以上所述是小编给大家介绍的 pandas . DataFrame 中 删除包涵特定 字符串 所在的行详解整合，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对软件开发网网站的支持！ 您可能感兴趣的文章: Pandas DataFrame 数据的更改、插入新增的列和行的方法 Python pandas . DataFrame 调整列顺序及修改index名的方法 pandas datafr df2 =df.reindex(columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], fill_value=1) # 加入fill_value参数，填充值为1。df1 =df.reindex(columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) # 不加fill_value参数，默认值为Nan。上面的代码，对 dataframe 新增加 一列 名为level，level由分数 一列 而来，如果小于60分为bad，60-80之间为mid，80以上为good。必要字段，新列插入的值。 您可以使用pyspark.sql.Window来实现此目的,该命令按clientDateTime,pyspark.sql.functions.concat_ws和pyspark.sql.functions.collect_list的顺序排序：import pyspark.sql.functions as ffrom pyspark.sql import Windoww = Window.order... pandas 在某行某列 中 加 字符串 ，筛选某行某列含 字符串 import pandas as pd chengji=[[100,95,100,98],[90,98,99,94],[88,95,98,95],[99,98,97,92],[95,90,96,88],[94,94,93,77]] data=pd. DataFrame (chengji,columns=['语文','类别','数学','政治'])... df_SPI数据类型为int64类型，首先需将其转为 字符串 #'Date'所在列数据转为 字符串 df_SPI['Date'] = df_SPI['Date'].astype('str') #取得‘Date’ 中 字符串 大小为7的行的index index4 = df_SPI.index[df_SPI["Date"].str.len() == 7] #将‘Date’列 中 符合条件的index所在行前面加上 字符串 '0' df_SPI.loc[index4,["Date"]] = '0' + df_SPI.loc[in