Python (十六) pandas(四)


程序员的公众号:源1024获取更多资料,无加密无套路!

最近整理了一波电子书籍资料,包含《Effective Java中文版 第2版》《深入JAVA虚拟机》,《重构改善既有代码设计》,《MySQL高性能-第3版》,《Java并发编程实战》等等
获取方式: 关注公众号并回复 电子书 领取,更多内容持续奉上


concat

构建数据

import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame

name = ['小小','火女','火枪']
age = [10,14,16]
high = [110,150,180]
hobby = ['唱歌','跳舞','篮球']


data_dict= {'名字':name,'年龄':age,'身高(cm)':high,'爱好':hobby}
df = pd.DataFrame(data_dict)
print(df)

#输出
   名字  年龄  身高(cm)  爱好
0  小小  10     110  唱歌
1  火女  14     150  跳舞
2  火枪  16     180  篮球

拼接行数据

loc方法拼接
data_row = {'名字':'Doom','年龄':18,'身高(cm)':185,'爱好':'演讲'}
df_1 = pd.DataFrame([data_row])
#loc方法添加数据
df.loc[3] = data_row
print(df)

#输出
     名字  年龄  身高(cm)  爱好
0    小小  10     110  唱歌
1    火女  14     150  跳舞
2    火枪  16     180  篮球
3  Doom  18     185  演讲
concat拼接
data_row = {'名字':'Doom','年龄':18,'身高(cm)':185,'爱好':'演讲'}
df_1 = pd.DataFrame([data_row])
print(df_1)
print(pd.concat([df,df_1],axis='index'))


#输出
     名字  年龄  身高(cm)  爱好
0  Doom  18     185  演讲


     名字  年龄  身高(cm)  爱好
0    小小  10     110  唱歌
1    火女  14     150  跳舞
2    火枪  16     180  篮球
0  Doom  18     185  演讲

拼接列数据

addr_col = {'地址': ['北京','天津','上海','深圳']} 
df2 = DataFrame.from_dict(addr_col)
print(df2)

#按列  axis =1 或 'columns'
df3 = pd.concat([df,df2],axis='columns')
#df3 = pd.concat([df,df2],axis=1)
print(df3)


#输出
   地址
0  北京
1  天津
2  上海
3  深圳


    名字    年龄  身高(cm)   爱好  地址
0   小小  10.0   110.0   唱歌    北京
1   火女  14.0   150.0   跳舞    天津
2   火枪  16.0   180.0   篮球    上海
3   NaN   NaN     NaN    NaN     深圳

append

拼接行数据

data_row = {'名字':'Doom','年龄':18,'身高(cm)':185,'爱好':'演讲'}
df_1 = pd.DataFrame([data_row])
print(df_1)


addr_col2 = {'名字':'敌法','年龄':17,'身高(cm)':188,'爱好':'演讲','地址':'河北'}
df4 = pd.DataFrame([addr_col2])

df7 = df_1._append(df4)
print(df7)


#输出
     名字  年龄  身高(cm)  爱好
0  Doom  18     185  演讲


     名字  年龄  身高(cm)  爱好   地址
0  Doom  18     185  演讲  NaN
0    敌法  17     188  演讲   河北


系列文章索引

Python (一) 操作Mysql

Python (二) 读写excel文件

Python (三) 读写csv文件

Python (四)读写word

Python (五) 处理图像

Python (六) 绘图

Python(七)操作JSON

Python (八)网络编程 

 Python (九)requests

 Python (十) operator

Python (十一)多线程

Python (十二) NumPy操作

Python (十三) pandas(一)

Python (十四)pandas(二)

 Python (十五)pandas(三)


相关推荐

  1. python——第

    2023-12-27 03:40:03       53 阅读
  2. Python数据分析

    2023-12-27 03:40:03       39 阅读
  3. 周报_第

    2023-12-27 03:40:03       39 阅读

最近更新

  1. docker php8.1+nginx base 镜像 dockerfile 配置

    2023-12-27 03:40:03       98 阅读
  2. Could not load dynamic library ‘cudart64_100.dll‘

    2023-12-27 03:40:03       106 阅读
  3. 在Django里面运行非项目文件

    2023-12-27 03:40:03       87 阅读
  4. Python语言-面向对象

    2023-12-27 03:40:03       96 阅读

热门阅读

  1. Linux中必知必会的mount命令

    2023-12-27 03:40:03       60 阅读
  2. 什么是大语言模型的Token

    2023-12-27 03:40:03       58 阅读
  3. 爬虫爬取豆瓣电影、价格、书名

    2023-12-27 03:40:03       50 阅读
  4. 【AI】人工智能复兴的推进器之神经网络

    2023-12-27 03:40:03       62 阅读