复制DataFrame中的数据行生成新的DataFrame

最新推荐文章于 2024-12-12 17:16:18 发布
最新推荐文章于 2024-12-12 17:16:18 发布
阅读量1.5k 收藏 2
点赞数 3
文章标签： pandas python 数据分析
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeWG/article/details/130534722
版权
本文介绍了如何在Python的Pandas库中利用iloc函数选取DataFrame的行，并通过for循环复制行创建新的DataFrame。通过实例展示了从原始DataFrame中选取并复制指定行，最终使用pd.concat合并生成新DataFrame的过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

复制DataFrame中的数据行生成新的DataFrame

在Python中，Pandas库提供了iloc函数用于抽取DataFrame中的数据行。有时候，我们需要将抽取到的数据行复制多次形成一个新的DataFrame。那么，该如何实现呢？下面就让我们来介绍一下。

首先，我们需要先导入Pandas库：

import pandas as pd

接着，我们定义一个DataFrame用于演示操作：

df = pd.DataFrame({
   'A': [1
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
使用Python中的pandas库，我们可以轻松地从DataFrame中选择一个或多个数据行，并将其复制多次以创建一个新的DataFrame
CodeByte的博客
09-04 553
使用Python中的pandas库，我们可以轻松地从DataFrame中选择一个或多个数据行，并将其复制多次以创建一个新的DataFrame。在本文中，我将详细介绍如何实现这个功能，并提供相应的源代码。函数，我们可以轻松地从DataFrame中选择一个或多个数据行，并将其复制多次以创建一个新的DataFrame。现在，我们将从这个DataFrame中选择一个或多个数据行，并将其复制N次以创建一个新的DataFrame。选择了前三行，并将它们复制三次以创建一个新的DataFrame。方法创建了一个副本。
pandas任取dataframe中的一个或者多个数据行（head、tail、loc、iloc），将抽取到的一个或者多个数据行复制N次形成新的dataframe
data+scenario+science+insight
01-14 4258
pandas任取dataframe中的一个或者多个数据行（head、tail、loc、iloc），将抽取到的一个或者多个数据行复制N次形成新的dataframe
提取dataframe的若干行组成一个新的dataframe
lumia_5200的博客
05-06 1515
pandas的使用技巧
将dataframe中的某一行提取出来放到另一个dataframe中
热门推荐
qq_27931977的博客
05-30 1万+
因为训练集和测试集的特征是放在一个文件中的，所以需要把训练集的特征提取出来。 最后才想到直接使用dataframe中的append方法，它的参数如下，可以传入dataframe，series，dict, Parameters: other:DataFrame or Series/dict-like object, or list of these The data t...
dataframe 数据框 copy()
yang___y的博客
06-04 979
这种复制方式创建了一个全新的 DataFrame 对象，并将其复制到新的内存地址。因此，对新的 DataFrame 的所有更改都不会影响原始的 DataFrame。所以，建议在需要复制 DataFrame 时使用。因此，使用此方法进行复制可能会在处理数据时导致一些潜在的问题。方法创建一个新的 DataFrame, 并将其赋给。方法，以确保不会意外地修改原始数据。绑定到 DataFrame 对象。这种赋值方式仅将变量名。
python中dataframe类型数据的复制
10-21 7240
python中dataframe类型数据的复制 dataframe类型数据的复制可以分为浅复制和深复制。 1. dataframe类型数据的浅复制 浅复制有两种方式：一是，df1 = df；二是，df1 = df.copy(deep=False)。即df1与df所指向的数据地址是同一个地址，其中一个变量发生变化，另一个变量对应的元素也会发生变化。 2. dataframe类型数据的深复制 dataframe类型数据深复制的方式为：df2 = df.copy(deep=True)。即...
python如何从一个dataframe提取相应的行组成一个新的dataframe_Python数据结构：数据框...
weixin_39835117的博客
