python的pandas二维数组如何动态的增加行 与 列？

要动态增加行，可以使用pandas的append()方法，将新的行添加到DataFrame的末尾。例如：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'])

# 添加一行数据
df = df.append({'A': 1, 'B': 2, 'C': 3}, ignore_index=True)

# 添加多行数据
df = df.append([{'A': 4, 'B': 5, 'C': 6}, {'A': 7, 'B': 8, 'C': 9}], ignore_index=True)

要动态增加列，可以直接给DataFrame添加一个新的列。例如：

# 添加一个新的列
df['D'] = [10, 11, 12]

# 添加多个新的列
df[['E', 'F']] = [[13, 14, 15], [16, 17, 18]]

注意，添加新的列时，需要保证新的列的长度与DataFrame的行数相同。

相关问题

python的pandas二维数组增加一列

可以使用以下代码在 Pandas 二维数组中增加一列：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 在 DataFrame 中增加一列
df['C'] = [7, 8, 9]

# 打印 DataFrame
print(df)

这将输出以下结果：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

python 替换二维数组的列数据

在Python中，你可以使用Pandas库方便地操作二维数组（DataFrame），包括替换列数据。Pandas DataFrame有`loc`或`iloc`方法可以用于选择特定行和列，而`replace()`或`assign()`函数则可以用于替换数据。

假设你有一个名为`df`的DataFrame，并且想要替换某一列`column_name`的数据，你可以这样做：

# 导入pandas库
import pandas as pd

# 假设 df 是一个包含列 'A', 'B', 'C' 的 DataFrame
df = pd.DataFrame({
   'A': [1, 2, 3],
   'B': [4, 5, 6],
   'C': [7, 8, 9]
})

# 更改 'B' 列的数据
new_data = [10, 11, 12]  # 新的 B 列数据
df['B'] = new_data

# 或者使用 replace() 函数替换指定值
df['B'] = df['B'].replace({old_value: new_value})  # 将 old_value 替换成 new_value

# 如果你想替换整列，可以用 assign() 创建新列然后删除旧列
df = df.assign(new_column=df['B'].replace(old_value, new_value))  
df.drop('B', axis=1, inplace=True)  # 删除原列