Python Pandas DataFrame：行和列添加技巧详解

【Python进阶系列】DataFrame添加操作~|图解 + 示例代码

可以删除和增加数据框中的行和列。
添加或列到数据帧如下：添加行：将新行添加到DataFrame的操作并不复杂。
您可以逐一添加新行。
使用LOC（索引）方法向数据框架添加新行。
对于将数字用作行索引的使用，您还可以将更多可读的字符串用作行索引。
例如，创建数据框对象后，将一行添加到for循环中，然后将索引名称设置为“ new_row”。
在分配操作期间，右侧（=）上的数据仅为一个值。
如果DataFrame对象具有三列，并且给定的数据（只有一个3）不足以填充一行，则PANDAS将使用“广播”技术将数据广播为三个，这是最后一行的原因。
使用数据框中的“附加方法”，您可以将一个数据框对象“添加”到另一个数据框对象中，以实现在批处理中添加多行数据的目的。
使用APEND方法时，如果需要忽略原始DataFrame对象的索引，则可以将参数ignore_index设置为true。
如果两个数据帧对象的名称或数字不同，则它们也可以垂直堆叠。
合并的DataFrame对象是前两个DataFrame对象的列。
具有相同列索引的列将自动合并到列中，而缺失的零件将被NAN填充。
添加列：将列的语法添加到DataFrame对象中更“优雅”，例如DF ['column_name'] =值。
如果名称不在原始DataFrame对象的范围内，则实际上将新列表添加到DataFrame对象。
分配列时，如果作业数仅为一个，则不足以覆盖所有行。
熊猫将使用“广播”技术填写数据。
您可以通过为新列支付足够的价值来避免使用无线电技术。
当需要两个DataFrame对象在水平方向上“缝制”时，您可以使用Concat（）方法，该方法类似于Numpy中的Hstack（）方法。
如果轴方向参数为轴= 1或轴='列'，则可以在列的方向上实现不同数据框对象的连接。
如果您不想出现相同的列索引，则可以设置ignore_index = true。
目前，两个数据帧对象的“私有化”索引将被放弃，PANDAS将由PANDAS设置0〜N-1的索引号。
同样，您可以使用axis = 1参数在列中连接，也可以使用axis = 0或axis ='index'参数在行方向上连接。
简而言之，PANDA提供了丰富的数据框架操作指令，用于管理和分析数据，包括基本操作，例如添加和列。
实际上，我们需要逐渐掌握这些说明，并根据特定的需求灵活地使用它们。

Python 数据处理（二十四）—— 索引和选择

如果要在'a'列中使用0和2个元素，则可以执行此操作：

也可以获得.iloc

您可以将.get_indexer用作多个index ：

警告：

[]，不是。
re -reinstate -reinstate索引，但在先前版本中使用.reindex

，只要索引列表中至少有一个有效的标签，您就可以使用。

现在，尽管索引列表中缺少标签将触发keyError。
压力替代方法用于Reindex（）。

例如，

索引列表的标签

上一个版本

但是现在

索引标签列表包含不存在的标题。
使用Rendex

如果您只想选择有效键，则可以使用以下方法，并保留有关信息的信息

a .rindex（），如果不重复索引，导致异常

通常，您可以与所需的当前轴和重复索引重复NIBH进行交互，这仍然会使异常

使用Sample（）使用Sample（）使用Sample（）示例或一系列数据框的列。

这意味着默认情况下直接是特定的，并采用特定数量的订单，列或数据杀死。

默认情况下，返回的实例最多一段时间，但是您也可以用来替换参数以替换采样

默认值和每行的概率不同，您可以设置“权重”参数样本角色的正确值

这些权重可以是列表，一个numpy或一系列样本对象。

不考虑缺失值，也不允许弱值。
如果体重不等于1个所有权，则将总重量除以返回。
例如，当将

应用于dataframe时，您可以将字符串上的名称传递给“权重”作为样品重量（提供您想要的采样，无列）。

样本还允许用户用轴参数采样列。

最后，我们还可以将Random_State参数用于种子，以获取样品的随机数。
它将完成（作为种子）或numpundomstate对象

作为轴作为轴作为轴的轴。
设置不存在的密钥时，theloc/ []操作可以在系列中执行放大

，这实际上是一个附加的操作

您可以。
dataFrame

这就像添加dataframe p>和[]进行索引的附加操作，您必须处理许多位置（一个标签访问，碎片，sharding，boer index等），因此您需要费用如果您只想访问前进，请摆脱意图

。
这两种方法在任何数据结构中都是已知的。

类似的LOC，在基于整数提供标签烤制的搜索。
与整数同时。
>

如果不是索引标签，那将改善信息< / p>

另一个常见活动是要boolean vector effector以过滤信息。
操作员包括： p> p> | （OR）和（），〜（不）在父母身份中，因为默认值是python在括号中，因为默认值为python，因为默认值为父母中的python，因为默认值为默认值，默认值为df [ '] 2＆df ['b'] <3>（2＆df ['b'] =（df ['a'a'a'']> 2）＆（df [ 'b] <3>

使用布尔向量到该系列的索引。
列表eget和系列可以生成更多，在系列地图系列中可以用于生成Plus和系列地图F介质，以生成更多，并且系列地图函数可以生成更多的序列可能是生成Plus Plus系列地图f>列表eget系列地图f>一般加上复杂的标志> / p>

我们可以使用布尔值每个索引表达式的向量在多个箭头中

iloc帮助两个Burling索引。
如果该指数是引起异常的布尔值。

例如，在他的示例中，df.iloc [s.values，1]是正确的。
但是df.iloc [s i]将触发ValueError。

python如何将dataframe的某一列作为index?

在Python编程中，数据操作是基本技能之一。
其中，使用熊猫库的数据处理尤为普遍。
处理数据时，数据库列作为索引是基本且经常使用的功能。
以下是列作为索引的代码的详细步骤和示例。
首先，导入大熊猫库。
PythonimportPandaspd创建了一个串联对象，其中包含一系列数据。
可以根据列表，词汇或其他重复对象创建串联对象。
pythondata = ['a'，'b'，'c'，'d'] s1 = pd.series（data），以查看系列对象的索引。
pythons1.index获取串联对象的值。
Pythons1.值创建一个数据对象，该数据对象是PANDAS库中两个维度表的数据结构。
您可以使用列表，巢列表或词汇。
使用列表创建数据范围。
pythondata = [['Alice'，25]，['Bob'，30]，['Charlie'，35]] df = pd.dataframe（data，data，data，color，color，color'，'age''）列表以创建dataframe。
pythondata = [['艾丽斯'，25]，['鲍勃'，30]，['charlie'，35]] df = pd.dataframe（数据）使用词汇来创建dataframe。
pythondata = {'name'：['alice'，'bob'，'charlie']，'age'：[25,30,35]} df = pdataframe（data）访问dataframe的特定列。
Pythondf ['name']总结：使用PANDAS库处理数据时，可以轻松控制，排名和累积数据列。
通过上述步骤和代码的示例，我们可以在Python中轻松地应用此功能，从而提高数据分析和处理的效率。