要在Pandas中创建新的列，可以使用如下方法：
117笔记问答import pandas as pd
data = https://www.yisu.com/ask/{'A': [1, 2, 3, 4],
'B': [5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
df['C'] = df['A'] + df['B']
print(df)
.assign()方法创建新列：import pandas as pd
data = https://www.yisu.com/ask/{'A': [1, 2, 3, 4],
'B': [5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.assign(C=df['A'] + df['B'])
print(df)
在以上例子中，我们创建了一个新的列’C’，其值等于列’A’和列’B’的和。您可以根据需要修改赋值操作符的表达式，来创建不同的新列。
在Pandas中，可以使用groupby方法来实现数据聚合。具体步骤如下： 首先使用groupby方法对数据进行分组，根据需要聚合的列进行分组。
然后使用聚合函数对分组...
在Pandas中，处理缺失值的方法通常有以下几种： 删除缺失值：可以使用dropna()方法删除含有缺失值的行或列，参数axis可以指定是删除行还是删除列。 df.dropna() ...
使用astype()方法：可以通过astype()方法将数据转换为指定的数据类型。 df['column_name'] = df['column_name'].astype('int') 使用to_numeric()方法：可以将数据...
在Pandas中，可以使用read_csv()函数来导入CSV格式的数据。示例如下：
import pandas as pd # 从csv文件中导入数据
df = pd.read_csv('file.csv') # 打...
在Pandas中，可以使用read_csv()函数来导入CSV格式的数据。示例如下：
import pandas as pd # 从csv文件中导入数据
df = pd.read_csv('file.csv') # 打...
要创建NumPy的二维数组，可以使用numpy.array()函数并传入一个嵌套的列表作为参数。例如，要创建一个2行3列的二维数组，可以按照以下步骤操作：
import num...
要创建一个全零或全一数组，可以使用NumPy库中的np.zeros()和np.ones()函数。
创建全零数组：
import numpy as np # 创建一个形状为(3, 4)的全零数组<...
要创建一个空的NumPy数组，可以使用numpy.empty()函数，并传入所需的形状参数。例如，要创建一个形状为(3,3)的空数组，可以使用以下代码：
import numpy as...