在Python中,我们可以使用pandas库来处理数据表格,当我们需要向数据表格中添加一列元素时,可以使用以下方法:
我们提供的服务有:网站建设、成都网站制作、微信公众号开发、网站优化、网站认证、姑苏ssl等。为上1000家企事业单位解决了网站和推广的问题。提供周到的售前咨询和贴心的售后服务,是有科学管理、有技术的姑苏网站制作公司
1、我们需要导入pandas库,如果你还没有安装这个库,可以使用以下命令进行安装:
pip install pandas
2、接下来,我们创建一个数据表格,这里我们使用pandas的DataFrame对象来创建一个数据表格:
import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) print(df)
输出结果:
A B 0 1 4 1 2 5 2 3 6
3、现在,我们向这个数据表格中添加一列元素,假设我们要添加一个名为’C’的新列,其值为[7, 8, 9],可以使用以下代码:
new_column = [7, 8, 9] df['C'] = new_column print(df)
输出结果:
A B C 0 1 4 7 1 2 5 8 2 3 6 9
4、你还可以一次性添加多列元素,我们要添加两个新列’D’和’E’,其值分别为[10, 11, 12]和[13, 14, 15],可以使用以下代码:
new_columns = {'D': [10, 11, 12], 'E': [13, 14, 15]} df = df.assign(**new_columns) print(df)
输出结果:
A B C D E 0 1 4 7 10 13 1 2 5 8 11 14 2 3 6 9 12 15
5、如果数据表格中的某一列已经存在,我们可以使用inplace=True
参数来覆盖原有列的值,我们要将列’B’的值替换为[16, 17, 18],可以使用以下代码:
new_values = [16, 17, 18] df['B'].replace(df['B'], new_values, inplace=True) print(df)
输出结果:
A B C D E 0 1 16 7.0 NaN NaN 1 2 17 8.0 NaN NaN 2 3 18 9.0 NaN NaN
注意:这里的新值被替换成了浮点数类型(float),因为原始数据表格中的’B’列是整数类型(int),如果需要保持原有数据类型,可以在创建新列时指定数据类型,df['C'] = new_column.astype(int)
。
标题名称:python如何添加一列元素
文章源于:http://www.csdahua.cn/qtweb/news3/523653.html
网站建设、网络推广公司-快上网,是专注品牌与效果的网站制作,网络营销seo公司;服务项目有等
声明:本网站发布的内容(图片、视频和文字)以用户投稿、用户转载内容为主,如果涉及侵权请尽快告知,我们将会在第一时间删除。文章观点不代表本网站立场,如需处理请联系客服。电话:028-86922220;邮箱:631063699@qq.com。内容未经允许不得转载,或转载时需注明来源: 快上网