dataframe columns rename pandas

ref: [Pandas] 文本包含.str.contains() import pandas as pd df = pd.DataFrame([['liver','E',89,21,24,64], ['Arry','C',36,37,37,57], ['Ack','A',57,60,18,84], ......

报错原因：值超出列的范围 可能原因： 原因1：值超出其可输入的范围。 解决方法： 设置的为INT ，可以把列的值改为BIGINT，或者改成其他数据类型。 原因2：新版本的MySQL对字段的严格检查。 解决方法： 修改my.ini,将sql-mode="STRICT_TRANS_TABLES,NO_A ......

# pandas排名函数的使用 在Pandas中，可以使用`rank()`函数来进行排名操作。 `rank()`函数可以用于为数据帧中的元素分配排名，并提供不同的排名策略，例如从小到大排名、从大到小排名等。 使用上面的一组模拟数据，介绍`rank`方法的使用。 其中参数`method`: - ave ......

#### dataframe删除特定条件的行 ##### 单条件删除行 ``` import pandas as pd a = ['Mary', 'Sellina','Zaca', 'mike', 'golla'] b = [26, 28, 27, 30, 40] data = {'name': a ......

#### 将dataframe两列转为字典 ``` import pandas as pd a = ['Mary','Sellina','Zaca'] b = [26,28,27] data = {'name':a,'age':b} df = pd.DataFrame(data) ``` 将两列转为 ......

映射列值是指将一个列中的某些特定值映射为另外一些值，常用于数据清洗和转换。 使用映射列值的场景有很多，以下是几种常见的场景： 1. 将字符串类型的列中的某些值映射为数字。例如，将“男”和“女”分别映射为 0 和 1，以便进行机器学习算法的训练和预测。 2. 将缩写替换为全称。例如，将“USA”和“U ......

字符串转数字的用途和场景很多，其中主要包括以下几个方面： 1. 数据清洗：在进行数据处理时，经常会遇到一些数据类型不匹配的问题，比如某些列中的字符串类型被误认为是数字类型，此时需要将这些字符串类型转换为数字类型，才能进行后续的数值计算或统计分析。 2. 数据整理：有时候输入的原始数据可能存在格式问题 ......

import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'Salary': [50000, 60000, 45000] } df = pd.Data ......

import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25.0, 30.0, 35.0] # 注意：这里的年龄列是浮点数类型 } df = pd.DataFrame(dat ......

import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'Occupation': ['Engineer', 'Teacher', 'Doctor' ......

import pandas as pd # 按列分组 data = {'A': ["aa", "bb", "cc", "bb"], 'B': [5, 6, 10, 7], 'C': [0, 10, 3, 12]} df = pd.DataFrame(data) print(df) print(df. ......

import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'OldName1': [1, 2, 3], 'OldName2': [4, 5, 6] } df = pd.DataFrame(data) # 重命名列名 new_column_names = { 'Old ......

import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Alice', 'Charlie', 'Bob'], 'Age': [25, 30, 25, 35, 30] } df = pd.DataFrame(dat ......

import pandas as pd data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'Salary': [50000, 60000, 45000], 'Location': ['NY', 'CA', 'TX'] ......

import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [30, 25, 35], 'Salary': [50000, 60000, 45000] } df = pd.Data ......

import pandas as pd data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'Salary': [50000, 60000, 45000], 'Location': ['NY', 'CA', 'TX'] ......

import pandas as pd # 创建示例 DataFrame A dataA = {'ID': [1, 2, 3, 4], 'Category': ['A', 'B', 'A', 'C']} dfA = pd.DataFrame(dataA) # 创建示例 DataFrame B dat ......

import pandas as pd # 创建左边的示例 DataFrame data1 = {'ID': [1, 2, 3, 4], 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'John']} df1 = pd.DataFrame(data1) df1.set_in ......

import pandas as pd # 创建左边的示例 DataFrame data1 = {'ID': [1, 2, 3], 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']} df1 = pd.DataFrame(data1) df1.set_index('ID', i ......

import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = {'Category': ['A', 'B', 'A', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B']} df = pd.DataFrame(data) # 使用 value_counts() 方法 ......

import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = {'Name': ['Alice,25', 'Bob,30', 'Charlie,35']} df = pd.DataFrame(data) # 使用 str.split() 方法拆分 'Name' 列的数据 d ......

import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = {'First Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Last Name': ['Smith', 'Johnson', 'Brown'], 'Age': [25, 30, 35 ......

import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'banana'] } df = pd.DataFrame(data) # ......

import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c'], 'C': [10, 20, 30] } df = pd.DataFrame(data) # 使用 drop() 方法删除列 'B' ......

import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c'], 'C': [10, 20, 30] } df = pd.DataFrame(data) # 使用 drop() 方法删除索引为 1 ......

import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50] } df = pd.DataFrame(data) # 对列 'B' 求和 column_sum = df['B ......

import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c'] } df = pd.DataFrame(data) # 增加新列 'C' new_data = [10, 20, 30] df['C' ......

import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c'] } df = pd.DataFrame(data) # 修改列 'A' 的值 new_values = [10, 20, 30] df ......

import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], 'C': [10, 20, 30, 40, 50] } df = pd.DataFrame(data ......

import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], 'C': [10, 20, 30, 40, 50] } df = pd.DataFrame(data ......