如果列==为1的len，如何在week列数据框前面添加0个pandas

在Pandas中，可以使用字符串的zfill()方法在week列数据框前面添加0。具体操作如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'week': ['1', '2', '3', '4', '5']})

# 在week列前面添加0
df['week'] = df['week'].str.zfill(2)

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

这样就在week列的数据前面添加了0，确保了长度为1的数据也能正确显示。

相关·内容

翻译|给数据科学家的10个提示和技巧Vol.2

1 引言第一章给出了数据分析的一些技巧(主要用Python和R)，可见：翻译｜给数据科学家的10个提示和技巧Vol.1 2 R 2.1 基于列名获得对应行的值数据框如下： set.seed(5)...例如，我们可以创建: Year Month Weekday Hour Minute Week of the year Quarter 如何在R中对一个DateTime对象创建这些属性，建议将一些特征如weekdays...3.2 基于列名获得对应行的值利用pandas库中DataFrame构建一个数据框: import pandas as pd df = pd.DataFrame.from_dict({"V1": [66...3.4 检查pandas数据框的列是否包含一个特定的值查看字符a是否存在于DataFrame的列中: import pandas as pd df = pd.DataFrame({"A" : ["a...f a 只需输入: (df=='a').any() A True B False C True 3.5 将多个pandas数据框保存到单个Excel文件假设有多个数据框，

8213 0

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（三）

，选择Name列（参见数据选择教程），添加str访问器并应用lower方法。...最好提供硬性数据/基准易用性：一个工具更容易/更难使用（您可能需要通过并排代码比较来判断）本页面还提供了一个为这些 R 包的用户提供一点翻译指南的页面。...with 在 R 中使用名为df的数据框，其中包含a和b列的表达式将使用with进行评估： df <- data.frame(a=rnorm(10), b=rnorm(10)) with(df,...factor pandas 有一种用于分类数据的数据类型。...with 在 R 中使用名为df的数据框（data.frame）和列a和b的表达式将使用with进行评估，如下所示： df <- data.frame(a=rnorm(10), b=rnorm(10

2110 0

Pandas使用技巧：如何将运行内存占用降低90%！

让我们首先导入数据，并看看其中的前五行： import pandas as pd gl = pd.read_csv('game_logs.csv') gl.head() 下面我们总结了一些重要的列，但如果你想了解所有的列...pandas 会自动为我们检测数据类型，发现其中有 83 列数据是数值，78 列是 object。object 是指有字符串或包含混合数据类型的情况。...首先我们看看能否改进数值列的内存用量。理解子类型（subtype）正如我们前面简单提到的那样，pandas 内部将数值表示为 NumPy ndarrays，并将它们存储在内存的连续块中。...这一列没有任何缺失值，但就算有，category 子类型也能处理，只需将其设置为 -1 即可。最后，让我们看看在将这一列转换为 category 类型前后的内存用量对比。...我们还可以执行另一项优化——如果你记得前面给出的数据类型表，你知道还有一个 datetime 类型。这个数据集的第一列就可以使用这个类型。

3.6K2 0

没错，这篇文章教你妙用Pandas轻松处理大规模数据

最原始的数据是 127 个独立的 CSV 文件，不过我们已经使用 csvkit 合并了这些文件，并且在第一行中为每一列添加了名字。...对于表示数值(如整数和浮点数)的块，Pandas 将这些列组合在一起，并存储为 NumPy ndarry 数组。...了解子类型正如前面介绍的那样，在底层，Pandas 将数值表示为 NumPy ndarrays，并将它存储在连续的内存块中。该存储模型消耗的空间较小，并允许我们快速访问这些值。...你可以看到，每个唯一值都被分配了一个整数，并且该列的底层数据类型现在是 int8。该列没有任何缺失值，如果有的话，这个 category 子类型会将缺省值设置为 -1。...然而，正如我们前面提到那样，我们经常没有足够的内存来表示数据集中所有的值。如果一开始就不能创建数据框，那么我们该怎样使用内存节省技术呢？幸运的是，当我们读取数据集时，我们可以制定列的最优类型。

3.6K4 0

教程 | 简单实用的pandas技巧：如何将内存占用降低90%

让我们首先导入数据，并看看其中的前五行： import pandas as pd gl = pd.read_csv('game_logs.csv') gl.head() 下面我们总结了一些重要的列，但如果你想了解所有的列...pandas 会自动为我们检测数据类型，发现其中有 83 列数据是数值，78 列是 object。object 是指有字符串或包含混合数据类型的情况。...首先我们看看能否改进数值列的内存用量。理解子类型（subtype）正如我们前面简单提到的那样，pandas 内部将数值表示为 NumPy ndarrays，并将它们存储在内存的连续块中。...为了了解当我们将其转换成 categorical 类型时究竟发生了什么，我们拿出一个 object 列来看看。我们将使用数据集的第二列 day_of_week....我们还可以执行另一项优化——如果你记得前面给出的数据类型表，你知道还有一个 datetime 类型。这个数据集的第一列就可以使用这个类型。

