添加和删除
Coddy Pandas 数据分析 课程的第 10 课，共 19 课。
要添加新列， 请指定新列的名称和一个值 dataframe：
df["new_column"] = valuevalue 可以存放单个值，例如 "string"、5 等；这会让所有行的整列都填入相同的值。也可以存放列表、字典或与 dataframe 行数相同的 series，例如 [1, 2, 3, ...]。
不建议向 dataframe 添加新行，因为速度很慢。更好的做法是将数据添加到你正在使用的 CSV 文件或字典中，然后将其转换为 dataframe。
如果没有其他办法，可以在 dataframe 的末尾添加一行：
df.loc[len(df)] = ["string", 1, 2, ...]没有内置选项可以将行插入特定索引。如果你这样写：
df.loc[0] = ["string", 1, 2, ...]它会完全修改第一行。
要删除一列，请使用 axis=1：
df = df.drop('column_name', axis=1)
df = df.drop(['column1_name', 'column2_name'], axis=1) # 多个列要删除一行，请使用 axis=0
df = df.drop(index, axis=0)
挑战
简单CSV 文件 stats.csv 包含统计信息。
以下是文件的前 5 行：
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- 添加一列，名称为
SINGLE_VAlUE，值为0。 - 删除
COUNTRY和COLOR列。 - 在数据框末尾添加一行，值如下：
{"ID": 21, "SKILL": "Craft", "SKILL_POINTS": 13, "UTILIZATION": 0.1352, "IS_VALID": 1, "CATEGORY": "SHOW", "SINGLE_VALUE": 0}。 - 删除第一行。
将结果存储在 df 变量中。
亲手试试
# 已将 pandas 导入为 pd
df = pd.read_csv("./stats.csv")
# 在下方编写你的代码
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