Obsah:

Ako pridáte DataFrames v Pythone?
Ako pridáte DataFrames v Pythone?

Video: Ako pridáte DataFrames v Pythone?

Video: Ako pridáte DataFrames v Pythone?
Video: Online kurz Python - Ako tvoriť Grafy v Pythone (Matplotlib)? 📊📈🐍 2024, November
Anonim

Dátový rámec Pandy . priložiť () funkcia sa používa priložiť riadky iných dátový rámec do konca daného dátový rámec , vrátenie nového dátový rámec objekt. Stĺpce nie sú v origináli dátové rámce sa pridajú ako nové stĺpce a nové bunky sa naplnia hodnotou NaN. ignore_index: Ak je pravda, nepoužívajte indexové označenia.

Ako teda môžem pridať dátový rámec do zoznamu v Pythone?

Použite pandy. DataFrame. append() na pridanie zoznamu ako riadku

  1. df = pd. DataFrame([1, 2], [3, 4], stĺpce = ["a", "b"])
  2. tlačiť (df)
  3. to_append = [5, 6]
  4. a_series = pd. Series(to_append, index = df. columns)
  5. df = df. append(a_series, ignore_index=True)
  6. tlačiť (df)

Po druhé, ako vytvoríte dátový rámec? Komu vytvoriť pandy DataFrame v Pythone môžete postupovať podľa tejto všeobecnej šablóny: importovať pandy ako údaje pd = {'Názov prvého stĺpca': ['Prvá hodnota', 'Druhá hodnota',], 'Názov druhého stĺpca': ['Prvá hodnota', 'Druhá hodnota',],. } df = pd. DataFrame (údaje, stĺpce = ['Názov prvého stĺpca', 'Názov druhého stĺpca',])

Následne je otázkou, ako zlúčim dva DataFrames v Pythone?

Nižšie je uvedený najčistejší a najzrozumiteľnejší spôsob zlúčenie viacerých dátových rámcov ak nejde o zložité otázky. Len jednoducho zlúčiť s DATE ako indexom a zlúčiť pomocou metódy OUTER (na získanie všetkých údajov). Takže v podstate načítajte všetky súbory, ktoré máte dátový rámec . Potom zlúčiť súbory, ktoré používajú zlúčiť alebo znížiť funkciu.

Ako pridáte stĺpec do dátového rámca v Pythone?

Odpoveď. Áno môžeš pridať nový stĺpec v určenej polohe do a dátový rámec , zadaním indexu a použitím vložiť () funkcia. Predvolene, pridanie stĺpca bude vždy pridať to ako posledné stĺpec z a dátový rámec . Toto bude vložiť a stĺpec na indexe 2 a vyplňte ho údajmi poskytnutými údajmi.

Odporúča: