sequenceDiagram 小白->>开发者:请求帮助实现"python df加列不赋值" 开发者-->>小白:导入Pandas库 开发者-->>小白:创建一个空的数据框 开发者-->>小白:添加新的列而不赋值 类图 下面是一个示例类图,展示了数据框(DataFrame)和列对象(Column)之间的关系: DataFrame+data+add_column()Column+name+value 通过以...
最后,我们可以打印出DataFrame来查看结果: print(df) 1. 关系图 以下是DataFrame中各列之间的关系图: DFintindexstringNameintAgestringGender 类图 以下是DataFrame类的结构图: DataFrame+list columns+list data+method __init__(data)+method add_column(name, value) 结语 通过以上步骤,你应该能够理解如何在Pyth...
import pandas as pd def test(): # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('测试数据.xlsx') # 插入列 df.insert(loc=2, column='爱好', value=None) # 保存修改后的DataFrame到新的Excel文件 df.to_excel('结果.xlsx', index=False) test() 3、插入多列 假设我需要在D列(班级)后面插入5列,表头名...
importcsvimportpandasaspd# 读取CSV文件df=pd.read_csv('data.csv')# 添加新的列df['New Column']=['Value 1','Value 2','Value 3']# 将修改后的数据写入新的CSV文件df.to_csv('new_data.csv',index=False) 上述代码中,首先使用pandas的read_csv函数读取原始的CSV文件,并将数据存储在一个DataFrame对...
df.add函数 以NAN值填充那些不重叠的部分可能不是我们想要的,我们想以两个DF当中原本的值去填充,这就更像是外连接了,这时就可以使用df.add,单纯的add是行不通的,需要参数fill_value=0,参数fill_value=0是将两者不重叠的部分用0填充,所以最后得到的结果就是,原本不重叠的部分以NAN值填充的部分以0进行填充,相...
#因为inplace默认是False,所以df不会有变化 get1=df.drop(labels=0) print("df:\n",df) print("get1:\n",get1) #因为inplace这时候是True,所以df会变化,同时get2接受的是None值 get2=df.drop(labels=0,inplace=True) print("df:\n",df) print("get1:\n",get2) ...
del df([‘col’,…],axis) 删除行列 df.column=col_name 指定列名 pandas数据筛选函数 函数名功能 df.columns 列名 df.index 索引名 df.shape 行x列 df.head(n=N) 前几行 df.tail(n=N) 后几行 df.values np对象的二维数组 df.reindex(index=[‘row1’…],columns=[‘col1’…] 重新排序 df[...
print(df1.add(df2,fill_value=-1)) # 减法运算,未对齐的值填充2.0 print(df1.sub(df2,fill_value=2)) (3)填充NaN fillna #填充NaN s3=s1 +s2 print(s3) #将填充的NaN值填充为-1 s3_filled =s3.fillna(-1) print(s3_filled) #加法运算,未对齐的部分填充NaN ...
df.add_prefix('X_') 复制 或者使用add_suffix()函数: df.add_suffix('_Y') 复制 4. 行序反转 我们来看一下drinks这个DataFame: drinks.head() 复制 该数据集描述了每个国家的平均酒消费量。如果你想要将行序反转呢? 最直接的办法是使用loc函数并传递::-1,跟Python中列表反转时使用的切片符号一致: ...
import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt# 加载数据df = sns.load_dataset('iris', data_home='seaborn-data', cache=True)# 绘图显示sns.kdeplot(df['sepal_width'])plt.show() 使用Seaborn的kdeplot()进行绘制,结果如下。03.直方图 直方图,可视化一组或多组数据的分布情况。