Python进阶学习:Pandas–向DataFrame中指定位置添加一列或多列
Python进阶学习:Pandas--向DataFrame中指定位置添加一列或多列-LMLPHP


🎉一、引言

  在Python的数据分析领域,Pandas库无疑是最受欢迎的工具之一。它提供了强大的数据处理功能,让我们能够轻松处理和分析海量数据。DataFrame作为Pandas中的核心数据结构,更是让我们能够很方便处理表格数据。然而,如何在DataFrame中向指定位置添加一列或多列,可能是许多初学者感到困惑的问题。本文将详细探讨这个问题,并通过实例演示和代码分析,帮助大家更好地掌握这个技巧。

📚二、向DataFrame中添加一列

要向DataFrame中添加一列,我们可以使用loc属性或者insert方法。下面是一个简单的示例:

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 使用loc属性添加一列
df.loc[:, 'C'] = [7, 8, 9]

# 使用insert方法添加一列(指定位置为1,即A列之后)
df.insert(1, 'D', [10, 11, 12])

print(df)

输出:

   A   D  B  C
0  1  10  4  7
1  2  11  5  8
2  3  12  6  9

  在这个示例中,我们首先创建了一个包含两列(A和B)的DataFrame。然后,我们使用loc属性向DataFrame中添加了一列名为C的列。接着,我们使用insert方法在指定位置(A列之后)添加了一列名为D的列。

📖三、向DataFrame中添加多列

  要向DataFrame中添加多列,我们可以一次性使用loc属性或者多次使用insert方法。下面是一个示例:

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3]})

# 使用loc属性一次性添加多列
df.loc[:, ['B', 'C', 'D']] = [[4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]

# 或者多次使用insert方法添加多列
df.insert(1, 'E', [13, 14, 15])
df.insert(2, 'F', [16, 17, 18])
df.insert(3, 'G', [19, 20, 21])

print(df)

输出:

   A   E   F   G   B   C   D
0  1  13  16  19   4   5   6
1  2  14  17  20   7   8   9
2  3  15  18  21  10  11  12

  在这个示例中,我们首先创建了一个只包含一列(A)的DataFrame。然后,我们使用loc属性一次性向DataFrame中添加了三列(B、C和D)。接着,我们又使用insert方法分三次向DataFrame中添加了三列(E、F和G)。

🔍四、实例演示与代码分析

  为了更好地理解如何向DataFrame中指定位置添加一列或多列,让我们来看一个实际的例子:

  假设我们有一个包含学生信息的DataFrame,其中包含了学生的姓名、年龄和性别。现在,我们想要在这个DataFrame中添加一个新的列“班级”,并且希望这个列位于“年龄”列和“性别”列之间。我们可以按照以下步骤进行操作:

  1. 首先,创建一个包含学生信息的DataFrame:

     import pandas as pd
     
     # 创建一个包含学生信息的DataFrame
     data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
             '年龄': [18, 19, 20],
             '性别': ['男', '女', '男']}
     df = pd.DataFrame(data)
    
  2. 然后,使用insert方法将“班级”列添加到指定位置(即“年龄”和“性别”之间):

     # 在指定位置插入“班级”列
     df.insert(2, '班级', ['一班', '二班', '三班'])
     
     print(df)
    

  执行以上代码后,我们会得到一个新的DataFrame,其中包含了新增的“班级”列,并且这个列位于“年龄”和“性别”之间:

   姓名  年龄  班级 性别
0  张三  18  一班  男
1  李四  19  二班  女
2  王五  20  三班  男

🌱五、总结与展望

  通过本文的学习,我们掌握了如何在Pandas的DataFrame中向指定位置添加一列或多列的技巧。无论是使用loc属性还是insert方法,我们都可以轻松实现这一功能。

  在未来的学习中,我们可以进一步探索Pandas的其他功能和应用场景,比如数据清洗、数据转换、数据可视化等。相信随着对Pandas的不断深入了解和实践,我们的数据处理和分析能力也会得到不断提升。

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