] = ''- 使用循环遍历每一行数据，并根据单元格内容组合数据：
# 遍历每一行数据
for index, row in df.iterrows():
# 获取需要组合的单元格内容
cell1 = row['单元格1列名']
cell2 = row['单元格2列名']
# 组合数据
combined_data = cell1 + ' ' + cell2
# 将组合后的数据赋值给新列
df.at[index, '新列名'] = combined_data- 最后，可以根据单元格值创建新列，例如，如果单元格值大于某个阈值，则在新列中标记为"是"，否则标记为"否"：
# 根据单元格值创建新列
df['新列名'] = df['单元格列名'].apply(lambda x: '是' if x > 阈值 else '否')完整的代码示例：
import pandas as pd
# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')
# 创建新列
df['新列名'] = ''
# 遍历每一行数据
for index, row in df.iterrows():
# 获取需要组合的单元格内容
cell1 = row['单元格1列名']
cell2 = row['单元格2列名']
# 组合数据
combined_data = cell1 + ' ' + cell2
# 将组合后的数据赋值给新列
df.at[index, '新列名'] = combined_data
# 根据单元格值创建新列
df['新列名'] = df['单元格列名'].apply(lambda x: '是' if x > 阈值 else '否')
# 打印结果
print(df)这样，根据单元格内容组合来自不同行的数据，并基于单元格值创建新列的操作就完成了。请注意，代码中的'单元格1列名'、'单元格2列名'、'新列名'、'单元格列名'、阈值等需要根据实际情况进行替换。
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[5, 5, 5, 5]
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| session_id | events |
|00000000000 | [4,5,5,3,2,1,5] |
|00000000001 | [4,5,5,1,2,1,5,5,5] |
|00000000002 | [4,5,1,3
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index = ['cell1', 'c
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import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'Functions': [1000, 2000, 3000, 5000],
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df['add'] = df.apply(lambda row: get_sentiment(row))
在网上任何地方都找不
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import pandas as pd
filename = 'data.csv'
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df = pd.read_csv('data.csv', encoding="Latin&#
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for i, row in df.iterrows():
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这是代码：
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
dataset = pd.read_csv("Test.csv", encoding='latin-1')
clf = Multinomial
浏览 3提问于2021-09-21得票数 0
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如何在Pandas中使用索引编号重命名列标题
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我有以下数据框
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({ 'gene':["foo",
"lal",
"qux",
"woz"], 'cell1':[5,9,1,7], 'cell2':[12,90,13,87]})
df = df[["gene","cel
浏览 0提问于2015-11-20得票数 3
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Pandas:如何在系列单元格中搜索部分字符串匹配？
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我有一个DataFrame，它是通过导入一个Excel表格创建的，该表格有几列，但行中的文本数据不一致。例如，标记为“Airplan1”的一列在第25行中具有"Gross weight: 2500“，而列”Airplan2“在另一行中具有"Gross weight: 3000”。所有列都有一个"Gross weight:“条目，但它们的行号相差1或更多。我可以遍历列和行，但似乎不能查询行中的单元格以获得特定的字符串。我已经尝试了几种方法，在下面找到一个失败。很明显，我错误地试图从序列中生成单个布尔值，从而生成错误，但我似乎无法进入序列中的单独单元格。最后，我希望确定特
浏览 26提问于2020-12-03得票数 0
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熊猫df.at() AttributeError：'BlockManager‘对象没有属性'T’
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我有一个比较大的数据。我试图迭代每一行，并根据特定的列值更新列(基本上是试图循环查找，直到无法更新进一步的列)。
我有以下几点：
df = the huge dataframe (1K to 10K+ rows x 51 cols)
has_update = True
while has_update:
has_update = False
for_procdf = df.loc[df['Incident Group ID'] == '-']
for i, row in for_procdf.iterrows():
#Che
浏览 1提问于2019-01-29得票数 14
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逐行迭代时更新pandas中的dataframe
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我有一个熊猫数据框，看起来像这样(它很大)
date exer exp ifor mat
1092 2014-03-17 American M 528.205 2014-04-19
1093 2014-03-17 American M 528.205 2014-04-19
1094 2014-03-17 American M 528.205 2014-04-19
1095 2014-03-17 American M 528.205 2014-04-19
1096 2014
浏览 1提问于2014-04-28得票数 287
1回答
如何迭代并循环一次遍历一个数据行？
python、dataframe、for-loop
数据集：
First_Name Last_Name Location
Green White US
Lew Edward UK
Ravi Kumar India
Naveen Reddy France
Yi Ling Singapore
Xin Yi Taiwan
Ryan Nicholas Singapore
Python代码：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv (r'data.csv')
def name():
for row in df.iterrows():
nam
浏览 1提问于2020-09-20得票数 0
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