首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

从Pandas Dataframe中的一行中获取某些列值,并将它们添加到另一个数据帧中

,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,使用Pandas库导入所需的模块:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建一个空的目标数据帧,用于存储提取的列值:
代码语言:txt
复制
target_df = pd.DataFrame()
  1. 假设我们有一个名为source_df的数据帧,其中包含多个列。我们想要从source_df的一行中提取特定列的值。假设我们要提取的列名为col1和col2,行索引为row_index:
代码语言:txt
复制
col1_value = source_df.loc[row_index, 'col1']
col2_value = source_df.loc[row_index, 'col2']
  1. 将提取的值添加到目标数据帧中,可以使用Pandas的append()方法:
代码语言:txt
复制
target_df = target_df.append({'col1': col1_value, 'col2': col2_value}, ignore_index=True)

完整的代码示例:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个空的目标数据帧
target_df = pd.DataFrame()

# 假设我们有一个名为source_df的数据帧
source_df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6], 'col3': [7, 8, 9]})

# 假设我们要提取的列名为col1和col2,行索引为0
row_index = 0
col1_value = source_df.loc[row_index, 'col1']
col2_value = source_df.loc[row_index, 'col2']

# 将提取的值添加到目标数据帧中
target_df = target_df.append({'col1': col1_value, 'col2': col2_value}, ignore_index=True)

print(target_df)

这样,我们就可以从Pandas Dataframe中的一行中获取某些列值,并将它们添加到另一个数据帧中。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

用过Excel,就会获取pandas数据框架中的值、行和列

在Python中,数据存储在计算机内存中(即,用户不能直接看到),幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供列(标题)名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度,在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...语法如下: df.loc[行,列] 其中,列是可选的,如果留空,我们可以得到整行。由于Python使用基于0的索引,因此df.loc[0]返回数据框架的第一行。...要获取前三行,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值,我们需要使用行和列的交集。...记住这种表示法的一个更简单的方法是:df[列名]提供一列,然后添加另一个[行索引]将提供该列中的特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在的城市。

19.2K60
  • 直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

    操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务,因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。 ?...Pandas提供了各种各样的DataFrame操作,但是其中许多操作很复杂,而且似乎不太平易近人。本文介绍了8种基本的DataFrame操作方法,它们涵盖了数据科学家需要知道的几乎所有操作功能。...为了访问狗的身高值,只需两次调用基于索引的检索,例如 df.loc ['dog']。loc ['height']。 要记住:从外观上看,堆栈采用表的二维性并将列堆栈为多级索引。...记住:合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下,每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并,它们必须水平合并。...串联是将附加元素附加到现有主体上,而不是添加新信息(就像逐列联接一样)。由于每个索引/行都是一个单独的项目,因此串联将其他项目添加到DataFrame中,这可以看作是行的列表。

    13.3K20

    Python科学计算之Pandas

    在此,我将采用英国政府数据中关于降雨量数据,因为他们十分易于下载。此外,我还下载了一些日本降雨量的数据来使用。 ? 这里我们从csv文件中读取到了数据,并将他们存入了dataframe中。...类似于head,我们只需要调用tail函数并传入我们想获取的行数。需要注意的是,Pandas不是从dataframe的结尾处开始倒着输出数据,而是按照它们在dataframe中固有的顺序输出给你。...在Pandas中,一个条目等同于一行,所以我们可以通过len方法获取数据的行数,即条目数。 ? 这将给你一个整数告诉你数据的行数。在我的数据集中,我有33行。...在返回的series中,这一行的每一列都是一个独立的元素。 可能在你的数据集里有年份的列,或者年代的列,并且你希望可以用这些年份或年代来索引某些行。这样,我们可以设置一个(或多个)新的索引。 ?...这将会给’water_year’一个新的索引值。注意到列名虽然只有一个元素,却实际上需要包含于一个列表中。如果你想要多个索引,你可以简单地在列表中增加另一个列名。 ?

