在不使用 numpy.r_ 的情况下对列进行切片和连接
Slice and concatenate columns without using numpy.r_
我想为多列中的每个项目迭代我的函数，其中有 2 列我不想 select，即 df.iloc[:,58:72] 和 df.iloc[:,74:92]。我知道 numpy.r_ 有效，但有没有其他方法可以得到相同的结果？
我的代码：
char = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ\"
def remove_char(x):
try:
return float(x.strip(char))
except:
return None
for columnName in df.iloc[:,np.r_[58:72,74:92]]:
df[columnName] = list(map(remove_char, df[columnName]))
您可以使用 pd.concat 代替：
pd.concat([df.iloc[:, 58:72 ], df.iloc[:, 74:92]], axis=1)
我想为多列中的每个项目迭代我的函数，其中有 2 列我不想 select，即 df.iloc[:,58:72] 和 df.iloc[:,74:92]。我知道 numpy.r_ 有效，但有没有其他方法可以得到相同的结果？
我的代码：
char = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ\"
def remove_char(x):
try:
return float(x.strip(char))
except:
return None
for columnName in df.iloc[:,np.r_[58:72,74:92]]:
df[columnName] = list(map(remove_char, df[columnName]))
您可以使用 pd.concat 代替：
pd.concat([df.iloc[:, 58:72 ], df.iloc[:, 74:92]], axis=1)