pandas 添加空列并赋空值案例

创建测试dataframe：

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([{'a':1, 'b':2}, {'a':3, 'b':4}])
>>> df
 a b
0 1 2
1 3 4

添加两个空列

>>> df[['c','d']]=df.apply(lambda x:('',''),axis=1,result_type='expand')
>>> df
 a b c d
0 1 2
1 3 4

当然，一列一列添加也是可以的

>>> df['c'] = ''
>>> df['d'] = ''

但如果这样

>>> df[['c', 'd']] = ''
KeyError: "None of [Index(['c', 'd'], dtype='object')] are in the [columns]"

补充：pandas 插入空列_用pandas的DataFrame类型对CSV文件增加新列

问题描述：

1.有两个.csv文件，分别是df_val.csv和df_classes.scv。df_val.csv为2列36500行，df_classes.scv为3列365行。

2.两个csv文件的关系：其实是共365个文件夹，每个文件夹下有100个图片。df_val.csv为所有图片的路径，df_classes.scv为365个文件夹的名字和标签。

3.想要做什么：想要将df_classes.scv文件中的标签映射到df_val.csv文件中。(注：文件夹下的100个图片对应的都是那一个标签。)

实现代码：

代码说明：

1.我读第二个文件的时候和第一个代码不一样是因为，我第二个文件是以空格作为分隔符，第一个是逗号作为分隔符。所以要加上sep='\s'和engine='python'，又因为我第二个文件中含有中文，所以需要加上encoding='UTF-8'。

2.print是中间结果的测试。

3.注意DataFrame类型的索引表示是[列][行]。

4.因为每100个对应另外一个文件夹中的一个，所以要用循环复制100次。可以参考下面这个例子：

5.扩展一个其他例子：

6.解决问题的思路就是，先用list做好需要添加的列，然后用insert加进去。还没有发现可以添加指定多少行的方法。

总结：

1.直线走不通就曲线救国。

2.list真的简单好用。

3.搬砖使我快乐。

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我们。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。

赞 (0)

相关推荐

  • 利用Pandas 创建空的DataFrame方法

    平时写pyhton的时候习惯初始化一些list啊,tuple啊,dict啊这样的.一用到Pandas的DataFrame数据结构也就总想着初始化一个空的DataFrame,虽然没什么太大的用处,不过还是记录一下: # 创建一个空的 DataFrame df_empty = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C', 'D']) 上面创建的DataFrame有4列,每一行没有成员是空的. 输出一下结果: Empty DataFrame Columns: [A, B,

  • Python pandas.DataFrame 找出有空值的行

    0.摘要 pandas中DataFrame类型中,找出所有有空值的行,可以使用.isnull()方法和.any()方法. 1.找出含有空值的行 方法:DataFrame[DataFrame.isnull().T.any()] 其中,isnull()能够判断数据中元素是否为空值:T为转置:any()判断该行是否有空值. import pandas as pd import numpy as np n = np.arange(20, dtype=float).reshape(5,4) n[2,3]

  • Python 实现使用空值进行赋值 None

    0.摘要 在Python中,尤其是数组当中,对于一些异常值往往需要进行特殊处理.为了防止异常值与正常数据混淆,影响最终计算结果,常用的方法是将异常值置零或者置空.置零的方法较为简单,本文主要介绍如果对python中的数据进行置空. 1.赋值为None 对于一般数据,可以直接为其赋值为None. i = 1 i = None # int 型数据置空 s = "string" s = None # 字符串型数据置空 l = [1,2,3,4] l[2] = None # 列表中元素置空 p

  • Python创建一个空的dataframe,并循环赋值的方法

    如下所示: # 创建一个空的 DataFrame df_empty = pd.DataFrame() #或者 df_empty = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C', 'D']) #添加数据 a为一个新的dataframe df_empty = df_empty.append(a) 以上这篇Python创建一个空的dataframe,并循环赋值的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • pandas 添加空列并赋空值案例

    pandas 添加空列并赋空值案例

    创建测试dataframe: >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame([{'a':1, 'b':2}, {'a':3, 'b':4}]) >>> df a b 0 1 2 1 3 4 添加两个空列 >>> df[['c','d']]=df.apply(lambda x:('',''),axis=1,result_type='expand') >>> df a b c

