pandas数据框加行
时间: 2023-11-09 08:01:58 浏览: 40
可以使用`append()`方法将一行数据添加到数据框中。例如,假设有一个数据框`df`和一个包含新行数据的字典`new_row`,可以使用以下代码将新行添加到数据框中:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
new_row = {'A': 7, 'B': 8}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
```
这将在数据框`df`的末尾添加一行新数据,并返回一个新的数据框。
相关问题
pandas数据框列
好的,您的问题是:pandas数据框列。
在pandas中,数据框(DataFrame)是一种二维表格数据结构,其中每列可以是不同的数据类型(例如数字、字符串、布尔值等)。要访问数据框中的列,可以使用列名作为索引。例如,假设我们有一个名为df的数据框,其中包含名为“age”和“gender”的两列数据,我们可以使用以下代码访问这些列:
```
age_column = df['age']
gender_column = df['gender']
```
我们还可以使用以下代码将新列添加到数据框中:
```
df['new_column'] = [1, 2, 3, 4, 5]
```
这将在数据框中添加一个名为“new_column”的新列,并将其值设置为[1, 2, 3, 4, 5]。
pandas数据框填充
在pandas中,可以使用`fillna()`方法来填充数据框中的缺失值。`fillna()`方法可以接受一个值或一个字典作为参数,用于指定填充缺失值的方式。
以下是两种常见的填充缺失值的方法:
1. 使用指定的值填充缺失值:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含缺失值的数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
'B': [np.nan, 2, 3, np.nan, 5],
'C': [1, 2, 3, 4, 5]})
# 使用指定的值填充缺失值
df_filled = df.fillna(0)
print(df_filled)
```
输出:
```
A B C
0 1.0 0.0 1
1 2.0 2.0 2
2 0.0 3.0 3
3 4.0 0.0 4
4 5.0 5.0 5
```
2. 使用字典填充缺失值:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含缺失值的数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
'B': [np.nan, 2, 3, np.nan, 5],
'C': [1, 2, 3, 4, 5]})
# 使用字典填充缺失值,每列使用不同的填充值
fill_values = {'A': 0, 'B': 99}
df_filled = df.fillna(fill_values)
print(df_filled)
```
输出:
```
A B C
0 1.0 99.0 1
1 2.0 2.0 2
2 0.0 3.0 3
3 4.0 99.0 4
4 5.0 5.0 5
```