如何使用Python Pandas添加相關的行列數據

89542767 發布于2022-10-10 16:04 / 680人閱讀

　　小編接下來就會給大家講解一些內容，講解一些關于數據庫的一些內容，包括數據中的行列要求，那么，怎么使用Python Pandas去進行添加行和列呢？下面給大家詳細的解答下。

　　人們總是會有一個遺忘規律的，比如會忘記相關數據庫的一些內容，那么，我們怎么進行學習呢，怎么做到以后也能及時的復習呢？那我們來看看pandas添加數據的一些方法

　　創建一個dataframe

　　1.增加列數據

　　為dataframe增加一列新數據，需要確保增加列的長度與原數據保持一致

　　如果是增加一列相同數據可以直接輸入

　df['level']=1

　　插入的數據是需要通過源數據進行計算的（eval這個方法感覺比較好用）

　df.eval('grade_level=grade*level',inplace=True)

　　使用insert函數可以在指定列添加列數據，這個函數有好幾個參數，使用更加靈活

　　df.insert(loc,column,value,allow_duplicates=False)

　　增加列數據的方法還有很多，我只把自己比較常用的記錄了下來

　　2.增加行數據

　　比較多的方法有loc、iloc、append都行，先看loc這個方法，它是通過df.loc[index名稱]=[對應的數據]，這個方法要主要index如果是與原表中有重復，則會將原數據修改，如果沒有重復的話，就是在最后面添加對應數據，其中的index名稱是根據輸入的寫入，需要注意！

　　第二個是通過df.iloc[index位置]=[對應數據]進行修改這個方法是對原有數據進行修改，并不是增加一行數據

　　使用append（）函數添加一行數據，其中ignore_index=True,否則報錯

　　append()往往做法比較多的是添加一個另外一個dataframe的數據到原來數據上，爬蟲時候用得比較多，將每一頁的數據保存到一個臨時的dataframe中，將這個臨時的dataframe數據插入到總的dataframe后面，最后得到總的數據，且效率較高

　　當然還有concat、merge等方法可以達到相同的效果，下次有機會在繼續學習

　　補充：pandas根據現有列新添加一列

　　pandas中一個Dataframe，經常需要根據其中一列再新建一列，比如一個常見的例子：需要根據分數來確定等級范圍，下面我們就來看一下怎么實現。

　　def getlevel(score):
　　if score&lt;60:
　　return"bad"
　　elif score&lt;80:
　　return"mid"
　　else:
　　return"good"
　　def test():
　　data={'name':['lili','lucy','tracy','tony','mike'],
　　'score':[85,61,75,49,90]
　　}
　　df=pd.DataFrame(data=data)
　　#兩種方式都可以
　　#df['level']=df.apply(lambda x:getlevel(x['score']),axis=1)
　　df['level']=df.apply(lambda x:getlevel(x.score),axis=1)
　　print(df)
　　上面代碼運行結果
　　name score level
　　0 lili 85 good
　　1 lucy 61 mid
　　2 tracy 75 mid
　　3 tony 49 bad
　　4 mike 90 good

　　要實現上面的功能，主要是使用到dataframe中的apply方法。

　　上面的代碼，對dataframe新增加一列名為level，level由分數一列而來，如果小于60分為bad，60-80之間為mid，80以上為good。

　　其中axis=1表示原有dataframe的行不變，列的維數發生改變。

　　本篇文章，小編就為大家介紹到這里了，希望能給大家帶來更多的幫助。

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