  • pandas添加新列的5种常见方法

    pandas添加新列的5种常见方法

    目录 前言 一.insert()函数 二.直接赋值法 三.reindex()函数 四.concat()函数 五.loc()函数 附:pandas根据现有列新添加一列 总结 前言 pandas为DataFrame格式数据添加新列的方法非常简单,只需要新建一个列索引,再为其赋值即可. 以下总结了5种常见添加新列的方法. 首先,创建一个DataFrame结构数据,作为数据举例. import pandas as pd # 创建一个DataFrame结构数据 data = {'a': ['a0', 'a

  • pandas添加自增列的2种实现方案

    pandas添加自增列的2种实现方案

    有时候我们需要添加一列自动增加数字的列,可以用下面两种方法: 第一种 >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame([{'name':'apple', 'count':4},\ {'name':'orange', 'count':2}]) >>> df = df.reset_index() >>> df.columns.values[0] = 'New_ID' >>> d

  • Python实现删除某列中含有空值的行的示例代码

    客户需求 查看销售人员不为空值的行 数据存储情况如图: 代码实现 import pandas as pd data = pd.read_excel('test.xlsx',sheet_name='Sheet1') datanota = data[data['销售人员'].notna()] print(datanota) 输出结果 D:\Python\Anaconda\python.exe D:/Python/test/EASdeal/test.py 城市 销售金额 销售人员 0 北京 10000

  • Python pandas之求和运算和非空值个数统计

    Python pandas之求和运算和非空值个数统计

    目录 准备工作 1.非空值计数 1.1对全表进行操作 1.1.1求取每列的非空值个数 1.1.2 求取每行的非空值个数 1.2 对单独的一行或者一列进行操作 1.2.1 求取单独某一列的非空值个数 1.2.2 求取单独某一行的非空值个数 1.3 对多行或者多列进行操作 1.3.1 求取多列的非空值个数 1.3.2 求取多行的非空值个数 2 sum求和 2.1对全表进行操作 2.1.1对每一列进行求和 2.1.2 对每一行进行求和 2.2 对单独的一行或者一列进行操作 2.2.1 对某一列进行求和

  • Vue Element Sortablejs实现表格列的拖拽案例详解

    1. css:    dragTable.css @charset "UTF-8"; .w-table{ height: 100%; width: 100%; float: left; } /* 拖动过程中,鼠标显示样式 */ .w-table_moving .el-table th .thead-cell{ cursor: move !important; } .w-table_moving .el-table__fixed{ cursor: not-allowed; } .w-ta

  • jQuery插件dataTables添加序号列的方法

    官网方法实例: $(document).ready(function() { var t = $('#example').DataTable({ "columnDefs": [{ "searchable": false, "orderable": false, "targets": 0 }], "order": [[1, 'asc']] }); t.on('order.dt search.dt', func

  • 使用Python向DataFrame中指定位置添加一列或多列的方法

    对于这个问题,相信很多人都会很困惑,本篇文章将会给大家介绍一种非常简单的方式向DataFrame中任意指定的位置添加一列. 在此之前或许有不少读者已经了解了最普通的添加一列的方式,如下: import pandas as pd feature = pd.read_csv("C://Users//Machenike//Desktop//xzw//lr_train_data.txt", delimiter="\t", header=None, usecols=[0, 1

  • pandas数据处理清洗实现中文地址拆分案例

    pandas数据处理清洗实现中文地址拆分案例

    目录 一.案例场景 二.初步方案 三.优化方案 一.案例场景 字段login_place,一共267725行记录,随机15条记录如下:   后续数据分析工作需要用到地理维度进行分析,所以需要把login_place字段进行拆分成:国家.省份.地区. 二.初步方案   第三方中文分词库:jieba,可以对文本进行拆分.使用参考资料:jieba库的使用. 初步方案: 用jieba.cut()将文本拆分为单词列表list_word; 分支判断list_word长度,赋值国家.城市.地区. 代码:(抽取

随机推荐