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[:,
在Python中,可以使用pandas库来操作数据框(DataFrame)。要在DataFrame中增加列名和行名,可以使用以下方法: 增加列名: 使用columns属性来设置列名,可以直接赋值一个列表,列表中的元素即为列名。例如:df.columns = ['列名1', '列名2', ...]。 使用rename方法来重命名列名,可以传入一个字典,字典的键为原始列名,...
使用赋值操作符(=):可以直接给列赋一个标量值或一个数组,将该值或数组应用到整个列上。例如,假设有一个名为df的DataFrame,其中包含一个名为'column_name'的列,可以使用以下代码将该列的所有元素增加10: 代码语言:txt 复制 df['column_name'] = df['column_name'] + 10 使用apply()函数:可以使用apply()...
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,...
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 2 df = df.reindex(index=df.index.insert(2, '5')) df.loc['5'] = [16, 17, 18, 19]4,df增加列 一般涉及到增加列项时,经常会对现有的数据进行遍历运算,获得新增列项的值,所以这里结合对DataFrame的遍历讨论增加列。
一、更改DataFrame的某些值 1、更改DataFrame中的数据,原理是将这部分数据提取出来,重新赋值为新的数据。 2、需要注意的是,数据更改直接针对DataFrame原数据更改,操作无法撤销,如果做出更改,需要对更改条件做确认或对数据进行备份。 代码: 结果图: 二、插入新增列、
column:str, number, or hashable object,插入列的标签 value:int, Series, or array-like allow_duplicates:bool, 可选 前面三个是必选,后面的可选 值得注意的是,如果你不知道value的值,可以使用np.nan代替,后续再赋值 复制代码 data = pd.DataFrame(columns=['a','b'], data=[[1,2],[3,4]]) ...
df = pd.concat([df1, df2], axis=1):将两个DataFrame对象df1和df2按列连接,返回一个新的DataFrame对象。 使用assign方法添加列: df = df.assign(new_column_name=value):在DataFrame中添加一个新列,并为该列赋值为value。 Pandas DataFrame是一个强大的数据结构,用于处理和分析结构化数据。它提供了丰富的功...