pandas 由其中几列生成新的列

data是一个dataframe #data["x1"]=data[["a","b"]].apply(lambda x:x["a"]+x["b"],axis=1) data["x1"]=data.apply(lambda x:x["a"]+x["b"],axis=1) 一定要加axis=1,指定列,否则会报错!!! 参考:https://blog.…

awk的功能特别强大,其中一个功能就是生成新的列,不论这列是在第一列,最后一列,还是中间,随你任性插入. 举例来说,有下列文件test1.txt test1.txt a b c 1 2 3 现在我想在test1.txt的末尾新添一列,变成test2.txt test2.txt a b c cwy 1 2 3 cwy 则可以用到命令awk '{print $0,"cwy"}' test1.txt > test2.txt 如果是在test1.txt的中间新添一列,变成test3.tx…

pandas 选择列或者添加列生成新的DataFrame

选择某些列 import pandas as pd # 从Excel中读取数据,生成DataFrame数据 # 导入Excel路径和sheet name df = pd.read_excel(excelName, sheet_name=sheetName) # 读取某些列,生成新的DataFrame newDf = pd.DataFrame(df, columns=[column1, column2, column3]) 选择某些列和行 # 读取某些列,并根据某个列的值筛选行 newDf = p…

列生成算法（求解Cutting Stock问题）

列生成是用于求解大规模线性优化问题的一种算法,其实就是单纯形法的一种形式.单纯性可以通过不断迭代,通过换基变量的操作,最终找到问题的最优解.但是当问题的规模很大之后,变量的个数就会增大到在有限时间内无法有效迭代求解.所以可以用列生成方法求解,列生成方法可以一开始不列举所有的列,通过不断给模型中加入列的方式,最终找到全部解,其关键点就是加新列的过程,可以只加入能让目标值更优的列,从而减少变量的使用个数. 列生成算法流程列生成过程中,需要将问题建模为主问题+子问题的形式. 主问题:就是原问题,主要…

pandas 按照列A分组，将同一组的列B求和,生成新的Dataframe

对于pandas中的Dataframe,如果需要按照列A进行分组,将同一组的列B求和,可以通过下述操作完成: df = df.groupby(by=['column_A'])['column_B'].sum() 生成的数据类型是Series,如果进一步需要将其转换为dataframe,可以调用Series中的to_frame()方法. df = df.to_frame() #index column_A #column_B ->column_B values 可以取出上述dataframe中的i…

（数据科学学习手札73）盘点pandas 1.0.0中的新特性

本文对应脚本及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介毫无疑问pandas已经成为基于Python的数据分析领域最重要的包,而就在最近,pandas终于迎来了1.0.0版本,对于pandas来说这是一次更新是里程碑式的,删除了很多旧版本中臃肿的功能,新增了一些崭新的特性,更加专注于高效实用的数据分析,本文就将针对pandas 1.0.0在笔者眼中比较重要的特性进行介绍,对于想要完整彻底了解新版…

pandas数据处理基础——筛选指定行或者指定列的数据

pandas主要的两个数据结构是:series(相当于一行或一列数据机构)和DataFrame(相当于多行多列的一个表格数据机构). 本文为了方便理解会与excel或者sql操作行或列来进行联想类比 1.重新索引:reindex和ix 上一篇中介绍过数据读取后默认的行索引是0,1,2,3...这样的顺序号.列索引相当于字段名(即第一行数据),这里重新索引意思就是可以将默认的索引重新修改成自己想要的样子. 1.1 Series 比方说:data=Series([4,5,6],index=['a',…