摘要：方法（一）通过字典追加(列名要一致） data={'a':50,'b':60,'c':70} df=df.append(data,ignore_index=True) 方法（二）通过Serise 1 data=pd.Serise([50,60,70],index=list('abc')) 2 df=
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随笔分类 - pandas
摘要：方法（一）直接赋值 df['D']=80 方法（二）assign追加多列 df = df.assign( AB=df.A+df.B, BC=df.B+df.C ) #追加AB列和BC列 方法（三）条件追加 df['评级']=''df.loc[df['语文']>80,'评级']='优秀' #大于80分
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摘要：df['温度']=df['温度'].str.replace('℃','').astype('int32')
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摘要：一组彩票数据 （一）统计第a1列 0~9各个数字出现的次数 pd.value_counts(df.a1)或者写成df.a1.value_counts( （二）统计所有的数据中0~9各个数据出现的次数 pd.value_counts(df.values.flatten())
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摘要：数据 查询 a1=a2 并且 a1=a3 的所有数据 格式：df[ ( ) & ( ) ] df[(df['a1']==df['a2'])&(df['a1']==df['a3'])]
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摘要：原理：把符合条件的数据赋值给中间变量，把中间变量的index作为删除条件 原数据 删除所有 和<100 的数据 tmp=df[df['和']<100] df.drop(tmp.index)# 也可写在一起 df.drop(df[df['和']<100].index) df.drop(5) 删除第五行
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