按条件将列从df2添加到df1

将列从df2添加到df1是指将df2中的列添加到df1中。这个操作可以通过pandas库来实现。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，我们可以使用concat()函数将df2中的列添加到df1中。concat()函数可以按照指定的轴将两个或多个DataFrame对象连接在一起。

假设df1和df2是两个DataFrame对象，它们的结构如下：

我们可以使用以下代码将df2中的列添加到df1中：

df1 = pd.concat([df1, df2], axis=1)

这将得到以下结果：

   A  B  C  D
0  1  2  5  6
1  3  4  7  8

在这个例子中，我们使用了concat()函数将df2中的列按照列的方向（轴为1）添加到df1中。最终，df1包含了df2的所有列。

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sort: 按字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。默认为True，设置为False将在很多情况下显着提高性能。 suffixes: 用于重叠列的字符串后缀元组。...copy: 始终从传递的DataFrame对象复制数据（默认为True），即使不需要重建索引也是如此。...indicator:将一列添加到名为_merge的输出DataFrame，其中包含有关每行源的信息。...('data_2.xlsx') vlookup_data=pd.merge(df1,df2,how='inner') print(vlookup_data) vlookup_data=pd.merge...(df1,df2,how='inner') 如果是用 how=’inner’，是取交集则可以看到【2019010 鸠摩智】与【2019011 丁春秋】两个数据丢失了 vlookup_data=

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对比MySQL，学会在Pandas中实现SQL的常用操作

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干货！直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

要记住：从外观上看，堆栈采用表的二维性并将列堆栈为多级索引。 Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。...Merge 合并两个DataFrame是在共享的“键”之间按列（水平）组合它们。此键允许将表合并，即使它们的排序方式不一样。...为了合并两个DataFrame df1 和 df2 （其中 df1 包含 leftkey，而 df2 包含 rightkey），请调用： ?...例如，考虑使用pandas.concat（[df1，df2]）串联的具有相同列名的两个DataFrame df1 和 df2 ： ?...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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R语言数据结构(三)数据框

为方便大家理解记忆，对每种数据结构的基本操作概括为四大类：创建数据结构往里面添加数据从里面查询数据对里面的数据进行修改这篇文章我们将介绍数据框的使用数据框数据框是R语言中的一种类似于表格的数据结构...例如： # 访问df1数据框中的第一行 df1[1, ] # name age gender # 1 Alice 20 F # 访问df2数据框中的"score"列 df2["score...例如： # 访问df1数据框中的第一行的值 df1[[1]] # [1] "Alice" "Bob" "Charlie" # 访问df2数据框中的"score"列的值 df2$score #...例如： # 访问df1数据框中的第一列（一个向量）的第二个子元素 df1[[1]][2] # [1] "Bob" # 访问df2数据框中的"grade"列（一个向量）的第三个子元素 df2$grade...<- subset(df, select = -c(age)) cat("根据条件删除age列后的数据框：\n") print(df_deleted_age_column) # 根据条件删除age列后的数据框

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df2 <- read.csv("gene.csv") #读取文件的时候注意文件路径，默认只会从工作目录中读取文件，否则可能出现报错 df2 图片数据框属性数据框属性 # dim(df1)...# nrow(df1) #输出行数 ncol(df1) #输出列数 # rownames(df1) #输出行名 colnames(df1) #输出列名数据框取子集数据主要操作为按列取子集，取出来的为向量...#4.数据框取子集 df1$gene #删掉score，按tab键试试 mean(df1$score) ## 按坐标 df1[2,2] # 取第二行第二列 df1[2,] #取第二行 df1[,2]...## 中括号中的逗号表示维度的分隔 ## 按名字 df1[,"gene"] df1[,c('gene','change')] ## 按条件（逻辑值） df1[df1$score>0,] ## 代码思维...列变行，行名和列名都跟着变换 as.data.frame(m) #将转换为数据框 #作图 pheatmap::pheatmap(m) #使用pheatmap包中的pheatmap函数做图，热图会先进行聚类

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50个超强的Pandas操作！！

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print(df_1.describe())#数字总结 print(df_1.T)#数字反转 print(df_1.sort_index(axis=1,ascending=False))#axis等于按第一列排序...((3,4))*1,columns=['a','b','c','d'],index=[2,3,4]) print(df1) print(df2) res = pd.concat([df1,df2],axis...=1,join='outer')#行往外合并 print(res) res = pd.concat([df1,df2],axis=1,join_axes=[df1.index])#以df1的序列进行合并...=True)#将df2合并到df1下面并重置index print(res) res = df1.append(s1,ignore_index=True)#将s1合并到df1下面并重置index print...2,2,2]}) print(df1) print(df2) res = pd.merge(df1,df2,on='col1',how='outer',indicator=True)#依据col1进行合并

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Pandas知识点-算术运算函数

(df2) df2与df1进行乘法运算 div() df1.div(df2) 用df1除df2 rdiv() df1.rdiv(df2) 用df2除df1 truediv() df1.truediv(df2...() df1.pow(df2) 计算df1的df2次方，df1^df2 rpow() df1.rpow(df2) 计算df2的df1次方，df2^df1 在Pandas中，这些函数的用法和运算规则都相同...两个DataFrame相加，如果DataFrame的形状和对应的索引都一样，直接将对应位置(按行索引和列索引确定位置)的数据相加，得到一个新的DataFrame。 2....如果Series的索引与DataFrame的行索引对应，要使Series按列与DataFrame运算，可以将axis参数设置成0或'index'，这样会将Series依次与DataFrame中的每一列数据进行运算...其中Series可以按行运算，也可以按列运算，取决于axis参数。 ? fillna()函数的用法也一样，对运算结果进行空值填充。

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R语言day3：数据框是什么玩意儿？

df2 <- read.csv("gene.csv") df2 3.数据框属性 dim(df1) #行和列 ## [1] 4 3 nrow(df1) #行 ## [1] 4 ncol(df1) #列..." 4.数据框取子集 $ #取列 df1$score #删掉score，按tab键试试 mean(df1$score) 4.1按坐标 df1[2,2] ## [1] "up" df1[2,] #取第...c(1,3),1:2] #取第一行和第三行，第一列到第二列 ## gene change ## 1 gene1 up ## 3 gene3 down 4.2按名字 df1[,"gene...jimmy nicker ## 100 59 names(scores)[scores>60] ## [1] "jimmy" "Damon" "Sophie" 8.后置的难点 8.1按条件...3 8.2筛选score > 0的基因 df1[k,1] #将score这列的score>0的行取出来 ## [1] "gene1" "gene2" df1$gene[k]#gene这列的score>0

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