Python 熊猫数据帧分配不';t更新数据帧
我制作了一个熊猫数据帧,我想在其中增加4列。列的内容必须是separratio、PetalRatio、separmultiplied、PetalMultiplied。我使用DataFrame的assign()函数来添加这四列,但DataFrame仍然是samen 我要添加列的代码是:Python 熊猫数据帧分配不';t更新数据帧,python,pandas,jupyter,data-analysis,Python,Pandas,Jupyter,Data Analysis,我制作了一个熊猫数据帧,我想在其中增加4列。列的内容必须是separratio、PetalRatio、separmultiplied、PetalMultiplied。我使用DataFrame的assign()函数来添加这四列,但DataFrame仍然是samen 我要添加列的代码是: iris.assign(SepalRatio = iris['SepalLengthCm'] / `iris['SepalWidthCm']).assign(PetalRatio = iris['PetalLeng
iris.assign(SepalRatio = iris['SepalLengthCm'] / `iris['SepalWidthCm']).assign(PetalRatio = iris['PetalLengthCm'] / iris['PetalWidthCm']).assign(SepalMultiplied = iris['SepalLengthCm'] * iris['SepalWidthCm']).assign(PetalMultiplied = iris['PetalLengthCm'] * iris['PetalWidthCm'])`
在Jupyter notebook中执行时,会显示正确的表,但如果使用print语句,则不会添加四列
Jupyter笔记本中的输出:
Id SepalLengthCm SepalWidthCm PetalLengthCm PetalWidthCm Species SepalRatio PetalRatio SepalMultiplied PetalMultiplied
0 1 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa 1.457143 7.000000 17.85 0.28
1 2 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa 1.633333 7.000000 14.70 0.28
2 3 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa 1.468750 6.500000 15.04 0.26
3 4 4.6 3.1 1.5 0.2 Iris-setosa 1.483871 7.500000 14.26 0.30
4 5 5.0 3.6 1.4 0.2 Iris-setosa 1.388889 7.000000 18.00 0.28
5 6 5.4 3.9 1.7 0.4 Iris-setosa 1.384615 4.250000 21.06 0.68
6 7 4.6 3.4 1.4 0.3 Iris-setosa 1.352941 4.666667 15.64 0.42
7 8 5.0 3.4 1.5 0.2 Iris-setosa 1.470588 7.500000 17.00 0.30
8 9 4.4 2.9 1.4 0.2 Iris-setosa 1.517241 7.000000 12.76 0.28
9 10 4.9 3.1 1.5 0.1 Iris-setosa 1.580645 15.000000 15.19 0.15
打印数据帧后的输出:
Id SepalLengthCm SepalWidthCm PetalLengthCm PetalWidthCm \
0 1 5.1 3.5 1.4 0.2
1 2 4.9 3.0 1.4 0.2
2 3 4.7 3.2 1.3 0.2
3 4 4.6 3.1 1.5 0.2
4 5 5.0 3.6 1.4 0.2
5 6 5.4 3.9 1.7 0.4
6 7 4.6 3.4 1.4 0.3
7 8 5.0 3.4 1.5 0.2
8 9 4.4 2.9 1.4 0.2
9 10 4.9 3.1 1.5 0.1
Species
0 Iris-setosa
1 Iris-setosa
2 Iris-setosa
3 Iris-setosa
4 Iris-setosa
5 Iris-setosa
6 Iris-setosa
7 Iris-setosa
8 Iris-setosa
9 Iris-setosa
您需要将输出分配给变量,如:
iris = iris.assign(SepalRatio = iris['SepalLengthCm'] / iris['SepalWidthCm']).assign(PetalRatio = iris['PetalLengthCm'] / iris['PetalWidthCm']).assign(SepalMultiplied = iris['SepalLengthCm'] * iris['SepalWidthCm']).assign(PetalMultiplied = iris['PetalLengthCm'] * iris['PetalWidthCm'])
Beter仅使用一个分配:
iris = iris.assign(SepalRatio = iris['SepalLengthCm'] / iris['SepalWidthCm'],
PetalRatio = iris['PetalLengthCm'] / iris['PetalWidthCm'],
SepalMultiplied = iris['SepalLengthCm'] * iris['SepalWidthCm'],
PetalMultiplied = iris['PetalLengthCm'] * iris['PetalWidthCm'])
这是一个如此基本的问题。。。为什么不关闭它作为一个复制品?很简单,但有时编码器花30分钟来找到解决这个问题的方法。。。我有时会寻找被骗者,但找到被骗者并不是那么容易,更快的是找到答案。