Hinzufügen & Löschen
Lektion 10 von 19 im Kurs Pandas Analytics von Coddy.
Um eine neue Spalte hinzuzufügen, geben Sie den neuen Spaltennamen und einen Wert-Dataframe an:
df["new_column"] = valuevalue kann einen einzelnen Wert wie "string", 5 usw. enthalten; dies füllt die gesamte Spalte für alle Zeilen mit demselben Wert. Oder es kann eine Liste, ein Dictionary oder eine Series mit der gleichen Anzahl von Zeilen wie im Dataframe enthalten, wie zum Beispiel [1, 2, 3, ...].
Es wird nicht empfohlen, einem Dataframe neue Zeilen hinzuzufügen, da dies langsam ist. Stattdessen wäre es besser, die Daten der CSV-Datei oder dem Dictionary, mit dem Sie arbeiten, hinzuzufügen und diese dann in einen Dataframe zu konvertieren.
Wenn es keinen anderen Weg gibt, fügen Sie eine Zeile am Ende des Dataframes hinzu:
df.loc[len(df)] = ["string", 1, 2, ...]Es gibt keine integrierte Option, um eine Zeile an einem bestimmten Index einzufügen. Wenn Sie dies schreiben:
df.loc[0] = ["string", 1, 2, ...]Es wird die erste Zeile vollständig ändern.
Um eine Spalte zu löschen, verwenden Sie axis=1:
df = df.drop('column_name', axis=1)
df = df.drop(['column1_name', 'column2_name'], axis=1) # Mehrere SpaltenUm eine Zeile zu löschen, verwenden Sie axis=0
df = df.drop(index, axis=0)
Aufgabe
EinfachDie CSV-Datei stats.csv enthält Informationen über Statistiken.
Hier sind die ersten 5 Zeilen der Datei:
ID,COUNTRY,COLOR,SKILL,SKILL_POINTS,UTILIZATION,IS_VALID,CATEGORY
1,France,Signal violet,marksmanship,14,0.1924,1,SHOW
2,Solomon Islands,Pearl violet,crocheting,4,0.6108,1,TREE
3,Germany,Bottle green,calligraphy,12,0.88646,0,SHOW
4,Mauritania,Fawn brown,paper cutting,9,0.058,1,JAPE- Fügen Sie eine Spalte namens
SINGLE_VALUEmit dem Wert0hinzu. - Löschen Sie die Spalten
COUNTRYundCOLOR. - Fügen Sie am Ende des Dataframes eine weitere Zeile mit den folgenden Werten hinzu:
{"ID": 21, "SKILL": "Craft", "SKILL_POINTS": 13, "UTILIZATION": 0.1352, "IS_VALID": 1, "CATEGORY": "SHOW", "SINGLE_VALUE": 0}. - Löschen Sie die erste Zeile.
Speichern Sie das Ergebnis in der Variable df.
Probier es selbst
# pandas as pd ist bereits importiert
df = pd.read_csv("./stats.csv")
# Schreibe deinen Code unten
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2Arbeiten mit dem DataFrame
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