【转】Pandas学习笔记（三）修改&添加值
2024-09-03 21:38:45
Pandas学习笔记系列：
- Pandas学习笔记（一）基本介绍
- Pandas学习笔记（二）选择数据
- Pandas学习笔记（三）修改&添加值
- Pandas学习笔记（四）处理丢失值
- Pandas学习笔记（五）合并 concat
- Pandas学习笔记（六）合并 merge
- Pandas学习笔记（七）plot画图
原文：https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/3-3-pd-assign/ 本文有删改
创建数据
我们可以根据自己的需求, 用 pandas 进行更改数据里面的值, 或者加上一些空的,或者有数值的列.
首先建立了一个 6X4 的矩阵数据。
dates = pd.date_range('20130101', periods=6)
df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=['A','B','C','D'])
"""
A B C D
2013-01-01 0 1 2 3
2013-01-02 4 5 6 7
2013-01-03 8 9 10 11
2013-01-04 12 13 14 15
2013-01-05 16 17 18 19
2013-01-06 20 21 22 23
"""
根据位置设置 loc 和 iloc
我们可以利用索引或者标签确定需要修改值的位置。
df.iloc[2,2] = 1111
df.loc['20130101','B'] = 2222
"""
A B C D
2013-01-01 0 2222 2 3
2013-01-02 4 5 6 7
2013-01-03 8 9 1111 11
2013-01-04 12 13 14 15
2013-01-05 16 17 18 19
2013-01-06 20 21 22 23
"""
根据条件设置
如果现在的判断条件是这样, 我们想要更改B中的数, 而更改的位置是取决于 A 的. 对于A大于4的位置. 更改B在相应位置上的数为0.
df.B[df.A>4] = 0
"""
A B C D
2013-01-01 0 2222 2 3
2013-01-02 4 5 6 7
2013-01-03 8 0 1111 11
2013-01-04 12 0 14 15
2013-01-05 16 0 18 19
2013-01-06 20 0 22 23
"""
按行或列设置
如果对整列做批处理, 加上一列 ‘F’, 并将 F 列全改为 NaN, 如下:
df['F'] = np.nan
"""
A B C D F
2013-01-01 0 2222 2 3 NaN
2013-01-02 4 5 6 7 NaN
2013-01-03 8 0 1111 11 NaN
2013-01-04 12 0 14 15 NaN
2013-01-05 16 0 18 19 NaN
2013-01-06 20 0 22 23 NaN
"""
添加数据
用上面的方法也可以加上 Series 序列（但是长度必须对齐）。
df['E'] = pd.Series([1,2,3,4,5,6], index=pd.date_range('20130101',periods=6))
"""
A B C D F E
2013-01-01 0 2222 2 3 NaN 1
2013-01-02 4 5 6 7 NaN 2
2013-01-03 8 0 1111 11 NaN 3
2013-01-04 12 0 14 15 NaN 4
2013-01-05 16 0 18 19 NaN 5
2013-01-06 20 0 22 23 NaN 6
"""
注意添加新的一列数据时一定要记得指明index，因为你不指明index的话，即使新的列元素数量和原来DataFrame一样，那么最终还是会以NaN的格式初始化，看下面例子：
df['E'] = pd.Series([1,2,3,4,5,6],)
print(df)
"""
A B C D E
2013-01-01 0 1 2 3 NaN
2013-01-02 4 5 6 7 NaN
2013-01-03 8 9 10 11 NaN
2013-01-04 12 13 14 15 NaN
2013-01-05 16 17 18 19 NaN
2013-01-06 20 21 22 23 NaN
"""
当然如果我们指定的index和原来的不一样也没关系，因为pandas会自动把没有对应的部分填充为NaN，例子如下：
df['E'] = pd.Series([1,2,3,4,5,6], index=pd.date_range('20130103',periods=6))
print(df)
"""
A B C D E
2013-01-01 0 1 2 3 NaN
2013-01-02 4 5 6 7 NaN
2013-01-03 8 9 10 11 1.0
2013-01-04 12 13 14 15 2.0
2013-01-05 16 17 18 19 3.0
2013-01-06 20 21 22 23 4.0
"""
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