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。 python中pandas的幾種合併
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