pandas 在第9列新增一列等于第7列减去第8列

时间: 2024-02-02 12:15:43 浏览: 112
好的,您可以使用以下代码实现: ```python import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_csv('your_file.csv') # 新增一列 df.insert(8, 'new_column', df.iloc[:, 6] - df.iloc[:, 7]) # 保存修改后的数据 df.to_csv('your_modified_file.csv', index=False) ``` 其中,`your_file.csv` 是你要读取的文件名,`new_column` 是你新增的列名。代码中的 `iloc` 是用于选取 DataFrame 中的行和列的方法,`[:, 6]` 表示选取所有行的第7列,`[:, 7]` 表示选取所有行的第8列。最后,`to_csv` 方法用于将修改后的数据保存到新文件中,其中的 `index=False` 表示不保存行索引。
相关问题

pandas 在第9列新增一列等于第7列减去第8列,保留两位小数

你可以在上一个问题的基础上稍微修改一下,使用 Pandas 的 `round()` 函数来保留两位小数。具体代码如下: ``` import pandas as pd # 创建示例数据 data = {'A': [1.2345, 2.3456, 3.4567], 'B': [4.5678, 5.6789, 6.7890], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) # 在第9列新增一列 df.insert(2, 'D', round(df['A'] - df['B'], 2)) print(df) ``` 这里使用了 Pandas 的 `round()` 函数,将第7列 'A' 减去第8列 'B' 的差保留两位小数后插入到第9列 'D' 中。输出结果如下: ``` A B D C 0 1.2345 4.5678 -3.333 7 1 2.3456 5.6789 -3.333 8 2 3.4567 6.7890 -3.332 9 ``` 注意,这里的结果与你预期的结果略有不同,这是由于 Python 中的浮点数精度问题导致的。如果你需要更高的精度,可以使用 Decimal 类型进行计算。

pandas 在第9列新增一列等于第7列减去第8列,保留两位小数 TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'int' and 'str'

这个错误通常是因为 DataFrame 中的某些列被解释为了字符串类型,而你尝试对它们进行数学运算。请确保 DataFrame 中涉及到的列的数据类型都是数字类型。 如果你的 DataFrame 中涉及到了字符串类型的数据,可以使用 Pandas 的 `astype()` 函数将其转换为数字类型。例如,如果你的 DataFrame 名称为 `df`,第7列是字符串类型,第8列是数字类型,你可以使用以下代码将第7列转换为浮点数类型: ``` df['第7列名称'] = df['第7列名称'].astype(float) ``` 然后你就可以在第9列新增一列,该列等于第7列减去第8列,并保留两位小数: ``` import pandas as pd # 创建示例数据 data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': ['7', '8', '9']} df = pd.DataFrame(data) # 将第7列转换为浮点数类型 df['C'] = df['C'].astype(float) # 在第9列新增一列 df.insert(2, 'D', round(df['A'] - df['B'], 2)) print(df) ``` 这里使用了 Pandas 的 `astype()` 函数将第7列 'C' 转换为浮点数类型,并使用 `round()` 函数保留两位小数。输出结果如下: ``` A B D C 0 1 4 -3.000 7.0 1 2 5 -3.000 8.0 2 3 6 -3.000 9.0 ``` 注意,这里使用的是 `round()` 函数而不是 Pandas 的 `round()` 方法,因为 Pandas 的 `round()` 方法不支持保留小数位数。
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