11-11 1万+
前一篇文章提到了序列,可以理解为Excel里没有列名的一列数据,那么Excel里的由行列组成的表数据是如何对应到Python中的呢？就是今天要说的数据框：DataFrame。它是由一组数据和一对索引（行索引和列索引）组成的二维数据结构，可以看成Excel里的表格，与Series不同的是，DataFrame可以有多行/列数据。1．建首先要导入pandas模块，简写为pd。In [1]:import ...
Python复制dataframe中的每一行（每一行可根据需要出现的次数指定不同的复制量）
bosong的博客
11-24 3787
目录 1、数据 2、需求 3、查询 4、实现 1、数据 自己在做项目的时候，有两个Excel表格——一个是对日期去重了的Excel（365行），一个是原始的每天好几条数据的Excel 2、需求 想把前一个Excel按照后一个Excel的天数对应着进行扩充 3、查询 自己搜到了一篇文章，挺有帮助的，不过这篇文章是对每一条数据进行等量的复制。 4、实现 为了将其进行一般性的推广，写了一个计数的函数，总体代码如下。 import pandas as pd import numpy as
python如何从一个dataframe提取相应的行组成一个新的dataframe_Spark快速入门（使用Python）...
weixin_39627661的博客
10-21 1195
1 文章说明需要用到spark，特地写一个文章作为入门总结。环境介绍：系统：centos7python：python2.7.5java：java1.8.0hadoop：hadoop2.7spark：spark3.0参考文档：http://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html2 spark简介简单地说，spark扩展了MapReduce计算模型，...
根据某列的值N复制 Pandas DataFrame 上的N行
学渣集散地
07-19 1576
pandas
将一个DataFrame中的一列（行），插入到另一个DataFrame中
01-20
原始数据： import pandas as pd import numpy as np data = {'a': [4, 6, 5, 7, 8], 'b': ['w', 't', 'y', 'x', 'z'], 'c': [1, 0, 6, -5, 3], 'd': [3, 4, 7, 10, 8], } df = pd.DataFrame(data, index=['one', 'two', 'three', 'four', 'five']) print(df) # a b c d # one 4
DataFrame的copy的用法复制
kyle1314608的博客
03-02 5531
...
pandas 对dataframe的复制
Buevara的博客
10-10 3426
转载自：https://www.it1352.com/1689965.html import numpy as np import pandas as pd arr = np.array( [[1,0,1,1,1,5], [0,0,0,0,1,3], [1,0,0,0,1,1], [1,0,0,1,1,1], [1,0,0,0,1,1], [1,1,0,0,1,1]] ) df = pd.DataFrame( np.repeat(
python如何从一个dataframe提取相应的行组成一个新的dataframe_Python之pandas 基础篇...
weixin_39936380的博客
11-19 5575
Python之pandas 基础篇以下语句是在pycharm中进行演示，复制到pycharm中运行可直接查看运行结果#pandas 的数据结构介绍#1.Series(由一组数据，各种Numpy数据类型)和一组索引组成：import pandas as pdimport numpy as npobj=pd.Series([4,7,-5,3])print(obj)#1.1Values和index属性：...
python操作excel_关于Python自动化操作Excel的36个Python函数【面试必学】
weixin_39721807的博客
11-11 488
从Excel到Python：最常用的36个Pandas函数关于Excel，你一定用的到的36个Python函数python本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。另外#在学习Python的过程中，往往因为没有好的教程或者没人指导从而导致自己容易放弃，为此我建了个Python交流....
75_pandas.DataFrame 中查看和复制
qq_18351157的博客
12-12 772