3.8K10 0

时间序列数据处理，不再使用pandas

维度：多元序列的 "列"。样本：列和时间的值。在图（A）中，第一周期的值为 [10,15,18]。这不是一个单一的值，而是一个值列表。...一共有 45 个商店，因此飞镖数据 darts_group_df 的长度为 45。每个商店有 143 周，因此商店 1 darts_group_df[0] 的长度为 143。...列 storewide[1] 是商店 1 的 Pandas 序列。...如 (ds:143, component:1, sample:1) 所示，每周有 143 周、1 列和 1 个样本。...图(11): neuralprophet 结论本文中，云朵君和大家一起学习了五个Python时间序列库，包括Darts和Gluonts库的数据结构，以及如何在这些库中转换pandas数据框，并将其转换回

1851 0

pandas 处理大数据——如何节省超90%内存

处理棒球比赛数据开始之前，我们已经将 130 年的联盟棒球比赛数据进行了处理，并合并为一个文件而且添加了表头信息。...pandas 自动获取数据类型：77个浮点数，6个整数，78个对象。内存使用量为 861.8 MB。因此我们能更好的理解减少内存的使用，下面看看pandas 是如何在内存中存储数据的。...当每一列包含有限的数据时，这非常有用。当pandas转换一列为 category 类型时，pandas 会使用最节省空间的 int 子类型表示每一列的唯一值。 ?...从上述数据中可以看到，一些列的数据只包含很少的唯一值，也就是说大多数值都是重复的。先选择一列，看看将其转换为类别类型之后会如何。使用 day_of_week 列数据，只包含了7个唯一值。...如果一列全是唯一值，转换为 category 类会极大的降低内存使用。关于 category 的更多限制见官方文档 [注1]。

6.2K3 0

（数据科学学习手札92）利用query()与eval()优化pandas代码

本文就将带大家学习如何在pandas中化繁为简，利用query()和eval()来实现高效简洁的数据查询与运算。 ?...图1 2 基于query()的高效查询 query()顾名思义，是pandas中专门执行数据查询的API，其实早在2014年，pandas0.13版本中这个特性就已经出现了，随着后续众多版本的迭代更新...中的第n列index： # 构造含有MultiIndex的数据框，并重置index的names为None temp = netflix.set_index(['title', 'type']);temp.index.names...同样从实际例子出发，同样针对netflix数据，我们按照一定的计算方法为其新增两列数据，对基于assign()的方式和基于eval()的方式进行比较，其中最后一列是False是因为日期转换使用coerce...图13 　　虽然assign()已经算是pandas中简化代码的很好用的API了，但面对eval()，还是逊色不少 DataFrame.eval()通过传入多行表达式，每行作为独立的赋值语句，其中对应前面数据框中数据字段可以像

1.7K2 0

利用query()与eval()优化pandas代码

本文就将带大家学习如何在pandas中化繁为简，利用query()和eval()来实现高效简洁的数据查询与运算。...图1 2 基于query()的高效查询 query()顾名思义，是pandas中专门执行数据查询的API，其实早在2014年，pandas0.13版本中这个特性就已经出现了，随着后续众多版本的迭代更新，...的names为空的情况，按照顺序，用ilevel_n表示MultiIndex中的第n列index： # 构造含有MultiIndex的数据框，并重置index的names为None temp = netflix.set_index...同样从实际例子出发，同样针对「netflix」数据，我们按照一定的计算方法为其新增两列数据，对基于assign()的方式和基于eval()的方式进行比较，其中最后一列是False是因为日期转换使用coerce...，每行作为独立的赋值语句，其中对应前面数据框中数据字段可以像query()一样直接书写字段名，亦可像query()那样直接执行Python语句。

1.5K3 0

通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

阅读须知这篇万字长文，是黄同学辛苦为大家辛苦翻译排版。希望大家一定从头到尾学习，否则，可能会找不到操作的数据源。...df.sort_values("col1", inplace=True) 数据输入和输出 1. 利用值构造一个数据框DataFrame 在Excel电子表格中，值可以直接输入到单元格中。...在 Pandas 中，您使用特殊方法从/向 Excel 文件读取和写入。让我们首先基于上面示例中的数据框，创建一个新的 Excel 文件。 tips.to_excel("....数据操作 1. 列操作在电子表格中，公式通常在单个单元格中创建，然后拖入其他单元格以计算其他列的公式。在 Pandas 中，您可以直接对整列进行操作。...添加一行假设我们使用 RangeIndex（编号为 0、1 等），我们可以使用 DataFrame.append() 在 DataFrame 的底部添加一行。

