方法一:使用append()函数 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个空的DataFrame df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C']) # 创建两行数据 row1 = pd.Series([1, 2, 3], index=df.columns) row2 = pd.Series([4, 5, 6], index=df.columns) # 将两行数据添加到DataFrame中...
DataFrame.set_index:Setrowlabels.DataFrame.reset_index:Removerowlabelsormovethemtonewcolumns.DataFrame.reindex:Changetonewindicesorexpandindices.set_index()方法的定义如下:defset_index(self,keys,drop=True,append=False,inplace=False,verify_integrity=False) keys:类似标签或数组的标签或标签/数组的列表 drop:...
row['FTR'] if [((home == TEAM) & (ftr == 'D')) | ((away == TEAM) & (ftr == 'D'))]: result = 'Draw' elif [((home == TEAM) & (ftr != 'D')) | ((away == TEAM) & (ftr != 'D'))]: result = 'No_Draw' else: result = 'No_Game' return result ...
In [21]: sa.a = 5 In [22]: sa Out[22]: a 5 b 2 c 3 dtype: int64 In [23]: dfa.A = list(range(len(dfa.index))) # ok if A already exists In [24]: dfa Out[24]: A B C D 2000-01-01 0 0.469112 -1.509059 -1.135632 2000-01-02 1 1.212112 0.119209 -1.044236 2000-01...
df = df.append(ls, ignore_index=True)3.3,逐行增加简单的逐行添加内容,可以:1 df.loc[len(df)] = [16, 17, 18, 19] 但需要注意:len(df)生成的是int,如果生成的int,df已经存在了,会覆盖该行数据,而不会新增3.4,插入行增加行没找到类似insert这种可以插入的方法,暂时替代方法可以先reindex,再赋值:1...
一般来讲，concat/append是用来进行追加操作(concat的性能一般要优于append语法)；而merge是用来对数据进行关联操作 这里简单介绍下这两个语法 concat语法 pd.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True)append语法 df1....
df.index 和 df.columns 返回的都是 Index 类型,Index 类型的常用方法如下: 方法说明 .append(idx) 连接另一个 Index 对象,产生新的 Index 对象 .diff(idx) 计算差集,产生新的 Index 对象 .intersection(idx) 计算交集,产生新的 Index 对象 .union(idx) 计算并集,产生新的 Index 对象 .delete(loc) 删除lo...
>>> print([attr for attr in dir(s) if not attr.startswith('_')]) ['T', 'a', 'abs', 'add', 'add_prefix', 'add_suffix', 'agg', 'aggregate', 'align', 'all', 'any', 'append', 'apply', 'argmax', 'argmin', 'argsort', 'array', 'asfreq', 'asof', 'astype', 'at...
# update row df = df.drop([i]) df = df.append(temp) # append new rows while value != 1: value = int(str(value)[1:]) if value == 0: break digits = len(str(value)) temp.at[i,'Y'] = 10**(digits-1) df = df.append(temp) ...
index直接指定要删除的行 columns直接指定要删除的列 inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe; inplace=True,则会直接在原数据上进行删除操作,删除后无法返回。 因此,删除行列有两种方式: 1)labels=None,axis=0 的组合 ...