pandas保留列表中的第1,第4,第6个元素
时间: 2023-04-09 16:01:29 浏览: 98
可以使用pandas的iloc函数来实现这个需求,代码如下:
```python
import pandas as pd
# 假设列表名为my_list
my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# 将列表转换为pandas的Series
my_series = pd.Series(my_list)
# 使用iloc函数保留第1,第4,第6个元素
result = my_series.iloc[[0, 3, 5]]
# 输出结果
print(result)
```
输出结果为:
```
0 1
3 4
5 6
dtype: int64
```
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```python
import pandas as pd
# 创建一个 Pandas 数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 计算每一列(除第一列外)的和
sum_cols = df.iloc[:, 1:].sum()
# 添加新行
df.loc['Total'] = pd.Series(sum_cols, index=df.columns)
```
在上面的代码中,我们首先创建了一个 Pandas 数据框,然后使用 `iloc` 方法选取了除第一列外的所有列,并使用 `sum` 方法计算它们的和。接下来,我们使用 `loc` 方法添加了一个新行,该行包含了每一列的和。
注意,这里我们使用了 `pd.Series` 方法将计算出来的和转换成了一个 Pandas 系列,以便能够通过索引指定新行的列名。
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```python
import pandas as pd
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data = {'Column1': [1, 2, 3], 'Column2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 创建你要写入的新数组
new_array = array
# 将新数组作为一个新的列添加到第三行
df.iloc[2] = new_array
# 写入Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
```
在这个例子中,`df.iloc[2] = new_array` 将 `new_array` 赋值给了 `df` 的第三个行(索引2),然后用 `to_excel()` 函数保存到名为 `output.xlsx` 的Excel文件中。
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