7、Pandas数据处理与时间序列分析全解析

Pandas数据处理与时间序列分析全解析

1. 数据筛选与添加

1.1 数据筛选

在处理数据时，我们常常需要根据特定条件筛选出符合要求的数据。例如，我们有一个包含年龄和籍贯信息的数据集：

import pandas as pd

my_DF = pd.DataFrame({'age': [15, 17, 21, 29, 25], 
                      'state_of_origin': ['Lagos', 'Cross River', 'Kano', 'Abia', 'Benue']})
print(my_DF)

若要删除年龄小于 20 的行，可以使用以下代码：

my_DF.drop(my_DF[my_DF['age'] < 20].index, inplace=True)
print(my_DF)

1.2 数据添加

1.2.1 添加列

我们可以使用 assign 方法向 Pandas 数据框中添加新列。例如，添加每个州的首府信息：

my_DF = pd.DataFrame({'age': [15, 17, 21, 29, 25], 
                      'state_of_origin': ['Lagos', 'Cross River', 'Ka