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这篇CFSDN的博客文章Pandas DataFrame数据的更改、插入新增的列和行的方法由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
1、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:
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|
import
pandas as pd
df1
=
pd.DataFrame([[
'Snow'
,
'M'
,
22
],[
'Tyrion'
,
'M'
,
32
],[
'Sansa'
,
'F'
,
18
],[
'Arya'
,
'F'
,
14
]], columns
=
[
'name'
,
'gender'
,
'age'
])
print
(
"--------更换单个值----------"
)
# loc和iloc 可以更换单行、单列、多行、多列的值
df1.loc[
0
,
'age'
]
=
25
# 思路：先用loc找到要更改的值，再用赋值（=）的方法实现更换值
df1.iloc[
0
,
2
]
=
25
# iloc：用索引位置来查找
# at 、iat只能更换单个值
df1.at[
0
,
'age'
]
=
25
# iat 用来取某个单值,参数只能用数字索引
df1.iat[
0
,
2
]
=
25
# at 用来取某个单值,参数只能用index和columns索引名称
print
(df1)
|
结果图:
2、插入新增列、行 。
代码:
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|
import
pandas as pd
df1
=
pd.DataFrame([[
'Snow'
,
'M'
,
22
],[
'Tyrion'
,
'M'
,
32
],[
'Sansa'
,
'F'
,
18
],[
'Arya'
,
'F'
,
14
]], columns
=
[
'name'
,
'gender'
,
'age'
])
print
(
"----------在最后新增一列---------------"
)
print
(
"-------案例1----------"
)
# 在数据框最后加上score一列，元素值分别为：80，98，67，90
df1[
'score'
]
=
[
80
,
98
,
67
,
90
]
# 增加列的元素个数要跟原数据列的个数一样
print
(df1)
print
(
"-------案例2----------"
)
print
(
"---------在指定位置新增列:用insert（）--------"
)
# 在gender后面加一列城市
# 在具体某个位置插入一列可以用insert的方法
# 语法格式：列表.insert(index, obj)
# index --->对象 obj 需要插入的索引位置。
# obj ---> 要插入列表中的对象（列名）
col_name
=
df1.columns.tolist()
# 将数据框的列名全部提取出来存放在列表里
print
(col_name)
col_name.insert(
2
,
'city'
)
# 在列索引为2的位置插入一列,列名为:city，刚插入时不会有值，整列都是NaN
df1
=
df1.reindex(columns
=
col_name)
# DataFrame.reindex() 对原行/列索引重新构建索引值
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
,
'score'
:
100
},
index
=
[
1
])
# 自定义索引为：1 ，这里也可以不设置index
print
(new)
print
(
"-------在原数据框df1最后一行新增一行，用append方法------------"
)
df1
=
df1.append(new,ignore_index
=
True
)
# ignore_index=True,表示不按原来的索引，从0开始自动递增
print
(df1)
|
结果图:
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://www.cnblogs.com/wodexk/p/10316793.html 。
最后此篇关于Pandas DataFrame数据的更改、插入新增的列和行的方法的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Pandas DataFrame数据的更改、插入新增的列和行的方法的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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