pandas中的序列與表的合併

2021-10-13 10:01:51 字數 1372 閱讀 5286

列追加類別

需要在原資料的基礎上,再次增加行資料

ignore_index = 表示是否需要忽略行索引

**實戰:

import pandas as pd

df1 = pd.dataframe(

), ignore_index=

true

)print

(df1)

print()

print

(a)

執行結果:

name  age  class

0 張三 20 one

1 李四 30 two

2 張三 40 three

name age class

0 張三 20 one

1 李四 30 two

2 張三 40 three

3 妍 22 one

由上可知:

可以利用 .assign() 新增新的列

一般通過 df[『new_col』] = … 的形式就可以等價地新增新列。

**實戰:

import pandas as pd

df1 = pd.dataframe(

)s = pd.series([98

,94,90

])new = df1.assign(score=s)

print

(df1)

print()

print

(new)

print()

df1[

"score"

]= s

print

(df1)

執行**:

name  age  class

0 張三 20 one

1 李四 30 two

2 張三 40 three

name age class

score

0 張三 20 one 98

1 李四 30 two 94

2 張三 40 three 90

name age class

score

0 張三 20 one 98

1 李四 30 two 94

2 張三 40 three 90

由此看出,同時,使用 [ ] 修改的缺點是它會直接在原表上進行改動,而 assign 返回的是乙個臨時副本。

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