105,99],[105,88,115],[109,120,130],[112,115]]name = ['明日','七月流火','高圆圆','二月二']columns = ['语文','数学','英语']df = pd.DataFrame(data=data,columns=columns,index=name)# 增加一列数据df.loc[:,
1. 直接赋值法 这是最简单的方法,直接通过赋值的方式给DataFrame增加新列。 python import pandas as pd # 创建一个简单的DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) # 直接添加新列 df['C'] = [7, 8, 9] print(df) 2. 使用assign方法 assign方法可以在不修改...
3、、df.assign方法:使用此方法不会改变原有df的值,因此需要把它赋值给另外一个dataframe 1)可以一次新增多个列 2)直接传index为columns的series传给函数,而apply方法需要指定是行还是列 #df.assign()方法 '''增加华氏温度列,最低温和最高温全部转成华氏度''' a=df.assign( ywendu_huashi=lambda x:x['yW...
新增加一列df.columns.insert(位置, '列名') new_c = df.columns.insert(6, '新增') Index(['城市', '环比', '同比', '定基', '新增'], dtype='object') 1. 2. 3. 新增加一列赋值df.reindex(columns=new_c , fill_value=值) new_d = df.reindex(columns=new_c, fill_value=200) print...
df1['city']=['北京','山西','湖北','澳门'] # 给city列赋值 print(df1) print("---新增行---") # 重要!!先创建一个DataFrame,用来增加进数据框的最后一行 new=pd.DataFrame({'name':'lisa', 'gender':'F', 'city':'北京', 'age':19,...
1、增加新列，或更改某列的值 df["列名"]=值 如果值为固定的一个值，则dataFrame中该列所有值均为这个数据 2、处理某列 df["列名"]=df.apply(lambda x:方法名(x,入参2),axis=1)说明：1、方法名为单独的方法名，可以处理传入的x数据 2、x为每一行的数据，作为方法的入参1；x中的数据可以用【x....
(一)按series赋值 Panda是在赋值时的一大特点就是会根据索引自动对齐数据。 已知学生的语文、数学、英语三科成绩如下: score = pd.DataFrame({'学号':[237,407,329,302], '姓名':['LiHua','Mary','Ming','Tom'], '语文':[90,79,85,81],
df = pd.DataFrame(np.random.rand(16).reshape(4,4)*100,columns = ['a','b','c','d'])print(df,'\n')# 新增列/行并赋值print('='*15,"新增列",'='*15,)df['e'] = 10df.loc[4] = 20print(df,'\n')# 索引后直接修改值print('='*15,"修改列",'='*15,)df['e'] = 20...
DataFrame数据的编辑 (1)增加数据 增加一行直接通过append方法传入字典结构数据即可。增加列时,只需为要增加的列赋值即可创建一个新的列。 data1 = {'city':'兰州','name':'小军','year':2005,'sex':'female'} df4=df3.append(data1,ignore_index = True) df4['age'] = 20 df4['C'] = [85,...