—— Pandas的DataFrame如何固定字段排序
—— 保证字段唯一性应如何处理
—— 透视表pivot_table函数转化长表注意问题
——Pandas的DataFrame数据框存在缺失值NaN...100,50,30,10,10]
# 在第0列处添加新列
df1.insert(0, '建筑编码',[1,2,2,3,4,4,5])
df1.loc[:,"new"] = np.arange(7)...([df1, df2, df3]) # 往末尾添加多个dataframe
# pd.concat([df1, df2, df3], axis = 1) # 往末尾添加多个dataframe
# # 按照关键字合并...DataFrame类型 按照原列序
df5_7=df5[df5.电耗量 > 80]# 选择df5.电耗量中>80的行
# df5[df5.建筑名称.isin(['B', 'C'])] #DataFrame...方法一：使用一个名为np.select()的函数，给它提供两个参数：一个条件，另一个对应的等级列表。
