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pandas選擇或添加列生成新的DataFrame操作示例_python

作者：微笑sun ? 更新時間： 2022-07-03 編程語言

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() 函數垂直連接 Series 和 DataFrame
  • 轉置然后使用assign()、insert()方法

選擇某些列

import pandas as pd
# 從Excel中讀取數據，生成DataFrame數據
# 導入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，并根據某個列的值篩選行
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

補全缺失值

# fillna填充缺失值
df["column1"] = df["column1"].fillna(value1)

原文鏈接：https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/9672785.html

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