dataframe赋值索引不变

DataFrame在Pandas库中是一种二维表格型的数据结构，它允许您通过行标签（Index）和列标签（Columns）对数据进行操作。当你给DataFrame赋值时，如果保持原有的索引（Index）不变，通常意味着你不改变原有数据的位置，而是直接替换指定位置或列的值。

例如：

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

# 赋值新数据到特定索引位置
df.loc[0, 'A'] = 99  # 将第一行'A'列的值改为99
df['C'] = [7, 8, 9]  # 添加新的一列'C'

# 这里df的索引和列标签都没有变，只是原地更新了部分数据

如果你想保留原始索引并在DataFrame中添加新的行而不改变现有行，可以使用`append()`或`concat()`函数：

new_row = {'A': 100, 'B': 101}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)  # 新增一行，原来索引变为自动编号

# 或者使用concat合并两个DataFrame，指定`ignore_index=True`
new_df = pd.DataFrame({'D': [11, 12]})
df = pd.concat([df, new_df], ignore_index=True)

相关问题

dataframe删除列索引

### 删除Pandas DataFrame中的指定列

在Pandas中，可以通过多种方式来删除DataFrame中的特定列。以下是几种常用的方法：

#### 方法一：使用 `drop` 函数
可以调用 `drop` 函数并传入要删除的列名以及参数 `axis=1` 来指示这是针对列的操作。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'age': [24, 42, 18],
    'state': ['NY', 'CA', 'TX'],
    'point': [64, 92, 70]
}, index=['Alice', 'Bob', 'Charlie'])

# 删除单个或多个列
new_df = df.drop(['age'], axis=1)

print(new_df)

这种方法不会改变原DataFrame的内容而是返回一个新的DataFrame对象[^1]。

#### 方法二：直接赋值给None
另一种简单的方式就是直接把不想保留的那一列设为 None ，不过这种方式会修改原来的DataFrame。

df['age'] = None
del df['age']

但是需要注意的是这并不是真正意义上的删除，因为当设置成None之后该位置仍然存在只是被赋予了一个特殊的值；而使用 del 关键字则能够彻底移除这一项[^3]。

#### 方法三：重新定义DataFrame时排除不需要的列
还可以创建新的DataFrame时不包含那些不再需要的列。

columns_to_keep = ['state', 'point']
new_df = df[columns_to_keep]

print(new_df)

此方法同样适用于多列的同时去除，并且保持了原有数据框不变[^5]。

以上就是在Pandas中实现删除某一列的不同途径，每种都有各自的优缺点可以根据实际需求选择最合适的方案。

Pandas DataFrame对象有哪些常见的操作方法用于添加数据？

Pandas DataFrame 是 Python 中强大的数据结构，提供了许多内置的方法来方便地添加、修改或合并数据。以下是一些常用的操作方法：

1. **append()**：这个方法用于在 DataFrame 的末尾追加行或列。你可以提供单个 Series、DataFrame 或另一个 DataFrame 来追加。

   df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
   df2 = pd.DataFrame({'C': [5, 6], 'D': [7, 8]})
   df1.append(df2)

2. **concat()**：这是一个更灵活的方法，可以水平（column-wise）或垂直（row-wise）地组合多个 DataFrame，也可以指定连接点。

3. **insert()**：如果需要在特定的位置插入新的列，可以使用此方法。例如，`df.insert(loc, column_name, values)`。

4. **set_value()**: 可以根据指定的键值对直接改变某个单元格的值，但这种方式通常不推荐，因为它可能影响性能并可能导致数据混乱。

5. **loc[]** 和 **iloc[]**：这两个属性可以用来基于标签（loc）或位置（iloc）进行索引和赋值。例如，`df.loc[row_indexer, col_indexer] = value` 或 `df.iloc[row_indexer, col_indexer] = value`。

6. **assign()**: 可以创建新列或更新现有列的副本，同时保留原始 DataFrame 不变。例如，`df.assign(new_column=df.column * 2)`。

7. **update()**：当需要在一个 DataFrame 中替换或扩展另一个 DataFrame 中的部分或全部数据时，可以使用 update 方法。

8. **merge()** 和 **join()**：这些方法用于根据共享的键进行合并或连接两个 DataFrame，适用于处理具有关联数据的情况。

9. **fillna()**: 用指定值填充缺失的值，或者用前/后值填充。

10. **replace()**: 替换满足条件的值，可以用于清理数据。

记得，在执行这些操作之前，确保理解它们的行为以及可能的影响，特别是对于大型数据集。此外，保持良好的数据类型转换习惯也很重要。