创建一个原始的DataFrame 接下来,我们创建一个简单的DataFrame作为原始数据。例如: python original_df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6] }) 使用pandas的复制方法复制DataFrame pandas提供了多种方法来复制DataFrame。最常用的方法是使用.copy()方法,它会创建一个新的DataFrame对象...
数据创建与基本信息1. __init__方法用处:初始化DataFrame对象。语法规范: pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False) data:数据,可以是数组、系列、字典或另一个DataFra…
df = pd.DataFrame({"A":[1,2],"B":[3,4]}) df A B013124 我们执行浅复制来创建df_other,并将其第一个值更改为 5: df_other = df.copy(deep=False) df_other.iloc[0,0] =5df_other A B053124 然后我们检查原始 DataFramedf的状态: df A B053124 我们看到原来的DataFrame也被修改了,尽管我...
print(df) print("\n复制后的 DataFrame:") print(df_copy) 2)基本的深拷贝和浅拷贝 importpandasaspd# 创建一个 Seriess = pd.Series([1,2], index=["a","b"])# 默认(深层)拷贝deep = s.copy() print("深层副本:") print(deep)# 浅拷贝shallow = s.copy(deep=False) print("\n浅拷贝:")...
现在,当我们试图复制这些数据结构(DataFrames和Series)时,我们实际上是复制对象的索引和数据,有两种方法可以做到这一点,即浅复制和深复制。 这些操作是在库函数pandas.DataFrame.copy(deep=False)(用于浅拷贝)和pandas.DataFrame.copy(deep=True)(用于DataFrames和Series中的深拷贝)的帮助下完成的。
一、dataframe创建 pandas.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=False) data:numpy ndarray(结构化或同类),dict或DataFrame,Dict可以包含Series,数组,常量或类似列表的对象 index:dataframe的索引,如果没有自定义,则默认为RangeIndex(0,1,2,…,n) ...
在使用pandas处理DataFrame时,有时会遇到“A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame”的报错。这个报错通常是因为在切片操作后尝试修改数据导致的。这个错误信息意味着你正在尝试在一个DataFrame切片的副本上设置值,而pandas不允许这样做。解决这个问题的方法是在切片操作后直接在原DataF...
data1 = data.iloc[0:2, 0:3]data2 = data1.copy(deep=False)data2['SO2监测浓度(μg/m³)'][0] = 1data1 4. DataFrame 的常用操作 4.1 列的访问 DataFrame 的单列数据为一个 Series 。根据 DataFrame 的定义,DataFrame 是一个带有标签的二维数组,每个标签相当于每一列的列名。
importpandasaspd# 创建原始 DataFramedata={'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[25,30,35]}df_original=pd.DataFrame(data,index=['a','b','c'])# 基于索引的选择df_new=df_original.loc['b':'c']print(df_new) Python Copy
Returning a view versus a copy 返回视图与副本 When setting values in a pandas object, care must be taken to avoid what is called chained indexing. Here is an example. 在Pandas 对象中设置值时,必须小心避免所谓的 chained indexing. 这是一个例子。 In [354]: dfmi = pd.DataFrame([list('abcd...