如何用Python的pandas实现DataFrame列的字符串截取-问答-阿里云开发者社区-阿里云

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如何用Python的pandas实现DataFrame列的字符串截取

茶什i 2019-08-30 14:28:26 737

截取的数字特征为最右边一个"="的数值(不一定是一位数) image.png

用DataFrame输出即可

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开发者 Python
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  • 保持可爱mmm
    2019-10-11 14:14:56
    "    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 
    

    <img src=""https://gss0.baidu.com/-Po3dSag_xI4khGko9WTAnF6hhy/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=229f03688713632715b8ca35a1bf8cd4/0e2442a7d933c895e20307cfdc1373f082020000.jpg""> <img src=""https://gss0.baidu.com/94o3dSag_xI4khGko9WTAnF6hhy/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=ff22a4a04fa7d933bffdec759d7bfd2b/d009b3de9c82d1583c2ec7058d0a19d8bd3e42d2.jpg"">" 用pandas中的DataFrame时选取行或列: 1、import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Sereis, DataFrameser = Series(np.arange(3.))data ==DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz'))data['w']   2、#选择表格中的'w'列,使用类字典属性,返回的是Series类型data.w     3、#选择表格中的'w'列,使用点属性,返回的是Series类型data[['w']]   4、#选择表格中的'w'列,返回的是DataFrame类型data[['w','z']]   5、#选择表格中的'w'、'z'列data[0:2]  #返回第1行到第2行的所有行,前闭后开,包括前不包括后data[1:2]   6、#返回第2行,从0计,返回的是单行,通过有前后值的索引形式, 7、#如果采用data[1]则报错data.ix[1:2]  8、#返回第2行的第三种方法,返回的是DataFrame,跟data[1:2]同data['a':'b']   9、#利用index值进行切片,返回的是前闭后闭的DataFrame 10、#即末端是包含的 补充: 1、Python(英语发音:/ˈpaɪθən/), 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年,Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。 2、Python语法简洁而清晰,具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。 3、常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写。 4、比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现。 import pandas as pda=[[1,2,3],[4,5,6]]b=pd.DataFrame(a)c=b[0]*b[1]#df.insert(idx, col_name, value)#insert 三个参数,插到第几列,该列列名,值b.insert(3,3,c) "
    <img src=""https://gss0.baidu.com/94o3dSag_xI4khGko9WTAnF6hhy/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=5eb5ff59b7014a90816b4ebb9947152a/3ac79f3df8dcd100fa03b8ca7c8b4710b8122fb9.jpg""> <img src=""https://gss0.baidu.com/9vo3dSag_xI4khGko9WTAnF6hhy/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=38cee206af44ad342eea8f81e09220cc/a8ec8a13632762d05eeee454aeec08fa503dc60d.jpg"">"

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