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目录如何向 pandas.DataFrame 添加新的列或行选择某些列选择某些列和行添加新的列更改某一列的值补全缺失值如何向 pandas.DataFrame 添加新的列或行 通过指
通过指定新的列名/行名来添加,或者用pandas.DataFrame的assign()、insert()、append()方法添加等方法。
这里,将描述以下内容。
将列添加到 pandas.DataFrame
向pandas.DataFrame 添加一行
import pandas as pd
# 从excel中读取数据,生成DataFrame数据
# 导入Excel路径和sheet name
df = pd.read_excel(excelName, sheet_name=sheetName)
# 读取某些列,生成新的DataFrame
newDf = pd.DataFrame(df, columns=[column1, column2, column3])
# 读取某些列,并根据某个列的值筛选行
newDf = pd.DataFrame(df, columns=[column1, column2, column3])[(df.column1 == value1) & (df.column2 == value2)]
# 第一种直接赋值
df["newColumn"] = newValue
# 第二种用concat组合两个DataFrame
pd.concat([oldDf, newDf])
# 第一种,replace
df["column1"] = df["column1"].replace(oldValue, newValue)
# 第二种,map
df["column1"] = df["column1"].map({oldValue: newValue})
# 第三种,loc
# 将column2 中某些行(通过column1中的value1来过滤出来的)的值为value2
df.loc[df["column1"] == value1, "column2"] = value2
# fillna填充缺失值
df["column1"] = df["column1"].fillna(value1)
以上就是pandas选择或添加列生成新的DataFrame操作示例的详细内容,更多关于pandas生成DataFrame的资料请关注编程网其它相关文章!
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本文标题: pandas选择或添加列生成新的DataFrame操作示例
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