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pandas 使用insert插入一列

时间:2021-09-25 00:09     来源/作者:shixiu_yuan

把value插入dataframe的指定位置loc中,若插入的数据value已在dataframe中,则返回 错误valueerror,如想完成重复值的插入需要把allow_duplicates设置为true

insert方法详解

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dataframe.insert(loc, column, value, allow_duplicates=false)

参数:

raises a valueerror if column is already contained in the dataframe, unless allow_duplicates is set to true.

parameters:

loc :参数column插入的位置,如果想插入到第一例则为0,取值范围: 0 <= loc <= len(columns),其中len(columns)为dataframe的列数

column :给 插入数据value取列名,可为数字,字符串等

value :可以是整数,series或者数组等

allow_duplicates : 默认 false

1.创建数据

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import pandas as pd
import numpy as np
data = {
 'school' : ['北京大学', '清华大学', '山西大学', '山西大学', '武汉大学'],
 'name' : ['江路离', '沈希梦', '来使鹭', '陈曦冉', '姜浩然'],
 'no.' : [20001943, 300044451, 20190006, 20191234, 1242522]
}
# data = list(data) <-> data = list(data.keys)
# data = list(data.values())
 
frame = pd.dataframe(data)
print(frame)

结果:

pandas 使用insert插入一列

2.插入数据

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frame.insert(0, 'num', np.ones(5))
print(frame)

结果:

pandas 使用insert插入一列

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frame.insert(len(frame.columns), 'list', [x for x in range(5)])
print(frame)

pandas 使用insert插入一列

3.插入已存在数据

结果:

pandas 使用insert插入一列

4.把allow_duplicates设置为true,可实现重复值的插入

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frame.insert(0, 'num', np.ones(5), allow_duplicates=true)
print(frame)

pandas 使用insert插入一列

补充:pandas 中的insert(), pop()在dataframe的指定位置中插入某一列

在pandas中,del、drop和pop方法都可以用来删除数据,insert可以在指定位置插入数据。

可以看看以下示例。

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import pandas as pd
from pandas import dataframe, series
data = dataframe({'name':['yang', 'jian', 'yj'], 'age':[23, 34, 22], 'gender':['male', 'male', 'female']})
#data数据
'''
in[182]: data
out[182]:
  age gender name
0  23  male yang
1  34  male jian
2  22 female  yj
'''
#删除gender列,不改变原来的data数据,返回删除后的新表data_2。axis为1表示删除列,0表示删除行。inplace为true表示直接对原表修改。
data_2 = data.drop('gender', axis=1, inplace=false)
'''
in[184]: data_2
out[184]:
  age name
0  23 yang
1  34 jian
2  22  yj
'''
#改变某一列的位置。如:先删除gender列,然后在原表data中第0列插入被删掉的列。
data.insert(0, '性别', data.pop('gender'))#pop返回删除的列,插入到第0列,并取新名为'性别'
'''
in[185]: data
out[186]:
    性别 age name
0  male  23 yang
1  male  34 jian
2 female  22  yj
'''
#直接在原数据上删除列
del data['性别']
'''
in[188]: data
out[188]:
  age name
0  23 yang
1  34 jian
2  22  yj
'''

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

原文链接:https://blog.csdn.net/shixiu_yuan/article/details/90205542

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