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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(guò)指定新的列名/行名來(lái)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(guò)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(guò)指定新行名稱(chēng)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(guò)column1中的value1來(lái)過(guò)濾出來(lái)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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