一、更改DataFrame的某些值
1、更改DataFrame中的數據，原理是將這部分數據提取出來，重新賦值為新的數據。
2、需要注意的是，數據更改直接針對DataFrame原數據更改，操作無法撤銷，如果做出更改，需要對更改條件做確認或對數據進行備份。
代碼：
import pandas as pd df1 = pd.DataFrame([['Snow','M',22],['Tyrion','M',32],['Sansa','F',18],['Arya','F',14]], columns=['name','gender','age']) print("--------更換單個值----------") # loc和iloc 可以更換單行、單列、多行、多列的值 df1.loc[0,'age']=25 # 思路：先用loc找到要更改的值，再用賦值（=）的方法實現更換值 df1.iloc[0,2]=25 # iloc：用索引位置來查找 # at 、iat只能更換單個值 df1.at[0,'age']=25 # iat 用來取某個單值,參數只能用數字索引 df1.iat[0,2]=25 # at 用來取某個單值,參數只能用index和columns索引名稱 print(df1)
結果圖：
二、插入新增列、行
代碼：
import pandas as pd df1 = pd.DataFrame([['Snow','M',22],['Tyrion','M',32],['Sansa','F',18],['Arya','F',14]], columns=['name','gender','age']) print("----------在最后新增一列---------------") print("-------案例1----------") # 在數據框最后加上score一列，元素值分別為：80，98，67，90 df1['score']=[80,98,67,90] # 增加列的元素個數要跟原數據列的個數一樣 print(df1) print("-------案例2----------") print("---------在指定位置新增列:用insert（）--------") # 在gender后面加一列城市 # 在具體某個位置插入一列可以用insert的方法 # 語法格式：列表.insert(index, obj) # index --->對象 obj 需要插入的索引位置。 # obj ---> 要插入列表中的對象（列名） col_name=df1.columns.tolist() # 將數據框的列名全部提取出來存放在列表里 print(col_name) col_name.insert(2,'city') # 在列索引為2的位置插入一列,列名為:city，剛插入時不會有值，整列都是NaN df1=df1.reindex(columns=col_name) # DataFrame.reindex() 對原行/列索引重新構建索引值 df1['city']=['北京','山西','湖北','澳門'] # 給city列賦值 print(df1) print("----------新增行---------------") # 重要！！先創建一個DataFrame，用來增加進數據框的最后一行 new=pd.DataFrame({'name':'lisa', 'gender':'F', 'city':'北京', 'age':19, 'score':100}, index=[1]) # 自定義索引為：1 ，這里也可以不設置index print(new) print("-------在原數據框df1最后一行新增一行，用append方法------------") df1=df1.append(new,ignore_index=True) # ignore_index=True,表示不按原來的索引，從0開始自動遞增 print(df1)
結果圖：
