概述
1.创建DataFrame
import numpy as np
import pandas as pd
dates = pd.date_range("20200301", periods=6)
df2 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6, 4)), index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"])
print(df2)
# 输出结果
# A B C D
# 2020-03-01 0 1 2 3
# 2020-03-02 4 5 6 7
# 2020-03-03 8 9 10 11
# 2020-03-04 12 13 14 15
# 2020-03-05 16 17 18 19
# 2020-03-06 20 21 22 23
2.赋值
df2.iloc[2, 1] = 10 # 给某个数赋值,先取得该位置再赋值
df2[df2.B > 14] = 0 # 把B列中有大于14的数所在行全部变成0
print(df2)
# 输出结果:
# A B C D
# 2020-03-01 0 1 2 3
# 2020-03-02 4 5 6 7
# 2020-03-03 8 10 10 11
# 2020-03-04 12 13 14 15
# 2020-03-05 0 0 0 0
# 2020-03-06 0 0 0 0
3.增删行列
df2['E'] = 0 # 添加E列并且赋值为0
df2.loc["20200307", ['A', 'B', 'C']] = [1, 1, 1] # 新增20200307行,并且给对应的列赋值
df2.insert(1, "H", [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]) # 在第1列后面新增1列H,并且赋值1
df2.pop("H") # 删除H列
df3 = df2.drop(["20200307"], axis=0) # 删除一行或多行
最后
以上就是成就方盒为你收集整理的【Pandas】给DataFrame赋值、增删行或列的全部内容,希望文章能够帮你解决【Pandas】给DataFrame赋值、增删行或列所遇到的程序开发问题。
如果觉得靠谱客网站的内容还不错,欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。
本图文内容来源于网友提供,作为学习参考使用,或来自网络收集整理,版权属于原作者所有。
发表评论 取消回复