pandas修改某一列的值并覆盖原来的列

最新推荐文章于 2023-01-10 11:28:16 发布

kunAUGUST

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分类专栏： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kunAUGUST/article/details/106790009

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该博客介绍了如何使用pandas库对DataFrame的一列数据进行归一化操作，并将归一化后的结果替换原有的列值，以此实现数据预处理。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

需求：将每一列进行归一化，并用归一化后的结果替换原来的值
x是原来的dataframe

columns = x.columns.tolist()
x = x.copy()
for c in columns:
    max = x[c].max()
    min = x[c].min()
    x[c]

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在Pandas中给DataFrame添加新列是非常常见的操作，具体有多种方法来实现这一点。 ### 方法1: 直接赋值最简单的方法就是直接对新的列名进行赋值。如果该列已经存在，则会覆盖；不存在则创建一个新的列。 ```python import pandas as pd # 创建示例数据框 df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c'] }) print("原始数据帧:") print(df) # 添加新列C，并填充固定数值5 df['C'] = 5 print("\n更新后的数据帧:") print(df) ``` **注意:** 当使用这种方法时需要注意的是如果你用列表或数组作为右侧的数据源那么它的长度必须与当前DataFrame行数相等否则会导致错误。 ### 方法2: 使用`assign()`方法此法不会修改原DataFrame而是返回带有新增加了指定列的新副本（因此记得要将结果重新指派给变量）。 ```python new_df = df.assign(D=[6,7,8]) # 新增名为D的列并分别设置对应的元素为[6,7,8] print(new_df) ``` 这种方式非常适合链式调用因为每次都会产生一个新的DataFrame实例而不会改变现有的对象状态这有助于保持程序逻辑清晰同时避免不必要的副作用. ### 解释：这两种方法本质上都是基于键-值对的概念即通过定义一个标识符(也就是我们所说的“列”)然后为其赋予一系列相同大小的数据集合从而形成一张表格结构;不同之处在于前者是在原有基础上做改动后者则是构造了一个全新的对象包含所有旧有的内容以及所要求增添的信息. #### 特殊情况处理: 当尝试插入不同于现有索引数量的数据点到某一行里去时会发生什么? 此时可能会遇到以下几种情形之一: * 如果比原来的少 -> 其余部分会被自动补成NaN (Not a Number), 表明缺失; * 若超过了范围->超出界限外的位置也将被设为空白项(NaN); 为了确保一致性建议始终保证所提供的序列正好符合预期尺寸或者考虑采用更灵活的方式如应用映射规则根据已有字段计算得出目标值。