一、更改DataFrame的某些值

1、更改DataFrame中的數據，原理是將這部分數據提取出來，重新賦值為新的數據。

2、需要註意的是，數據更改直接針對DataFrame原數據更改，操作無法撤銷，如果做出更改，需要對更改條件做確認或對數據進行備份。

代碼：

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([[‘Snow‘,‘M‘,22],[‘Tyrion‘,‘M‘,32],[‘Sansa‘,‘F‘,18],[‘Arya‘,‘F‘,14]], columns=[‘name‘,‘gender‘,‘age‘])

print("--------更換單個值----------
 
")
# loc和iloc 可以更換單行、單列、多行、多列的值
df1.loc[0,‘age‘]=25      # 思路：先用loc找到要更改的值，再用賦值（=）的方法實現更換值
df1.iloc[0,2]=25         # iloc：用索引位置來查找

# at 、iat只能更換單個值
df1.at[0,‘age‘]=25      # iat 用來取某個單值,參數只能用數字索引
df1.iat[0,2]=25         # at 用來取某個單值,參數只能用index和columns索引名稱
print(df1)

結果圖：

二、插入新增列、行

代碼：

import pandas as pd

df1 
 
= pd.DataFrame([[‘Snow‘,‘M‘,22],[‘Tyrion‘,‘M‘,32],[‘Sansa‘,‘F‘,18],[‘Arya‘,‘F‘,14]], columns=[‘name‘,‘gender‘,‘age‘])

print("----------在最後新增一列---------------")
print("-------案例1----------")
# 在數據框最後加上score一列，元素值分別為：80，98，67，90
df1[‘score‘]=[80,98,67,90]   # 增加列的元素個數要跟原數據列的個數一樣
print(df1)

print("-------案例2----------
 
")
print("---------在指定位置新增列:用insert（）--------")
# 在gender後面加一列城市
# 在具體某個位置插入一列可以用insert的方法
# 語法格式：列表.insert(index, obj)
# index --->對象 obj 需要插入的索引位置。
# obj ---> 要插入列表中的對象（列名）

col_name=df1.columns.tolist()                   # 將數據框的列名全部提取出來存放在列表裏
print(col_name)

col_name.insert(2,‘city‘)                      # 在列索引為2的位置插入一列,列名為:city，剛插入時不會有值，整列都是NaN
df1=df1.reindex(columns=col_name)              # DataFrame.reindex() 對原行/列索引重新構建索引值

df1[‘city‘]=[‘北京‘,‘山西‘,‘湖北‘,‘澳門‘]   # 給city列賦值
print(df1)

print("----------新增行---------------")
# 重要！！先創建一個DataFrame，用來增加進數據框的最後一行
new=pd.DataFrame({‘name‘:‘lisa‘,
                  ‘gender‘:‘F‘,
                  ‘city‘:‘北京‘,
                  ‘age‘:19,
                  ‘score‘:100},
                 index=[1])   # 自定義索引為：1 ，這裏也可以不設置index
print(new)

print("-------在原數據框df1最後一行新增一行，用append方法------------")
df1=df1.append(new,ignore_index=True)   # ignore_index=True,表示不按原來的索引，從0開始自動遞增
print(df1)

結果圖：

Pandas：DataFrame數據的更改、插入新增的列和行