Python Pandas Series.append()Python Pandas Series.append()Pandas系列是一个带有轴标签的一维ndarray。标签不需要是唯一的,但必须是一个可散列的类型。该对象支持基于整数和标签的索引,并提供了大量的方法来执行涉及索引的操作。Pandas Series.append()函数用于连接两个或多个系列对象。
import pandas as pd # 创建一个DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}) # 创建两个Series s1 = pd.Series([5, 6], index=['C', 'D']) s2 = pd.Series([7, 8], index=['E', 'F']) # 将两个Series按顺序添加到DataFrame的末尾 df = df.append([s1, s2]...
import pandas as pd import numpy as np a = pd.Series([2,0,-4,12]) # 复原对象a print(a) b = pd.Series(np.random.rand(3)) # 利用随机数创建一个Series对象 print(b) print(a._append(b)) #将b追加到a 运行结果 0 2 1 0 2 -4 3 12 dtype: int64 0 0.721743 1 0.242190 2 0.826...
append方法可以一次性插入多个数据,可以是一个Series对象、一个字典或一个列表。下面是一个示例代码: importpandasaspd# 创建一个空的Seriess=pd.Series()# 使用append方法插入数据s=s.append(pd.Series({'a':1,'b':2}))print(s) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 该代码创建了一个空的Series对象c...
上述代码中,我们首先使用字典类型创建了一个初始的Series对象,表示了三个学生的姓名和分数。然后我们创建了要添加的新行,并使用pd.Series方法将其转换为Series对象。注意,我们将新行的名称设置为原有Series对象的长度,以确保插入的新行不会改变原有Series对象的索引。最后,我们使用append方法将新行添加到原有的Series...
4、df.append([df1, df2...]) a、添加DataFrame表 b、添加Series序列 1、pd.merge(left, right, how='inner') left:指定需要连接的主表 right:指定需要连接的辅表 on: 用于连接的列名 how:指定连接方式,默认为inner内连,还有其他选项,如左连left、右连right和外连outer 根据指定列进行连接: import panda...
以上是Series的基本概念,下面来了解下Series的几种创建方式: 第一种 :由字典创建, 字典的Key值就是index索引, values就是values 数组的值.如下: dic ={'a':1,'b':2,'c':'a'} tes=pd.Series(dic) tes.values 当元素里的类型不一致时,tes的类型就是一个Object对象. ...
1、增添(第一,直接下标索引或index添加;第二,通过append()添加,生成新的Series) s = pd.Series(np.random.rand(2)) s[3]= 100#用index增添s['a'] = 200print(s,'\n')#运行结果0 0.646847 1 0.224802 3 100.000000a200.000000dtype: float64 ...
df = pd.concat([df, new_row], ignore_index=True) 输出结果 print(df) 综上所述,loc属性、append()方法和concat()函数都是在Pandas中添加一行数据的有效工具。在这三种方法中,使用loc属性不仅能够确保高效地完成数据添加操作,而且还能够保持数据类型的一致性,从而保证数据处理的准确性。因此,在实际操作中,应...
append(1) #回购用户 elif data[i+1] == 0: #下个月未消费 status.append(0) else: #当前月份未进行消费 status.append(np.NaN) status.append(np.NaN) #填充最后一列数据 return pd.Series(status,df_purchase.columns) purchase_b = df_purchase.apply(purchase_back,axis=1) purchase_b.head() ...