pythondataframe列

Ⅰ python怎么读取csv文件指定列为dataframe

设置read_csv()的mangle_pe_cols参数为True
重复的列将被指定为“X”、“X.1”、“X.N”，而不是“X”…“X”。如果列中有重复的名称，传入False将导致数据被覆盖。
建议多看文档！
希望对您的问题有所帮助！

Ⅱ python中，dataframe或series对象可以对列进行运算么（加减乘除）

可以对列进行运算，使用apply方法即可。

Ⅲ python对dataframe进行操作

建议参考一下dataframe文档，里面有相应的方法，不需要使用for循环遍历，for循环遍历会拖慢程序。对于dataframe中数据检索可以使用下面的方法。

【全部】df.values

【name列的数据】df['name'].values

【loc检索A列】df.loc['A']

【iloc进行行检索】df.iloc[0]

【直接使用名字进行列检索,但不适合行检索】df['name']

运行效果展示

完美运行，不用操心索引+1的问题，也不用再创建一个DataFrame实例！

希望能够采纳！

Ⅳ python pandas中如何将dataframe中的一列字符串类型转换为浮点类型

import pandas as pd
# 读取表格
df = pd.read_excel("old.xlsx")
# 强制转换high和weight两列为浮点类型
df[['high','weight']] = df[['high','weight']].astype('float')
# 打印一下看看数据类型是否正确，应为float64
print(df.info())
# 筛选出体重小于70的数据
df = df[df['weight'] < 70.0]
# 将这些数据升序排列
df = df.sort_values(by='weight', ascending=True)
# 最后导出为新的表格
df.to_excel('new.xlsx', encoding='utf8')

Ⅳ python DataFrame列运算

import pandas as pd

#新建一个dataFrame,df

d={

'消费总金额':[100,150,200],

'消费次数':[1,2,2],

}

df=pd.DataFrame(d)

#新增一列‘平均值’表示两者相除

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

df

Ⅵ Python中Dataframe中累加连续相同的列

如下图所示，根据Gear列数值

Ⅶ python 将一个dataframe每一列数据除以最后一列数据得到新的 dataframe

1、首先下面构造一个名为df的dataframe数据，来查看数据类型以及相关判断。

Ⅷ python 如何统计dataframe中某一列数据中每个元素出现的次数

不推荐使用collections统计或者list.count来统计，因为可能会遇到TypeError: unhashable type: 'list’错误。

此外也不推荐使用df3[“Alarm_Z”].value_counts()来统计，因为版本原因，有些版本的pandas好像没有这个方法。

注意，当列表中含有缺失值时，这种方法可能会失效，需要先用字符型的“nan”来填充缺失值。

Ⅸ python对dataframe列里的元素进行修改

直接在参数一栏设置一下即可：
df＝pd.read_csv('text.csv', dtype={'编号':str}
 
这样，把你要转换的列的名字设定好， “编号”列中的数据读取为str
 
这样，读取到的数据就是按照我们的要求的了。