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怎么使用Python Pandas更新行和列
发布时间:2023-03-28 11:44:43
来源:亿速云
阅读:79
作者:iii
栏目:开发技术
这篇文章主要介绍“怎么使用Python Pandas更新行和列”的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“怎么使用Python Pandas更新行和列”文章能帮助大家解决问题。 1. 创建 Pandas 数据集为了创建数据框,pandas 提供了函数名称 pd.DataFrame,它可以帮助您从一些数据中创建数据框。 让我们看看它是如何工作的。 #创建一个字典 import pandas as pd fruit_data = {"Fruit": ['Apple','Avacado','Banana','Strawberry','Grape'],"Color": ['Red','Green','Yellow','Pink','Green'], "Price": [45, 90, 60, 37, 49] } fruit_data在这里,我们创建了一个 Python 字典,其中包含一些数据值。 现在,我们被要求将这本字典变成Pandas数据集。 #Dataframe data = pd.DataFrame(fruit_data) data那很完美!使用 pandas 的 pd.DataFrame 函数,我们可以轻松地将字典转换为 pandas 数据集。 我们的数据集现在已准备好执行未来的操作。 更新列有时,要素的列或名称会不一致。 它可以是字母表的大小写等等。 拥有统一的设计有助于我们有效地使用这些功能。 因此,作为第一步,我们将了解如何更新/更改数据中的列或特征名称。 #update the column name data.rename(columns = {'Fruit':'Fruit Name'})如上图所示简单。 大家甚至可以一次更新多个列名。 为此,我们必须在大括号下添加以逗号分隔的其他列名。 #multile column update data.rename(columns = {'Fruit':'Fruit Name','Colour':'Color','Price':'Cost'})就像这样,我们可以同时更新所有列。 更新列名的大小写在处理具有许多列的数据集时,我们可能会遇到列名不一致的情况。 在我们的数据中,大家可以观察到所有列名的首字母大写。 始终建议为所有列名使用通用大小写。 好吧,我们可以将它们转换为大写或小写。 #lower case data.columns.str.lower() data现在,我们所有的列名都是小写的。 更新行和更新列一样,更新行也很简单。 我们必须先找到行值,然后才能使用新值更新该行。 我们可以使用 pandas loc 函数来定位行。 #updating rows data.loc[3]Fruit Strawberry Color Pink Price 37 Name: 3, dtype: object我们找到了第 3 行,其中包含水果草莓的详细信息。 现在,我们必须用一个名为 Pineapple 的新水果及其详细信息来更新这一行。 #update data.loc[3] = ['PineApple','Yellow','48'] data我希望大家也发现更新数据中行的值很容易。 现在,假设我们只需要更新行中的一些细节,而不是整个细节。 那么,您对此有何看法? #更新特定值 data.loc[3, ['Price']]Price 48 Name: 3, dtype: object我们只需要更新位于第 3 行的水果的价格。 我们知道该水果的当前价格是 48。但是,我们必须将其更新为 65。让我们这样做。 #updating data.loc[3, ['Price']] = [65] data我们只用一行 python 代码将水果菠萝的价格更新为 65。 这就是它的工作原理。 简单的。 根据条件更新行和列是的,我们现在将根据特定条件更新行值。 最后,我们想要一些有意义的值,这些值应该有助于我们的分析。 让我们定义我们的条件。 #Condition updated = data['Price'] > 60 updated我们在这里要做的是,将价格高于 60 的水果的价格更新为昂贵。 0 False 1 True 2 False 3 True 4 False Name: Price, dtype: bool根据输出,我们有 2 个价格超过 60 的水果。让我们在数据中将这些水果列为昂贵的。 #Updating data.loc[updated, 'Price'] = 'Expensive' data关于“怎么使用Python Pandas更新行和列”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识,可以关注亿速云行业资讯频道,小编每天都会为大家更新不同的知识点。 推荐阅读: Python实现filter函数实现字符串切分 Python中__双划线参数的示例分析免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:[email protected]进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。 python pandas 上一篇新闻:C#中多态性学习/虚方法/抽象方法和接口怎么使用 下一篇新闻:基于java.lang.IllegalArgumentException异常报错问题如何解决 猜你喜欢 怎么在django框架中使用模板语言 如何使用Django中间件 Python如何编写通讯录通过数据库存储实现模糊查询功能 Django如何实现图片上传和显示 Django框架模型怎么用 python使用pandas处理excel文件转为csv文件的方法示例 怎么在django 2.2中使用mysql Python中怎么实现二维数组与三维数组切片 Django框架视图介绍与使用详解 python3 中的字符串(单引号、双引号、三引号)以及字符串与数字的运算 |
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