在数据中,直接添加列
使用df.insert方法在数据中添加一列
掌握drop(labels,axis,inplace=True)的用法
labels表示删除的是数据,axis表示坐标轴,inplace=True表示是否对源数据生效
axis=0按行操作,axis=1按列操作
使用del函数直接删除其中一列
del basic['数据']
basic.drop(labels=['敬老爱幼情况','家庭和睦情况'],axis=1,inplace=True)
basic.drop(labels=range(6,11),axis=0,inplace=True)
basic.insert(0,'出生年月',mid)
实操:
#添加某列
#列‘buy_mount’的数据大于3为高,否则为低,结果放在新增加的列列‘购买量’
df['购买量']=np.where(df['buy_mount']>3,'高','低')
df.head(5)
#把列acution_id复制到0列(列名为auction_id_new),并删除原列
auction=df['auction_id']
del df['auction_id']
df.insert(0,'auction_id_new',auction)#para1:插入位置;para2:标签名;para3:插入数据。
df
#删除某列
#删除购买量,只是可视化改变,源文件没有变
df.drop(labels=['auction_id_new','购买量'],axis=1)
#源文件改变了
df.drop(labels=['auction_id_new','购买量'],axis=1,inplace=True)#的区别
df
#按行标签删除
df.drop(labels=[3,4],axis=0,inplace=True)
#按行标签删除(迭代器形式),6-10行,左开右闭
d.drip(labels=range(5,11),axis=0,inplace=True)