df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) x=df.iloc[:,:-1]

时间: 2024-05-31 12:11:41 浏览: 197

python中pandas.DataFrame的简单操作方法（创建、索引、增添与删除）

在Python的Pandas库中，DataFrame是一个二维的数据结构，它能存储各种类型的数据，并提供了丰富的数据分析功能。本文将深入探讨如何进行DataFrame的创建、索引、增添与删除等基本操作。 **一、创建DataFrame** 1. **根据字典创建**：当你有一个字典，其中键是列名，值是对应的列表时，可以使用`pd.DataFrame()`函数创建DataFrame。如果字典中所有列表长度相同，那么DataFrame将被创建。如果不指定索引，Pandas会默认使用0开始的整数序列。例如： ```python import pandas as pd data = {'one': [1, 2, 3], 'two': [2, 3, 4], 'three': [3, 4, 5]} df = pd.DataFrame(data, index=['first', 'second', 'third']) ``` 2. **从多维数组创建**：如果你有一个NumPy数组，你可以直接使用它创建DataFrame。同样，需要指定索引和列名，否则它们将默认为0开始的整数序列： ```python import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) df = pd.DataFrame(arr, index=[22, 33, 44], columns=['one', 'two', 'three']) ``` 3. **从其他DataFrame创建**：你可以通过选择特定的列创建新的DataFrame。这通常涉及使用`.loc`或`.iloc`，或者直接通过列名选取： ```python df2 = df[['one', 'three']].copy() ``` `copy()`函数用于创建DataFrame的深拷贝，防止对原DataFrame的修改影响到新DataFrame。 **二、DataFrame的索引操作** 1. **索引列**：要获取一列数据，可以直接通过列名访问，如`df['one']`。如果你想同时获取多列，可以将列名放入列表中，如`df[['one', 'three']]`。 2. **索引行**：索引行可以使用索引值，例如`df[1:3]`将返回第1到第3行（不包括第3行）。如果只写一个冒号，如`df[:]`，则返回所有行。 3. **索引特定行和列的组合**：若要获取特定行和列的组合，可以使用`.loc`或`.iloc`。`.loc`基于标签（即索引值），而`.iloc`基于位置（即整数索引）。例如： ```python df.loc[[22, 33], ['one', 'three']] ``` 如果你尝试在`.loc`中直接赋值，可能会遇到只读问题。为了确保赋值成功，确保操作不是只读的。 **三、增添与删除** 1. **增添数据**：可以通过`df.append()`方法添加行，或者通过`df['new_column'] = value`方式添加列。 2. **删除数据**：使用`df.drop()`方法可以删除行或列。例如，`df.drop('column_name', axis=1)`将删除指定列，`df.drop(index_value)`将删除指定索引的行。 **总结** Pandas DataFrame是数据分析的核心工具，理解和熟练掌握其创建、索引、增添和删除等操作是进行高效数据分析的基础。通过上述介绍，你应该对如何在Python中操作DataFrame有了更深入的理解。实践中，结合实际数据，不断练习这些操作，将有助于提高你的数据分析技能。

这两行代码的作用是将一个名为 df0 的 Pandas DataFrame 对象转换为一个名为 df 的新 DataFrame 对象，并且将 df 的列名设置为另一个名为 df1 的 DataFrame 对象的列名。第一行代码中，我们使用 pd.DataFrame() 函数将 df0 转换为一个新的 DataFrame 对象，并且将列名设置为 df1 的列名。其中，df0 是原始的 DataFrame 对象，df1 是包含列名的 DataFrame 对象。第二行代码中，我们使用 iloc[] 方法选择 df 中的所有行和除最后一列之外的所有列，并将其赋值给 x 变量。这个操作是为了将数据分成特征（所有列除最后一列）和标签（最后一列）两部分，以便进行机器学习模型的训练。

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df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) x=df.iloc[:,:-1]

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优化下列代码from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df0=min_max_scaler.fit_transform(df1) df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) X=df.iloc[:,:-1] y=df['target']#切片是前闭后开[) print(X.shape) print(y.shape)

FutureWarning: Dropping of nuisance columns in DataFrame reductions (with 'numeric_only=None') is deprecated; in a future version this will raise TypeError. Select only valid columns before calling the reduction. df1['行业GDP之和'] = df1.iloc[:, 6:].sum(axis=1)

FutureWarning: Dropping of nuisance columns in DataFrame reductions (with 'numeric_only=None') is deprecated; in a future version this will raise TypeError. Select only valid columns before calling the reduction. df1['行业GDP之和'] = df1.iloc[:, 5:].sum(axis=1)

df2.iloc[row, col] = df1.iloc[row, col] TypeError: 'property' object does not support item assignment

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python dataframe 现需获取df1中的内容,获取的行由df2中的某些行的索引提供, 某些列的内容是具体的列名，比如A，B，C列

将df1,df2,df3放到一个list dfs里面，然后concat到csv，并在2个df之间插入没有值的行

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