在df1上增加列’class’表示班级,大家的班级都是’数科1班’;删除列‘address’
时间: 2023-05-20 12:06:04 浏览: 89
可以使用 pandas 库来完成这个任务,具体代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取原始数据
df = pd.read_csv('df1.csv')
# 增加班级列
df['class'] = '数科1班'
# 删除地址列
df.drop('address', axis=1, inplace=True)
# 保存修改后的数据
df.to_csv('df1_modified.csv', index=False)
```
这段代码会读取名为 `df1.csv` 的原始数据文件,然后在数据中增加一个名为 `class` 的列,所有行的值都为 `'数科1班'`。接着,它会删除原始数据中的 `address` 列,并将修改后的数据保存到名为 `df1_modified.csv` 的文件中。
相关问题
如何给df1所有列上增加合并居中的表头“由江阴物流交江西物流”
您可以使用以下代码给df1所有列上增加合并居中的表头:
``` python
import pandas as pd
# 创建一个数据框df1
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 创建一个合并居中的表头
header = pd.DataFrame({'由江阴物流交江西物流': ['']}, index=[''])
# 将header和df1合并
df1 = pd.concat([header, df1], axis=0)
# 重新设置列索引
df1.columns = pd.MultiIndex.from_product([['由江阴物流交江西物流'], df1.columns])
# 展示结果
print(df1)
```
输出结果:
```
由江阴物流交江西物流
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
```
删除df1中A列包含'作废'的行
要删除df1中A列包含'作废'的行,可以使用以下代码:
```python
df1 = df1[~df1['A'].str.contains('作废')]
```
这将创建一个新的DataFrame df1,其中删除了A列包含'作废'的行。使用`~`运算符可以对布尔条件取反,`str.contains()`函数用于检查字符串是否包含指定的子字符串。
请注意,这将创建一个新的DataFrame,并不会修改原始的df1。如果您希望在原始DataFrame上直接进行修改,可以使用`drop()`方法:
```python
df1.drop(df1[df1['A'].str.contains('作废')].index, inplace=True)
```
这将直接在原始的df1上删除A列包含'作废'的行。设置`inplace=True`可以使更改直接应用于原始DataFrame。