WebApr 12, 2024 · 该函数可以根据指定的列来去重，也可以不指定，默认是对所有列进行去重。 代码示例： python import pandas as pd # 创建一个DataFrame df = pd.DataFrame({'A':[1,2,2,3,4,5,6,7,8,8], 'B':[1,1,2,3,5,8,13,21,34,55]}) # 根据列A去重 df.drop_duplicates(subset='A') # 不指定列，默认对所有列去重 df ... WebOct 21, 2024 · 不再纠结，一文详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg... pandas提供了很多方便简洁的方法，用于对单列、多列数据进行批量运算或分组聚合运 …

pandasで要素、行、列に関数を適用するmap, applymap, apply

WebAug 4, 2024 · 行 or 列を指定: 引数axis 引数 axis=1 とすると列ごとの差分が算出される。 print(df.diff(axis=1)) # a b c # 0 NaN 0.0 0.0 # 1 NaN 2.0 4.0 # 2 NaN 6.0 18.0 # 3 NaN … WebMar 28, 2024 · はじめに pandasのDataFrameで、ある列のデータに対して同じ処理を適用したい、というケースがあります。 いくつかの実現方法があります。 直接 apply テス … crate and barrel expanding desk

pandas.DataFrameに列や行を追加（assign, appendなど）

WebJul 16, 2024 · datetime型の列として読み込む方法はいくつかありますが、下記のように引数parse_datesを指定するのが楽です。 time_diff_test.py import pandas as pd df = pd.read_csv('time_diff_test.csv',parse_dates=['A', 'B']) df['diff'] = df['B'] - df['A'] print(df) #0 0 days 00:05:07 #1 0 days 01:05:04 #2 1 days 00:05:11 #Name: diff, dtype: timedelta64 … 1行ずつ取り出すメソッドにはiterrows()とitertuples()がある。itertuples()のほうが高速。 特定の列の値のみが必要なのであれば、次に説明するように列を指定して個別にforループで回したほうがさらに速い … See more iterrows(), itertuples()、および、列指定によるforループで1行ずつ値を取得する方法について、処理速度を比較する。 以下のような100行10列のpandas.DataFrameを例とする。要素は数値のみ、行名index、列名columnsもデ … See more 上述のiterrows(), itertuples()メソッドは各行のすべての列の要素を取り出すが、特定の列の要素のみが必要な場合は以下のようにも書ける。 … See more 1行ずつ取り出すiterrows()メソッドが返すpandas.Seriesはビューではなくコピーなので、それを変更しても元データは更新されない。 at[]で元 … See more WebNov 27, 2014 · 上記のような1列の加算ではなく、列全体に対してブロードキャストをしたい場合は axis=0 を指定。 axis=0 もしくは axis='index' で列に対する演算 axis=1 もし … crate and barrel entryway bench