19.5K2 0

机器学习| 第三周：数据表示与特征工程

检查列的内容有一个好方法，就是使用 pandas Series（Series 是 DataFrame 中单列对应的数据类型）的 value_counts 函数，以显示唯一值及其出现次数： 1print(...同时，注意：pandas 中的列索引是包括范围的结尾的，Numpy 的切片是不包括范围的结尾的。...总结：对非数值数据进行编码是机器学习中一个非常重要的内容，对于 One-hot 来进行编码时，可以考虑以下步骤：读取数据，设置为 pandas 的 DataFrame 格式对数据进行初次识别，看哪些是数值特征...为了解决这个问题，你可以使用 scikit-learn 的 OneHotEncoder，指定哪些变量是连续的、哪些变量是离散的，你也可以将数据框中的数值列转换为字符串。...7rng = np.random.RandomState(42) 8noise = rng.normal(size=(len(cancer.data), 50)) 9# 向数据中添加噪声 10#

1.6K2 0

Pandas笔记

⭐️核心数据结构操作行和列的增删改查列访问 DataFrame的单列数据为一个Series。...(d) df['one'] df[df.columns[:2]] 列添加 DataFrame添加一列的方法非常简单，只需要新建一个列索引。...创建新的列时，要给出原有dataframe的index，不足时为NaN 列删除删除某列数据需要用到pandas提供的方法pop，pop方法的用法如下： import pandas as pd d =...'],axis=1) print(df2) 行访问如果只是需要访问DataFrame某几行数据的实现方式则采用数组的选取方式，使用 “:” 即可： import pandas as pd d = {...，赋值修改的话 # 只能采用通过列，找行的方式，因为底层有赋值的过程 # 如果通过行找列，因为底层没有赋值的过程，所以没有效果，不会修改成功 ⭐️复合索引 DataFrame的行级索引与列级索引都可以设置为复合索引

7.7K1 0

【炫技】用python对人们使用自行车情况分析与预测

所有的数据都是可以下载的，重复这些代码也是能够完全重现以上的这些结果的，如果你有疑问，那么可以参考英文原博客[blog1] [blog2]，和原作者的github可以下载完整的代码和数据，原文： https...) daily_1.head(10) 这几行代码比较精简，也不容易理解，我来解释一下，首先是使用daily_1去备份daily这个数据框，然后为数据框增加7个列，分别是['Mon', 'Tues', '...离散变量转化成连续变量我们观察变化后的结果，可以发现：“day_of_week”转化成了7列，而这7列的值都是数值，因此我们利用 “day_of_hours”和['Mon', 'Tues', 'Wed...如果你是沿着这篇博客从开始看到这里，你就应该知道，我们现在有两个数据框: daily和weather，现在我们需要合并这两个数据框，使用降水量、温度、白昼时长、和星期几去预测街上自行车的数目。...增加了一个所属类别 #对两个聚类按照时间分别作图 #data_new_0 #包含cluster为0的所有数据 #data_new_1 #包含cluser为1的所有数据 data_new

7849 0

25个例子学会Pandas Groupby 操作

groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集，那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。在本文中，我们将使用25个示例来详细介绍groupby函数的用法。...import pandas as pd sales = pd.read_csv("sales_data.csv") sales.head() 1、单列聚合我们可以计算出每个店铺的平均库存数量如下...如果用于分组的列中缺少一个值，那么它将不包含在任何组中，也不会单独显示。所以可以使用dropna参数来改变这个行为。让我们首先添加一个缺少存储值的新行。...("Daisy","PG1") ) daisy_pg1.head() 21、rank函数 rank函数用于根据给定列中的值为行分配秩。

2.5K2 0

用python对人们使用自行车情况分析与预测

所有的数据都是可以下载的，重复这些代码也是能够完全重现以上的这些结果的，如果你有疑问，那么可以参考英文原博客[blog1] [blog2]，和原作者的github可以下载完整的代码和数据，原文： https...) daily_1.head(10) 这几行代码比较精简，也不容易理解，我来解释一下，首先是使用daily_1去备份daily这个数据框，然后为数据框增加7个列，分别是['Mon', 'Tues',...离散变量转化成连续变量我们观察变化后的结果，可以发现：“day_of_week”转化成了7列，而这7列的值都是数值，因此我们利用 “day_of_hours”和['Mon', 'Tues', 'Wed...如果你是沿着这篇博客从开始看到这里，你就应该知道，我们现在有两个数据框: daily和weather，现在我们需要合并这两个数据框，使用降水量、温度、白昼时长、和星期几去预测街上自行车的数目。...增加了一个所属类别 #对两个聚类按照时间分别作图 #data_new_0 #包含cluster为0的所有数据 #data_new_1 #包含cluser为1的所有数据 data_new

