pandas dataframe 修改一列的值
时间: 2023-10-18 22:24:06 浏览: 42
要修改pandas dataframe中的某一列的值,可以使用以下语法:
```python
df['column_name'] = new_values
```
其中,`df`是你的dataframe,`column_name`是你要修改的列的名称,`new_values`是你想要赋值给该列的新值。
例如,如果你想将dataframe中名为`age`的列中所有的值都修改为`30`,可以这样写:
```python
df['age'] = 30
```
如果你想将该列中的某些特定值修改为新值,可以使用条件语句,例如:
```python
df.loc[df['age'] == 25, 'age'] = 30
```
以上代码将dataframe中`age`列中值为`25`的行的`age`值修改为`30`。
相关问题
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可以使用reindex来更改列的顺序。举个例子,如果你有一个名为df的dataframe,你可以使用以下代码来将列'A'和列'B'交换位置:
```
df = df.reindex(columns=['B', 'A'])
```
这将返回一个重构后的dataframe,并将列'B'放在了列'A'的前面。
pandas dataframe 将一列数据插入到一个dataframe对象的指定列
可以使用以下代码将一列数据插入到指定列中:
```python
import pandas as pd
# 创建一个dataframe对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df)
# 定义要插入的列数据
new_col = [7, 8, 9]
# 插入数据到指定列
df.insert(loc=1, column='C', value=new_col)
print(df)
```
在上述代码中,我们首先创建了一个名为`df`的dataframe对象,其中包含两列数据`A`和`B`。然后,我们定义一个包含新列数据的列表`new_col`,并使用`insert()`函数将其插入到了`df`对象的第二列(位置`1`)中,新的列名为`C`。最后,我们打印了修改后的dataframe对象。