pythondataframe列

Ⅰ python怎麼讀取csv文件指定列為dataframe

設置read_csv()的mangle_pe_cols參數為True
重復的列將被指定為「X」、「X.1」、「X.N」，而不是「X」…「X」。如果列中有重復的名稱，傳入False將導致數據被覆蓋。
建議多看文檔！
希望對您的問題有所幫助！

Ⅱ python中，dataframe或series對象可以對列進行運算么（加減乘除）

可以對列進行運算，使用apply方法即可。

Ⅲ python對dataframe進行操作

建議參考一下dataframe文檔，裡面有相應的方法，不需要使用for循環遍歷，for循環遍歷會拖慢程序。對於dataframe中數據檢索可以使用下面的方法。

【全部】df.values

【name列的數據】df['name'].values

【loc檢索A列】df.loc['A']

【iloc進行行檢索】df.iloc[0]

【直接使用名字進行列檢索,但不適合行檢索】df['name']

運行效果展示

完美運行，不用操心索引+1的問題，也不用再創建一個DataFrame實例！

希望能夠採納！

Ⅳ python pandas中如何將dataframe中的一列字元串類型轉換為浮點類型

import pandas as pd
# 讀取表格
df = pd.read_excel("old.xlsx")
# 強制轉換high和weight兩列為浮點類型
df[['high','weight']] = df[['high','weight']].astype('float')
# 列印一下看看數據類型是否正確，應為float64
print(df.info())
# 篩選出體重小於70的數據
df = df[df['weight'] < 70.0]
# 將這些數據升序排列
df = df.sort_values(by='weight', ascending=True)
# 最後導出為新的表格
df.to_excel('new.xlsx', encoding='utf8')

Ⅳ python DataFrame列運算

import pandas as pd

#新建一個dataFrame,df

d={

'消費總金額':[100,150,200],

'消費次數':[1,2,2],

}

df=pd.DataFrame(d)

#新增一列『平均值』表示兩者相除

df['平均值'] =df.apply(lambda x: x[0] / x[1], axis=1)

df

Ⅵ Python中Dataframe中累加連續相同的列

如下圖所示，根據Gear列數值

Ⅶ python 將一個dataframe每一列數據除以最後一列數據得到新的 dataframe

1、首先下面構造一個名為df的dataframe數據，來查看數據類型以及相關判斷。

Ⅷ python 如何統計dataframe中某一列數據中每個元素出現的次數

不推薦使用collections統計或者list.count來統計，因為可能會遇到TypeError: unhashable type: 'list』錯誤。

此外也不推薦使用df3[「Alarm_Z」].value_counts()來統計，因為版本原因，有些版本的pandas好像沒有這個方法。

注意，當列表中含有缺失值時，這種方法可能會失效，需要先用字元型的「nan」來填充缺失值。

Ⅸ python對dataframe列里的元素進行修改

直接在參數一欄設置一下即可：
df＝pd.read_csv('text.csv', dtype={'編號':str}
 
這樣，把你要轉換的列的名字設定好， 「編號」列中的數據讀取為str
 
這樣，讀取到的數據就是按照我們的要求的了。