如果是追加一列而不是在原来那一列上面改呢
时间: 2024-02-22 11:00:53 浏览: 25
在pandas中,你可以使用assign函数向DataFrame中添加新列,而不是在原有的列上面进行更改。
下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取excel文件
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')
# 选择要更改的列和新列的名称
col_to_change = 'your_column_name'
new_col_name = 'new_column_name'
# 使用replace函数将1替换为"positive",将-1替换为"negative",将0替换为"neutral",并将新列赋值为更改后的结果
df = df.assign(**{new_col_name: df[col_to_change].replace({1: 'positive', -1: 'negative', 0: 'neutral'})})
# 将更改后的数据保存回excel文件中
df.to_excel('your_excel_file.xlsx', index=False)
```
在这个示例中,我们使用了assign函数向DataFrame中添加新列,使用**{new_col_name: new_col_data}的语法来指定新列的名称和数据。同时,我们可以使用原有列的数据进行计算并将新列赋值为更改后的结果。
需要注意的是,assign函数返回一个新的DataFrame对象,因此我们需要将其赋值回原有的DataFrame对象中或者使用一个新的变量来保存。
相关问题
pandas怎么在表后追加一列
在Pandas中,可以使用`insert()`方法在DataFrame中插入一列数据。具体步骤如下:
1. 构造一个列表或者数组,作为新列的数据。
2. 使用`insert()`方法将新列插入到DataFrame中,指定插入的位置和列名。
3. 可以选择将修改后的DataFrame保存为新的Excel表格。
下面是一个示例代码,假设我们有一个名为`mydf`的DataFrame,需要在其后面追加一列计算结果:
```python
# 假设计算结果的列表为res_list
res_dic = {'结果': res_list}
new_col = pd.DataFrame(res_dic)
mydf = pd.concat([mydf, new_col], axis=1)
```
上述代码中,我们首先将计算结果的列表转换为一个字典,字典的键为新列的列名,值为新列的数据。然后使用`pd.DataFrame()`方法将字典转换为DataFrame,再使用`pd.concat()`方法将新的DataFrame与原始的DataFrame进行合并,指定`axis=1`表示按列进行合并。
另外,如果需要在DataFrame的末尾追加一行数据,可以使用`append()`方法。例如:
```python
# 假设需要追加的数据为new_row
mydf = mydf.append(new_row, ignore_index=True)
```
上述代码中,`ignore_index=True`表示忽略原始DataFrame的索引,重新生成索引。
在excel表格中追加一列
在Excel表格中追加一列,可以按照以下步骤进行操作:
1. 选中表格中的任意一个单元格,然后右键选择“插入”。
2. 在弹出的菜单中选择“整列”。
3. 新插入的一列会出现在选中的单元格的左侧,此时你可以在新列中输入数据或者公式。
4. 如果需要对新列进行重命名,可以将鼠标移动到新列的标头(即列名称所在的位置),然后双击即可编辑列名称。
5. 完成后,记得保存表格。