# 在数据的 DataFrame 添加 ‘cleaned_text’ 列，用来保存去掉标点和数字的文本 # 注意去掉的标点要替换成空格，否则会改变单词的形态，给下一步分词处理带来麻烦

时间: 2024-06-10 07:07:37 浏览: 85

Pandas DataFrame数据的更改、插入新增的列和行的方法

### Pandas DataFrame 数据更改与新增方法详解 #### 一、更改DataFrame中的数据在使用 Pandas 的 DataFrame 进行数据分析时，经常会遇到需要修改数据的情况。以下是一些常用的方法： ##### 1. 更改单个值 - **使用 `loc` 和 `iloc`**：这两种方法都可以用于更换单个值或多行多列的值。 - `loc` 基于标签进行索引，因此使用列名和索引名。 - `iloc` 基于位置进行索引，因此使用整数索引。 **示例代码**： ```python df1.loc[0, 'age'] = 25 df1.iloc[0, 2] = 25 ``` - **使用 `at` 和 `iat`**：这两种方法仅适用于更换单个值。 - `at` 使用标签索引。 - `iat` 使用位置索引。 **示例代码**： ```python df1.at[0, 'age'] = 25 df1.iat[0, 2] = 25 ``` **注意**：这些操作会直接更改原始 DataFrame，因此在进行此类更改之前，请确保已经备份了原始数据或确认了更改条件。 #### 二、新增列与行 ##### 1. 新增列 - **在 DataFrame 最后新增一列**：可以简单地通过为新列名赋值的方式添加。 **示例代码**： ```python df1['score'] = [80, 98, 67, 90] ``` - **在指定位置新增列**：使用 `insert` 方法可以在特定位置插入新列。 **示例代码**： ```python # 获取当前列名列表 col_name = df1.columns.tolist() # 在指定位置插入新列名 col_name.insert(2, 'city') # 重建 DataFrame 的列索引 df1 = df1.reindex(columns=col_name) # 给新列赋值 df1['city'] = ['北京', '山西', '湖北', '澳门'] ``` ##### 2. 新增行 - **创建新行并添加到 DataFrame**：首先创建一个新的 DataFrame 表示要添加的行，然后使用 `append` 方法将其添加到现有 DataFrame。 **示例代码**： ```python new_row = pd.DataFrame({ 'name': ['Lisa'], 'gender': ['F'], 'city': ['北京'], 'age': [19], 'score': [100]}, index=[1]) # 将新行添加到原始 DataFrame df1 = df1.append(new_row, ignore_index=True) ``` **注意**：`ignore_index=True` 参数表示忽略原始索引，并从 0 开始重新索引。 ### 总结本篇文章详细介绍了 Pandas DataFrame 中如何更改数据以及如何插入新的列和行。这些操作对于日常的数据处理和分析非常重要。通过使用 `loc`, `iloc`, `at`, `iat` 及 `insert` 方法，我们可以灵活地修改 DataFrame 的结构。同时，通过 `append` 方法，我们能够轻松地向 DataFrame 添加新的数据行。这些技能是任何 Pandas 用户都应该掌握的基础知识。希望本文能帮助你在实际工作中更好地利用 Pandas 进行数据处理。

什么是人工智能？人工智能是一种计算机科学和工程学领域，致力于开发智能机器，使它们能够像人类一样学习、推理、感知和决策。人工智能技术包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统等。人工智能已经广泛应用于语音识别、图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域，对于促进科技创新和经济发展具有重要作用。

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# 在数据的 DataFrame 添加 ‘cleaned_text’ 列，用来保存去掉标点和数字的文本 # 注意去掉的标点要替换成空格，否则会改变单词的形态，给下一步分词处理带来麻烦

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