比如以下的一列数据：
a
1
b
2
我想变成如下：
a 1
b 2
我尝试了一个下午groupby,但是没有实现，无法输出，并存储。
pandas 如何把一行数据分为两列
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此人真菜 2022-02-23 17:58关注归纳为一列数据，按字母分开？今天正好《深入浅出pandas》的作者在群里发了这个解法。
pandas 将列表中有字母的元素分组 分组转换。https://mp.weixin.qq.com/s/IQ0ozNiV6V6tIdGjV8seUA
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- 2021-11-26 14:57回答 1 已采纳 import pandas as pd doctor = ['张三', '李四', '王五'] hospital = ['上海医院', '南京医院', '北京协和'] dic, fdic = {}
- 2023-01-07 18:23回答 1 已采纳 import pandas as pd # 假设你已经定义了 df1 和 df2 # 使用 pd.merge 函数来合并 df1 和 df2 df1 = pd.merge(df1, df2, h
- 2022-10-24 05:44回答 2 已采纳 是算列还是算行？？算列那不是获取列后调用sum，mean，var，max，min就好了 参考：https://www.jb51.net/article/218748.htm#_label3_1_1_1
- 2020-09-16 20:56补充一下，有时我们需要将一列数据中的每一行拆分成多行，例如，如果数据包含多个地址或者电话号码，我们可以使用`str.split()`结合`stack()`和`reset_index()`方法来实现。假设我们有以下DataFrame： ```python ...
- 2022-02-14 15:21回答 5 已采纳 import pandas as pd df=pd.read_csv('d:/data/newly_confirmed_cases_daily.csv') num=df.Akita.sum() pr
- 2022-03-17 11:57回答 1 已采纳 import matplotlib.pyplot as plt plt.bar(data['price'], data['learn_process']) plt.show()
- 回答 1 已采纳 读取excel的代码就省略了，原理就是把“A列”抽出来使用series的map方法，生成新的一列数据，再添加回dataframe，取名“B列” def fun(s): if "京东" in s
- 2020-12-11 10:22weixin_39637920的博客 分割成一个包含两个元素列表的列对于一个已知分隔符的简单分割(例如，用破折号分割或用空格分割).str.split() 方法就足够了 。 它在字符串的列(系列)上运行，并返回列表(系列)。>>> import pandas as pd>...
- 2022-01-15 13:33回答 1 已采纳 这样？
- 2018-05-10 12:16回答 8 已采纳 把a,b当作两个数组就可以了，如下： ... for i in range(len(a)): if a[i]<xx and b[i]<xx: c=c
- 2022-12-09 11:29回答 2 已采纳 主界面代码修改如下，你试试看能满足要求不 #coding:utf-8 import sys from PyQt5 import QtCore, QtWidgets, QtCore from inter
- 2024-05-05 23:4318 - 把一列数据分割成两列 19 - 求和，求平均，统计导引 20 - 定位、消除重复数据 21 - 定位、旋转数据表（行/列转换） 22 - 读取CSV、TSV、TXT文件中的数据 23 - 透视表，分组，聚合（group by） 24 - 线性回归，...
- 2020-12-09 01:22weixin_39936086的博客 分割成一个包含两个元素列表的列对于一个已知分隔符的简单分割(例如，用破折号分割或用空格分割).str.split() 方法就足够了 。...可以通过如下代码将pandas的一列分成两列：?补充知识：pandas某一列...
- 2020-11-30 11:14weixin_39977547的博客 小编典典对于以下简单情况：我有一个带有定界符的文本列，我想要两列最简单的解决方案是：df['A'], df['B'] = df['AB'].str.split(' ', 1).str或者，你可以使用以下方法自动为拆分的每个条目创建一个带有一列的...
- 2021-07-08 21:07写python的鑫哥的博客 假设现在有一数据集，如下： import pandas as pd name = ['bob', 'mike','lisa','jay','alen','book','james'] month_sale = [100, 99, 120, 160, 50,70, 90] day_sale = [120, 99, 100, 260, 50,50, 190] df =...
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