pandas選擇或添加列生成新的DataFrame操作示例
更新時(shí)間：2022年05月09日 16:02:57 作者：微笑sun
這篇文章主要為大家介紹了pandas選擇或添加列生成新的DataFrame實(shí)現(xiàn)，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪
如何向 pandas.DataFrame 添加新的列或行
通過指定新的列名/行名來添加，或者用pandas.DataFrame的assign()、insert()、append()方法添加等方法。
這里，將描述以下內(nèi)容。
將列添加到 pandas.DataFrame
- 通過指定新列名添加
- 用assign()方法添加/分配
- 用insert()方法添加到任意位置
- 使用 concat() 函數(shù)水平連接 Series 和 DataFrame
向pandas.DataFrame 添加一行
- 通過指定新行名稱添加
- 用append()方法添加
- 使用 concat() 函數(shù)垂直連接 Series 和 DataFrame
- 轉(zhuǎn)置然后使用assign()、insert()方法
選擇某些列
import pandas as pd # 從Excel中讀取數(shù)據(jù)，生成DataFrame數(shù)據(jù) # 導(dǎo)入Excel路徑和sheet name df = pd.read_excel(excelName, sheet_name=sheetName) # 讀取某些列，生成新的DataFrame newDf = pd.DataFrame(df, columns=[column1, column2, column3])
選擇某些列和行
# 讀取某些列，并根據(jù)某個(gè)列的值篩選行 newDf = pd.DataFrame(df, columns=[column1, column2, column3])[(df.column1 == value1) & (df.column2 == value2)]
添加新的列
# 第一種直接賦值 df["newColumn"] = newValue # 第二種用concat組合兩個(gè)DataFrame pd.concat([oldDf, newDf])
更改某一列的值
# 第一種，replace
df["column1"] = df["column1"].replace(oldValue, newValue)
# 第二種，map
df["column1"] = df["column1"].map({oldValue: newValue})
# 第三種，loc
# 將column2 中某些行（通過column1中的value1來過濾出來的）的值為value2
df.loc[df["column1"] == value1, "column2"] = value2補(bǔ)全缺失值
# fillna填充缺失值 df["column1"] = df["column1"].fillna(value1)
以上就是pandas選擇或添加列生成新的DataFrame操作示例的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于pandas生成DataFrame的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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