Python的pandas库的用法(四)数据的修改及增添

本文介绍如何使用Pandas库中的DataFrame进行数据修改和新增操作,包括通过位置和索引选择数据,以及如何向DataFrame中添加新的列,提供详细的代码示例。

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dates = pd.date_range('20190101',periods=6)
df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates,columns=['A','B','C','D'])

print(df)

1、修改某个特定数据

# select by position

df.iloc[2,2] = 1111

# selec by index

df.loc['20190101','B'] = 2222

df[df.A>6] = 0 # 将A列的值作为筛选对象,对DataFrame整体进行操作

df.A[df.A>6] = 0 # 只对Series:A列的元素操作,而不改变DataFrame

2、在DataFrame里增加数据

 

df['F'] = np.nan # 加上空的列
df['G'] = np.array(8)

 

df['E'] = pd.Series([1,2,3,4,5,6],index=pd.date_range('20190101',periods=6))

ps:加的数据结构是Series(序列);index=pd.date_range('20190101',periods=6)是为了Series:‘E’的index与原DataFrame的index对齐

 

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