摘要：
我们经常需要对有浮点数的列需要保持精度，那么在pandas中该如何实现呢？这里提供一种方法,round方法round常用用法有两种方式：1、传入int，对所有列保持统一精度 . >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = pd.Da 阅读全文
posted @ 2021-07-07 18:03
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摘要：
如果某列符合条件，则该行乘以-1df = df.apply(lambda row: row*-1 if row['label'] == 0 else row, axis=1) print(df) # col1 col2 col3 label # row1 1 0 1 1 # row2 0 0 0 1 阅读全文
posted @ 2021-07-07 18:01
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摘要：
import pandas as pd # 读取文件内容df=pd.read_excel("daofang.xlsx")# 计算签单率，保留2位小数df['签单率'] = round((df['签单数量']/df['到访数量'])*100,2)print( df) #输出结果D:\Python\An 阅读全文
posted @ 2021-07-07 17:38
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摘要：
在处理pandas数据时，我们经常需要删除指定列或者行，下面我们来看看怎么实现吧 # 导入包 import pandas as pd import numpy as np # 创建数据集 df = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3), index=['a', 阅读全文
posted @ 2021-07-07 10:30
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