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
下面是一个使用mermaid语法绘制的类图,展示了DataFrame和pandas库之间的关系: DataFrame- data: dict- columns: list+add_column(name, value) : Nonepandas+DataFrame(data) : DataFrame 上述类图展示了DataFrame和pandas之间的关系,DataFrame是pandas库中的一个类,通过调用pandas库中的DataFrame类来创建DataFrame实例。
pandas.pivot_table函数也支持列维度。在Excel中需要将对应的字段拖到列区域中,在Pandas中的方法是增加列columns,并将对应的字段名称放在列columns变量的值中。下面是具体的代码,其中columns=[“home_ownership”]是新增加的部分,表示在数据表中增加列维度home_ownership。 pd.pivot_table(lc,index=["grade"],values...
1、使用DataFrame.index = [newName],DataFrame.columns = [newName],这两种方法可以轻松实现。 2、使用rename方法(推荐): DataFrame.rename(mapper = None,index = None,columns = None,axis = None,copy = True,inplace = False,level = None ) 参数介绍: mapper,index,columns:可以任选其一使用,可以是将...
所以一般说来dataframe就是a set of columns, each column is an array of values. In pandas, the ...
5.2 基本功能 (1)重新索引 - 方法reindex 方法reindex是pandas对象地一个重要方法,其作用是:创建一个新对象,它地数据符合新地索引。 如,对下面的Series数据按新索引进行重排: 根据新索引重排后的结果如下,当某个索引值不存在,就会在原来的基础上引入缺失值NaN: 利
Pandas是基于NumPy的数据分析模块,它提供了大量的数据分析会用到的工具,可以说Pnadas是Python能成为强大数据分析工具的重要原因之一。 导入方式: import pandas as pd Pandas中的数据结构 Pandas中包含三种数据结构:Series、DataFrame和Panel,中文翻译过来就是相当于序列、数据框和面板。
三.pandas数据结构之DataFrame DataFrame是一个[表格型]的数据结构.DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成.设计之初也是将Series的使用场景从一维拓展到多维.DataFrame既有的行索引,又有列索引 行索引:index 列索引:columns 值:values 1)DataFrame的创建
columns在python中的含义 Python里的columns通常出现在两个关键场景：当你在处理数据集表格的时候要精准控制字段参数，亦或用关系型数据库时想对字段定义做点手脚。下面分几个典型应用展开讲解——跟数据处理包pandas捆绑使用时，"columns"专指表格的结构化字段索引。DataFrame结构的顶级属性.columns就能显示表格所有列的...
pivot()的用途就是,将一个dataframe的记录w数据整合成表格(类似Excel中的数据透视表功能),pivot_table函数可以产生类似于excel数据透视表的结果,相当的直观。其中参数index指定“行”键,columns指定“列”键。 函数形式:pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc= 'mean',fill_valu...