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【如何在 Pandas DataFrame 中插入一列】

为什么要解决在Pandas DataFrame中插入一列的问题？ Pandas DataFrame是一种二维表格数据结构，由行和列组成，类似于Excel中的表格。...在实际数据处理中，我们经常需要在DataFrame中添加新的列，以便存储计算结果、合并数据或者进行其他操作。...解决在DataFrame中插入一列的问题是学习和使用Pandas的必要步骤，也是提高数据处理和分析能力的关键所在。 在 Pandas DataFrame 中插入一个新列。...不同的插入方法： 在Pandas中，插入列并不仅仅是简单地将数据赋值给一个新列。...总结： 在Pandas DataFrame中插入一列是数据处理和分析的重要操作之一。通过本文的介绍，我们学会了使用Pandas库在DataFrame中插入新的列。

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    在Pandas中更改列的数据类型【方法总结】

    例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？...>>> s = pd.Series(['1', '2', '4.7', 'pandas', '10']) >>> s 0 1 1 2 2 4.7 3 pandas...DataFrame 如果想要将这个操作应用到多个列，依次处理每一列是非常繁琐的，所以可以使用DataFrame.apply处理每一列。...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法，用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。...例如，用两列对象类型创建一个DataFrame，其中一个保存整数，另一个保存整数的字符串： >>> df = pd.DataFrame({'a': [7, 1, 5], 'b': ['3','2','1

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    问与答112：如何查找一列中的内容是否在另一列中并将找到的字符添加颜色？

    Q：我在列D的单元格中存放着一些数据，每个单元格中的多个数据使用换行分开，列E是对列D中数据的相应描述，我需要在列E的单元格中查找是否存在列D中的数据，并将找到的数据标上颜色，如下图1所示。 ?...A：实现上图1中所示效果的VBA代码如下： Sub ColorText() Dim ws As Worksheet Dim rDiseases As Range Dim rCell...End If Loop Next iDisease Next rCell End Sub 代码中使用Split函数以回车符来拆分单元格中的数据并存放到数组中...，然后遍历该数组，在列E对应的单元格中使用InStr函数来查找是否出现了该数组中的值，如果出现则对该值添加颜色。...Bug：通常是交替添加红色和绿色，但是当句子中存在多个匹配或者局部匹配时，颜色会打乱。

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    合并列，在【转换】和【添加列】菜单中的功能竟有本质上的差别！

    有很多功能，同时在【转换】和【添加】两个菜单中都存在，而且，通常来说，它们得到的结果列是一样的，只是在【转换】菜单中的功能会将原有列直接“转换”为新的列，原有列消失；而在【添加】菜单中的功能，则是在保留原有列的基础上...，“添加”一个新的列。...比如下面这份数据： 将“产品1~产品4”合并到一起，通过添加列的方式实现： 结果如下，其中的空值直接被忽略掉了： 而通过转换合并列的方式： 结果如下，空的内容并没有被忽略，所以中间看到很多个连续分号的存在...原来，添加列里使用的内容合并函数是：Text.Combine，而转换里使用的内容合并函数是：Combiner.CombineTextByDelimiter。...显然，我们只要将其所使用的函数改一下就OK了，比如转换操作生成的步骤公式修改如下： 同样的，如果希望添加列里，内容合并时保留null值，则可以进行如下修改： 这个例子，再次说明，绝大多数的时候，我们只需要对操作生成的步骤公式进行简单的调整

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    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十七）

    创建 类似于前一节中将单个列转换为分类变量的情况，DataFrame中的所有列都可以在构建期间或构建后批量转换为分类变量。...例如pandas.read_csv()，pandas.DataFrame.astype()，或者在Series构造函数中。...创建 类似于前一节中将单个列转换为分类的情况，可以在构建过程中或之后将DataFrame中的所有列批量转换为分类。...创建 类似于前一节中将单个列转换为分类的情况，DataFrame中的所有列可以在构建期间或构建后批量转换为分类。...缺失数据 pandas 主要使用数值np.nan来表示缺失数据。默认情况下不包括在计算中。参见缺失数据部分。 缺失值不应包括在分类categories中，只应包括在values中。

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    pandas DataFrame的创建方法

    pandas DataFrame的增删查改总结系列文章： pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pandas...DataFrame的修改方法 在pandas里，DataFrame是最经常用的数据结构，这里总结生成和添加数据的方法： ①、把其他格式的数据整理到DataFrame中； ②在已有的DataFrame.../xxx.csv') 如果csv中没有表头，就要加入head参数 3. 在已有的DataFrame中，增加N列或者N行 加入我们已经有了一个DataFrame，如下图: ?...DataFrame，需要注意的是DataFrame默认不允许添加重复的列，但是在insert函数中有参数allow_duplicates=True，设置为True后，就可以添加重复的列了，列名也是重复的...中删除N列或者N行）（在DataFrame中查询某N列或者某N行）（在DataFrame中修改数据）

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    【愚公系列】2023年07月 Pandas数据分析之MultiIndex

