dataframe 新增列方法

引入需用的包，並新建dataframe例子

in [1]: import pandas as pd
import numpy as np
in [2]: data = pd.dataframe(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]), columns=['a', 'b', 'c'])
in [3]: data
out[3]:
a 	b 	c
0 	1 	2 	3
1 	4 	5 	6
2 	7 	8 	9

使用 pandas 的 insert 方法，第乙個引數指定插入列的位置，第二個引數指定插入列的列名，第三個引數指定插入列的資料，這個方法也是我比較推崇的。

in [4]: data.insert(data.shape[1], 'd', 0)
in [5]: data
out[5]:
a 	b 	c 	d
0 	1 	2 	3 	0
1 	4 	5 	6 	0
2 	7 	8 	9 	0

直接對 dataframe 直接賦值即可

in [6]: data['d'] = 0
in [7]: data
out[7]:
a 	b 	c 	d
0 	1 	2 	3 	0
1 	4 	5 	6 	0
2 	7 	8 	9 	0

使用 reindex 函式，還可以指定缺失值填充的值，不過缺點是要把原有的列名和新列名都加上，如果列名過多，那就比較麻煩了。

in [8]: data = data.reindex(columns=['a', 'b', 'c', 'd'], fill_value=0)
in [9]: data
out[9]:
a 	b 	c 	d
0 	1 	2 	3 	0
1 	4 	5 	6 	0
2 	7 	8 	9 	0

concat 方法是用來拼接資料的，在這裡是利用拼接過程中新建乙個包含新列名的空dataframe，好處是可以同時新增多個列名。

in [10]: data = pd.concat([data, pd.dataframe(columns=['d'])], sort=false)
in [11]: data
out[11]:
a 		b 		c 		d
0 	1.0 	2.0 	3.0 	nan
1 	4.0 	5.0 	6.0 	nan
2 	7.0 	8.0 	9.0 	nan

loc 方法和 iloc 方法一樣，可以索引 dataframe 資料，一般是通過data.loc[index, col] = value來進行賦值，這裡利用：來索引全部行再進行賦值。

in [12]: data.loc[:, 'd'] = 0
in [13]: data
out[13]:
a 	b 	c 	d
0 	1 	2 	3 	0
1 	4 	5 	6 	0
2 	7 	8 	9 	0

親測可用

DataFrame 新增列的五種方法

本文總結了平時對 pandas.dataframe 進行新增列操作的五種方法 insert reindex loc obj col concat，並用演示出來。引入需用的包，並新建dataframe例子 in 1 import pandas as pd import numpy as npin 2...

dataframe新增行索引的方法

dataframe 新增行的方法 1 通過loc函式新增，必須要知道行index，相同的index會覆蓋 df1 pd.dataframe 1,1 2,2 columns a b df1.loc 3 字典新增，與列名相同賦值，其他的值忽略 df1.loc df1.shape 0 1 5,5 在最後一...

dataframe中更改列屬性的方法

在讀取檔案時將整數變數讀成了字串,或者需要轉換列屬性時，通過方法 astype 舉例 dataframe.numbers dataframe.numbers.astype float province.id province.id.astype str 舉例 data read.csv data.c...

dataframe 新增列方法

DataFrame 新增列的五種方法

dataframe新增行索引的方法

dataframe中更改列屬性的方法

相關推薦