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如何使用Python Pandas添加相關(guān)的行列數(shù)據(jù)

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　　小編接下來就會給大家講解一些內(nèi)容，講解一些關(guān)于數(shù)據(jù)庫的一些內(nèi)容，包括數(shù)據(jù)中的行列要求，那么，怎么使用Python Pandas去進(jìn)行添加行和列呢？下面給大家詳細(xì)的解答下。


　　人們總是會有一個遺忘規(guī)律的，比如會忘記相關(guān)數(shù)據(jù)庫的一些內(nèi)容，那么，我們怎么進(jìn)行學(xué)習(xí)呢，怎么做到以后也能及時的復(fù)習(xí)呢？那我們來看看pandas添加數(shù)據(jù)的一些方法


　　創(chuàng)建一個dataframe

01.png

　　1.增加列數(shù)據(jù)


　　為dataframe增加一列新數(shù)據(jù)，需要確保增加列的長度與原數(shù)據(jù)保持一致

02.png

　　如果是增加一列相同數(shù)據(jù)可以直接輸入


　df['level']=1


　　插入的數(shù)據(jù)是需要通過源數(shù)據(jù)進(jìn)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(shù)可以在指定列添加列數(shù)據(jù)，這個函數(shù)有好幾個參數(shù)，使用更加靈活


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

03.png

　　增加列數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)


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

04.png

　　第二個是通過df.iloc[index位置]=[對應(yīng)數(shù)據(jù)]進(jìn)行修改這個方法是對原有數(shù)據(jù)進(jìn)行修改，并不是增加一行數(shù)據(jù)

05.png

　　使用append（）函數(shù)添加一行數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)到原來數(shù)據(jù)上，爬蟲時候用得比較多，將每一頁的數(shù)據(jù)保存到一個臨時的dataframe中，將這個臨時的dataframe數(shù)據(jù)插入到總的dataframe后面，最后得到總的數(shù)據(jù)，且效率較高

06.png

　　當(dāng)然還有concat、merge等方法可以達(dá)到相同的效果，下次有機(jī)會在繼續(xù)學(xué)習(xí)


　　補(bǔ)充：pandas根據(jù)現(xiàn)有列新添加一列


　　pandas中一個Dataframe，經(jīng)常需要根據(jù)其中一列再新建一列，比如一個常見的例子：需要根據(jù)分?jǐn)?shù)來確定等級范圍，下面我們就來看一下怎么實(shí)現(xiàn)。


　　def getlevel(score):
　　if score<60:
　　return"bad"
　　elif score<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(yùn)行結(jié)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(shí)現(xiàn)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?jǐn)?shù)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(shù)發(fā)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?guī)砀嗟膸椭?/p>


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