    前言 Pandas中的多级索引（MultiIndex）是指在一个DataFrame或Series中，使用多个索引级别来组织数据。多级索引可用于存储高维数据，如时间序列数据或具有多个分类变量的数据。...例如，在美国大约有40个springfield(在关系型数据库中，它被称为复合主键)。 你可以在从CSV解析DataFrame后指定要包含在索引中的列，也可以立即作为read_csv的参数。...6.叠加与拆分 Pandas没有针对列的set_index。向列中添加层次的一种常见方法是将现有的层次从索引中“解栈”： Pandas的栈与NumPy的栈有很大不同。...让我们看看文档中对命名约定的说明: “该函数的命名类似于重新组织的书籍集合，从水平位置并排(dataframe的列)到垂直堆叠(在dataframe的索引中)。”...手动解读多索引中的层数是不方便的，所以更好的主意是在将DataFrame保存到CSV之前，stack()所有列头层，并在读取后将它们解stack()。

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    整理了 25 个 Pandas 实用技巧，拿走不谢！

    你可以想到，你传递的字符串的长度必须与列数相同。 3. 更改列名 让我们来看一下刚才我们创建的示例DataFrame: ? 我更喜欢在选取pandas列的时候使用点（.）...上述三个函数的结果都一样，可以更改列名使得列名中不含有空格： ? 最后，如果你需要在列名中添加前缀或者后缀，你可以使用add_prefix()函数： ?...神奇的是，pandas已经将第一列作为索引了： ? 需要注意的是，如果你想要你的工作在未来可复制，那么read_clipboard()并不值得推荐。 12....需要注意的是，这个方法在索引值不唯一的情况下不起作用。 读者注：该方法在机器学习或者深度学习中很有用，因为在模型训练前，我们往往需要将全部数据集按某个比例划分成训练集和测试集。...将一个由列表组成的Series扩展成DataFrame 让我们创建一个新的示例DataFrame: ? 这里有两列，第二列包含了Python中的由整数元素组成的列表。

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    Pandas图鉴(四)：MultiIndex

    在关系型数据库中，它被称为复合主键。 你可以在DataFrame从CSV解析出来后指定要包含在索引中的列，也可以直接作为read_csv的参数。...Pandas中没有直接的对应关系： pdi.insert_level(obj, pos, labels, name)用给定的值添加一个关卡（必要时适当广播），--在纯Pandas中不容易做到； pdi.drop_level...dst（在纯Pandas中不能轻易完成）： 除了上面提到的参数外，本节的所有函数都有以下参数： axis=None，其中None表示DataFrame的 "列" 和Series的 "index"（又称...上面的所有操作都是在传统意义上理解level这个词（level标签数与DataFrame中的列数相同），向最终用户隐藏index.label和index.code的机制。...官方Pandas文档有一个表格[4]，列出了所有~20种支持的格式。 多指标算术 在整体使用多索引DataFrame的操作中，适用与普通DataFrame相同的规则（见第三部分）。

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    直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

    操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。...合并不是pandas的功能，而是附加到DataFrame。始终假定合并所在的DataFrame是“左表”，在函数中作为参数调用的DataFrame是“右表”，并带有相应的键。...为了防止这种情况，请添加一个附加参数join ='inner'，该参数 只会串联两个DataFrame共有的列。 ? 切记：在列表和字符串中，可以串联其他项。...串联是将附加元素附加到现有主体上，而不是添加新信息（就像逐列联接一样）。由于每个索引/行都是一个单独的项目，因此串联将其他项目添加到DataFrame中，这可以看作是行的列表。

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    整理了25个Pandas实用技巧

    神奇的是，pandas已经将第一列作为索引了： ? 需要注意的是，如果你想要你的工作在未来可复制，那么read_clipboard()并不值得推荐。...需要注意的是，这个方法在索引值不唯一的情况下不起作用。 注：该方法在机器学习或者深度学习中很有用，因为在模型训练前，我们往往需要将全部数据集按某个比例划分成训练集和测试集。...这种方法能够起作用是因为在Python中，波浪号表示“not”操作。...如果我们只想保留第0列作为city name，我们仅需要选择那一列并保存至DataFrame: ? Series扩展成DataFrame 让我们创建一个新的示例DataFrame: ?...你可以看到，每个订单的总价格在每一行中显示出来了。

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    Pandas图鉴(二)：Series 和 Index

    安装非常方便： pip install pandas-illustrated 索引 负责通过标签获取系列元素（以及DataFrame的行和列）的对象被称为索引。...在Pandas中，它被称为MultiIndex（第4部分），索引内的每一列都被称为level。 索引的另一个重要特性是它是不可改变的。与DataFrame中的普通列相比，你不能就地修改它。...索引中的任何变化都涉及到从旧的索引中获取数据，改变它，并将新的数据作为一个新的索引重新连接起来。...索引有一个名字（在MultiIndex的情况下，每一层都有一个名字）。而这个名字在Pandas中没有被充分使用。...Pandas有df.insert方法，但它只能将列（而不是行）插入到数据框架中（而且对序列根本不起作用）。

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