与pandas的DataFrame与NumPy数组ndarray类似，也有视图（view）和拷贝（copy）。当使用loc[]或iloc[]等选择DataFrame的一部分以生成新的DataFrame时，与原对象共享内存的对象称为视图，与原对象分开重新分配内存的对象称为拷贝。由于视图引用的是共同的内存，因此当一个对象的元素值被修改时，另一个对象的值也会被修改。目录本文的示例代码中使用的pandas和NumPy版本如下。注意，由于版本不同，可能会有不同的规格。
如何简单的复制dataframe列
人太健忘了，需要有个地方记录
03-28 674
今天在做项目的时候无意中发现了dataframe的一个特性，就是批量复制列的功能，而且列名是一样的，一般情况下，如果用df['xxx'] = xxx的方式，是没办法复制多个列名一样的列的，操作一次只会覆盖上次的赋值，如果要实现一个dataframe有两个同名的列，可以用pd.concat方法把两个含有同名列的dataframe拼接到一起，但是今天这种方法操作很简单，只需要一个df，就能复制同名列，废话不多说，直接上代码，其实也很简单,可以看到，只要将筛选的列名list重复写几次，就能轻松的实现复制列功能。
硬货 | 手把手带你构建视频分类模型（附Python演练））
TensorFlowNews
09-16 7015
译者 |VK 来源 |AnalyticsVidhya 概述 了解如何使用计算机视觉和深度学习技术处理视频数据 我们将在Python中构建自己的视频分类模型 这是一个非常实用的视频分类教程，所以准备好Jupyter Notebook 介绍 我们可以使用计算机视觉和深度学习做很多事情，例如检测图像中的对象，对这些对象进行分类，从电影海报中生成标签。 这一...
dataframe填充数据
最新发布
01-05
### 如何在DataFrame中填充数据 当处理 `pandas` 的 `DataFrame` 时，可能会遇到含有缺失值的情况。为了有效管理这些缺失值，可以采用多种方式来填充它们。 #### 使用常数值填充 如果想要用单一的固定值替换所有的缺失值，可以通过指定该值并调用 `.fillna()` 方法实现： ```python import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame([[np.nan, 2, np.nan], [4, np.nan, 6]]) filled_df = df.fillna(0) # 将所有 NaN 替换为 0 print(filled_df) ``` 这种方法简单直接，适用于那些确实不存在任何实际测量结果的情形[^3]。 #### 按列或按行填充 有时可能更倾向于沿某一方向填补缺失的数据点。这可通过设置参数 `method='ffill'` 或者 `method='bfill'` 来完成前向填充（forward fill）或是后向填充（backward fill），分别表示向前复制最近的有效观测值或将下一个有效的观测值回填给当前的位置： ```python # 前向填充 (Forward Fill) ffilled_df = df.fillna(method="ffill") # 后向填充 (Backward Fill) bfilled_df = df.fillna(method="bfill") ``` 这两种策略对于时间序列分析特别有用，在这种情况下保持相邻时间段之间的连续性非常重要[^4]。 #### 使用统计量填充 另一种常见的做法是以每列中的平均数、中位数或其他统计数据作为替代品来进行填充。例如，要基于各列各自的均值进行填充，则可执行如下代码片段： ```python mean_filled_df = df.apply(lambda col: col.fillna(col.mean()), axis=0) median_filled_df = df.apply(lambda col: col.fillna(col.median()), axis=0) mode_filled_df = df.apply(lambda col: col.fillna(col.mode()[0]), axis=0) # 对于分类变量建议使用众数填充 categorical_col_mode_fill = df['Category'].fillna(df['Category'].mode()[0]) ``` 此方法有助于维持原始分布特征而不引入过多偏差。 #### 自定义函数填充 除了上述标准选项外，还可以通过传递自定义逻辑到 `.apply()` 函数来自由控制如何生成用于填充的新值。比如可以根据其他字段的内容动态决定合适的补全方案： ```python def custom_fill(row): if row.isnull().any(): return "Custom Value" else: return row custom_filled_df = df.apply(custom_fill, axis=1) ``` 这种方式提供了极大的灵活性，允许针对具体应用场景设计个性化的解决方案。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值