如何使用.loc或.iloc方法设置新的一列
时间: 2024-05-03 10:20:56 浏览: 7
可以使用.loc或.iloc方法,并在其中添加新列的名称和相应的值,例如:
```
df.loc[:, 'new_column'] = [1, 2, 3, 4, 5]
```
或者
```
df.iloc[:, -1] = [1, 2, 3, 4, 5]
```
其中,':'表示所有行,'new_column'表示新列的名称,[-1]表示最后一列。
相关问题
pandas教程.loc和iloc
.pandas教程.loc和.iloc的区别是什么?
回答: 在pandas中,.loc和.iloc都是用来访问DataFrame中的行或列的方法。.loc是通过名字访问行或列,而.iloc是通过索引访问行或列。[1]举个例子,如果我们有一个Series对象s,其中包含了一些数据和索引,我们可以使用s.iloc[:3]来返回前三行,因为.iloc是通过索引访问行或列的。而s.loc[:3]则返回前8行,因为.loc是通过名字访问行或列的。[1]在DataFrame中,.iloc和.loc的用法类似。例如,我们可以使用df.iloc[:2,:]来获取前两行的所有列,或者使用df.loc[2]来获取index为2的记录。[2][3]总之,.loc和.iloc的区别在于它们是通过名字还是索引来访问行或列的。
.iloc和.loc
`.iloc` 和 `.loc` 都是 Pandas DataFrame 中用于数据索引和切片的方法,它们的使用方法有所不同。
`.iloc` 是通过位置索引来选取数据的,`.iloc` 中使用的是整数位置,可以使用整数、整数列表、整数切片、布尔列表等作为参数。例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df.iloc[0]) # 获取第一行数据
print(df.iloc[:, 1]) # 获取第二列数据
print(df.iloc[0:2, :]) # 获取第一行至第二行所有列的数据
```
`.loc` 是通过标签索引来选取数据的,`.loc` 中使用的是标签名称,可以使用标签名称、标签名称列表、标签名称切片、布尔列表等作为参数。例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=['a', 'b', 'c'])
print(df.loc['a']) # 获取标签为 'a' 的行数据
print(df.loc[:, 'B']) # 获取标签为 'B' 的列数据
print(df.loc['a':'b', :]) # 获取标签为 'a' 至 'b' 所有列的数据
```
需要注意的是,`.iloc` 和 `.loc` 的参数位置不同,`.iloc` 先行后列,`.loc` 先列后行。此外,`.iloc` 和 `.loc` 在对 DataFrame 进行切片时,对切片的处理方式不同,`.iloc` 是按照 Python 的切片规则,包括起始位置和终止位置,而`.loc` 是按照标签位置进行切片,包括起始位置和终止位置对应的标签数据。