1.5K4 0

25个例子学会Pandas Groupby 操作（附代码）

来源：DeepHub IMBA本文约2300字，建议阅读5分钟本文用25个示例详细介绍groupby的函数用法。 groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。...它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集，那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。...import pandas as pd sales = pd.read_csv("sales_data.csv") sales.head() 1、单列聚合我们可以计算出每个店铺的平均库存数量如下:...如果用于分组的列中缺少一个值，那么它将不包含在任何组中，也不会单独显示。所以可以使用dropna参数来改变这个行为。让我们首先添加一个缺少存储值的新行。..."Daisy","PG1") ) daisy_pg1.head() 21、rank函数 rank函数用于根据给定列中的值为行分配秩。

3.1K2 0

Python3分析Excel数据

设置数据框和iloc函数，同时选择特定的行与特定的列。如果使用iloc函数来选择列，那么就需要在列索引值前面加上一个冒号和一个逗号，表示为这些特定的列保留所有的行。...用loc函数，在列标题列表前面加上一个冒号和一个逗号，表示为这些特定的列保留所有行。 pandas_column_by_name.py #!...3.5.2 从多个工作簿中连接数据 pandas提供concat函数连接数据框。如果想把数据框一个一个地垂直堆叠，设置参数axis=0。如果想把数据框一个一个地平行连接，设置参数axis=1。...如果要基于某个关键字列连接数据框，pandas的merge函数提供类似SQL join的操作。...接下来，计算工作簿级的统计量，将它们转换成一个数据框，然后通过基于工作簿名称的左连接将两个数据框合并在一起，并将结果数据框添加到一个列表中。

3.4K2 0

总结了25个Pandas Groupby 经典案例！！

大家好，我是俊欣~ groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集，那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。在本文中，我们将使用25个示例来详细介绍groupby函数的用法。...import pandas as pd sales = pd.read_csv("sales_data.csv") sales.head() output 1、单列聚合我们可以计算出每个店铺的平均库存数量如下...如果用于分组的列中缺少一个值，那么它将不包含在任何组中，也不会单独显示。所以可以使用dropna参数来改变这个行为。让我们首先添加一个缺少存储值的新行。...Daisy","PG1")) daisy_pg1.head() output 21、rank函数 rank函数用于根据给定列中的值为行分配秩。

3.3K3 0

10个Pandas的小技巧

pandas是数据科学家必备的数据处理库，我们今天总结了10个在实际应用中肯定会用到的技巧 1、Select from table where f1=’a’ and f2=’b’ 使用AND或OR选择子集...= day)] 2、Select where in 从一个df中选择一个包含在另外一个df的数据，例如下面的sql select * from table1 where field1 in (select...如果有第二个df: 可以直接用下面的方式获取 days = [0,1,2] df[df(days)] 3、Select where not in 就像IN一样，我们肯定也要选择NOT IN，这个可能是更加常用的一个需求...分组统计和求和也是常见的操作，但是使用起来并不简单 df(by=['RepID','Week','CallCycleDay']).sum() 如果想保存结果或稍后使用它们并引用这些字段，请添加 as_index...=False df.groupby(by=['RepID','Week','CallCycleDay'], as_index=False).sum() 使用as_index= false，可以表的形式保存列

3104 0

GPT4做数据分析时间序列预测之五相当棒2023.5.26

1、Excel的a列是年月，b列是本年月销售额。写一个Python程序，读取Excel，计算单元格某个年月后面6个月销售额累计值，用指数平滑的时间序列预测某个年月后面6个月销售额累计值。...5、首先，需要注意的是，神经网络的方法（如LSTM和GRU）需要更复杂的预处理步骤和网络配置。因此，我会展示如何将VAR、ETS和TBATS添加到您的代码中。...'] = np.append(np.repeat(np.nan, len(数据框['sales'])), predictMean.sum()) return 数据框 # 数据保存函数中添加新的预测结果...计算b/a, c/a, d/a的结果数据框['b/a'] = 数据框['b列'] / 数据框['a列'] 数据框['c/a'] = 数据框['c列'] / 数据框['a列']...数据框['d/a'] = 数据框['d列'] / 数据框['a列'] # 将结果保存到新的Excel文件数据框.to_excel(新文件, index=False) # 使用函数进行计算并保存

2823 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云