在每一行上创建df列连接的值

，可以通过使用pandas库中的apply方法来实现。apply方法可以对DataFrame的每一行或每一列应用一个自定义的函数。

首先，我们需要创建一个DataFrame对象df，然后定义一个函数来处理每一行的列连接操作。假设我们要将每一行的列连接结果存储在新的一列中，可以按照以下步骤进行操作：

导入pandas库：

import pandas as pd

创建DataFrame对象df：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

定义一个函数来处理每一行的列连接操作：

def concatenate_columns(row):
    return '-'.join([str(row['A']), str(row['B']), str(row['C'])])

使用apply方法将函数应用于每一行，并将结果存储在新的一列中：

df['concatenated'] = df.apply(concatenate_columns, axis=1)

在上述代码中，axis=1表示按行应用函数。最终，df的每一行都会在新的一列中存储列连接的结果。

这种方法可以用于任意数量的列连接操作，并且可以根据实际需求进行修改。对于更复杂的列连接操作，可以使用更灵活的字符串处理方法，如正则表达式等。

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1w 字的 pandas 核心操作知识大全。

) 缺失值处理 # 检查数据中是否含有任何缺失值 df.isnull().values.any() # 查看每列数据缺失值情况 df.isnull().sum() # 提取某列含有空值的行 df[...在每行上应用功能数据合并 df1.append(df2) # 将df2添加 df1的末尾（各列应相同） pd.concat([df1, df2],axis=...1) # 将 df1的列添加到df2的末尾（行应相同） df1.join(df2,on=col1,how='inner') # SQL样式将列 df1 与 df2 行所在的列col 具有相同值的列连接起来...df.corr() # 返回DataFrame中各列之间的相关性 df.count() # 返回非空值的每个数据帧列中的数字 df.max() # 返回每列中的最高值...df.min() # 返回每一列中的最小值 df.median() # 返回每列的中位数 df.std() # 返回每列的标准偏差 16个函数，用于数据清洗

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python使用pandas的常用操作

['Age'] + 1 print(df, end="\n\n") # 缺失值处理填充缺失值使用每列的均值填充缺失值 df['Age'].fillna(df['Age'].mean(), inplace...(df.isna()) # 检查每列的缺失值总数 print(df.isna().sum()) # 删除包含缺失值的行 df_dropped_rows = df.dropna() print(df_dropped_rows...) # 删除包含缺失值的列 df_dropped_cols = df.dropna(axis=1) print(df_dropped_cols) # 使用常数填充缺失值 df_filled_constant...) # 使用每列的均值填充缺失值 df_filled_mean = df.fillna(df.mean()) print(df_filled_mean) # 使用每列的中位数填充缺失值 df_filled_median...= df.fillna(df.median()) print(df_filled_median) # 仅填充特定列的缺失值 df['A'] = df['A'].fillna(df['A'].mean

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axis=0，表示沿着第 0 轴进行操作，即对每一列进行操作；axis=1，表示沿着第1轴进行操作，即对每一行进行操作。...axis = 0，是对每一列进行操作，即把数组看成 [3, 8, 2]，[7, 4, 4]，[5, 3, 9]，从中选出最大或最小 axis = 1，是对每一行进行操作，即把数组看成 [3, 7, 5]...操作语法结果类型选择某一列 df[col] Series 通过标签选择某一行 df.loc[label] Series 通过标签位置选择某一行 df.iloc[loc] Series 切片获取某些行...，可以通过它来在整体上查看数据的全貌，有助于了解数据。...直方图化所谓的直方图化，就是函数 value_counts，该函数可以查看数据中，每列中有多少不同值，且各个不同值出现的次数 print(df, '\n') df3 = df.fillna(60) df3

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妈妈再也不用担心我忘记pandas操作了

) # 查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数数据选取： df[col] # 根据列名，并以Series的形式返回列 df[[col1, col2]] # 以DataFrame形式返回多列...： df.describe() # 查看数据值列的汇总统计 df.mean() # 返回所有列的均值 df.corr() # 返回列与列之间的相关系数 df.count() # 返回每一列中的非空值的个数...df.max() # 返回每一列的最大值 df.min() # 返回每一列的最小值 df.median() # 返回每一列的中位数 df.std() # 返回每一列的标准差数据合并： df1.append...') # 对df1的列和df2的列执行SQL形式的join 数据清理： df[df[col] > 0.5] # 选择col列的值大于0.5的行 df.sort_values(col1) # 按照列col1..., values=[col2,col3], aggfunc=max) # 创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean

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Pandas速查手册中文版

(np.random.rand(20,5))：创建20行5列的随机数组成的DataFrame对象 pd.Series(my_list)：从可迭代对象my_list创建一个Series对象 df.index...s.value_counts(dropna=False)：查看Series对象的唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts)：查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数...DataFrame中的每一列应用函数np.mean data.apply(np.max,axis=1)：对DataFrame中的每一行应用函数np.max 数据合并 df1.append(df2)：将df2...的列执行SQL形式的join 数据统计 df.describe()：查看数据值列的汇总统计 df.mean()：返回所有列的均值 df.corr()：返回列与列之间的相关系数 df.count()：返回每一列中的非空值的个数...df.max()：返回每一列的最大值 df.min()：返回每一列的最小值 df.median()：返回每一列的中位数 df.std()：返回每一列的标准差

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表示不在原df上删除,此时df6没有j这一行,df5还有 df6 = df5.drop(['j'], axis=0, inplace=False) print(df6.head()) # inplace...为True表示在原df上删除 df5.drop(['j'], axis=0, inplace=True) print(df5.head()) # axios=1表示删除列 df5.drop(['A']..., axis=1, inplace=True) print(df5.head()) 改 # 修改某个位置的值 df.loc['a']['A'] = 150 print(df.head()) # 修改索引...) & (df['年份']<2018) df.loc[query_def] 注意 ● 以上查询方法，既适用于行，也适用于列 ● 查询结果会降维，dataFrame>Series>值类型 # 查询某一列...[0, 1]) print(df.loc['a']['A']) # 查询某列包含关键词的数据，多个关键词使用|分隔 print(df.loc[df['列名'].str.contains('关键词')]

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