    2.9K00

    PySpark UD(A)F 的高效使用

    如果工作流从 Hive 加载 DataFrame 并将生成的 DataFrame 保存为 Hive 表,在整个查询执行过程中,所有数据操作都在 Java Spark 工作线程中以分布式方式执行,这使得...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON,返回Pandas数据帧,并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...除了转换后的数据帧外,它还返回一个带有列名及其转换后的原始数据类型的字典。 complex_dtypes_from_json使用该信息将这些列精确地转换回它们的原始类型。...42 的键 x 添加到 maps 列中的字典中。...但首先,使用 complex_dtypes_to_json 来获取转换后的 Spark 数据帧 df_json 和转换后的列 ct_cols。

    19.7K31

    Pandas 学习手册中文第二版:1~5

    pandas 从统计编程语言 R 中带给 Python 许多好处,特别是数据帧对象和 R 包(例如plyr和reshape2),并将它们放置在一个可在内部使用的 Python 库中。...这些列是数据帧中包含的新Series对象,具有从原始Series对象复制的值。 可以使用带有列名或列名列表的数组索引器[]访问DataFrame对象中的列。...一种常见的情况是,一个Series具有整数类型的标签,另一个是字符串,但是值的基本含义是相同的(从远程源获取数据时,这很常见)。...代替单个值序列,数据帧的每一行可以具有多个值,每个值都表示为一列。 然后,数据帧的每一行都可以对观察对象的多个相关属性进行建模,并且每一列都可以表示不同类型的数据。...然后,pandas 将新的Series与副本DataFrame对齐,并将其添加为名为RoundedPrice的新列。 新列将添加到列索引的末尾。 .insert()方法可用于在特定位置添加新列。

    8.3K10

    Pandas 学习手册中文第二版:6~10

    六、索引数据 索引是用于优化查询序列或数据帧中的值的工具。 它们很像关系数据库中的键,但是功能更强大。 它们为多组数据提供了对齐方式,还带有如何处理数据的各种任务(如重采样到不同频率)的语义。...下面的屏幕截图通过创建一个数据帧并将其值转换为category的第二列来说明这一点,该数据帧的一列然后是第二列。...两个DataFrame对象之间的算术运算将同时按列标签和索引标签对齐。 以下代码提取了df的一小部分,并将其从完整的数据帧中减去。...然后,每一行代表特定日期的值的样本。 将 CSV 文件读入数据帧 data/MSFT.CSV中的数据非常适合读入DataFrame。 它的所有数据都是完整的,并且在第一行中具有列名。...Pandas 已经意识到,文件的第一行包含列名和从数据中批量读取到数据帧的名称。 读取 CSV 文件时指定索引列 在前面的示例中,索引是数字的,从0开始,而不是按日期。

    2.3K20

    手把手 | 如何用Python做自动化特征工程

    转换作用于单个表(从Python角度来看,表只是一个Pandas 数据框),它通过一个或多个现有的列创建新特征。 例如,如果我们有如下客户表。...我们可以通过查找joined列的月份或是获取income列的自然对数来创建特征。这些都是转换,因为它们仅使用来自一个表的信息。...例如,如果我们有另一个包含客户贷款的信息表格,其中每个客户可能有多笔贷款,我们可以计算每个客户的贷款的平均值,最大值和最小值等统计数据。...每个实体都必须有一个索引,该索引是一个包含所有唯一元素的列。也就是说,索引中的每个值只能出现在表中一次。 clients数据框中的索引是client_id,因为每个客户在此数据框中只有一行。...将数据框添加到实体集后,我们检查它们中的任何一个: 使用我们指定的修改模型能够正确推断列类型。接下来,我们需要指定实体集中的表是如何相关的。

    4.3K10

    特征工程:Kaggle刷榜必备技巧(附代码)!!!

    让我们将数据帧添加到其中。添加dataframe的顺序并不重要。要将数据帧添加到现有的实体集中,我们执行以下操作。 ? 因此,我们在这里做了一些将数据帧添加到空的实体集存储桶的事情。...在我们的session_df表中,我们有一个名为device的列,它包含三个级别——桌面、移动设备或平板电脑。我们可以使用以下方法从这样的列中获取两列: ?...标签编辑器本质上做的是它看到列中的第一个值并将其转换成0,下一个值转换成1,依次类推。这种方法在树模型中运行得相当好,当我在分类变量中有很多级别时,我会结束使用它。我们可以用它作为: ? ?...编码器是深度学习函数,其近似于从X到X的映射,即输入=输出。它们首先将输入特征压缩成较低的维表示,然后从该表示中重新构造输出。 ? 我们可以使用这个表示向量作为模型的特征。...或者你可以创建一个像“Rare”这样的特征,它是根据我们拥有的数据将某些项目标记为稀有项目,然后计算购物车中这些稀有项目的数量来创建的。 这些特征可能有效或无效。据我观察,它们通常提供很多价值。

    5.1K62

    Pandas 数据分析技巧与诀窍

    它是一个轻量级的、纯python库,用于生成随机有用的条目(例如姓名、地址、信用卡号码、日期、时间、公司名称、职位名称、车牌号码等),并将它们保存在pandas dataframe对象中、数据库文件中的...2 数据帧操作 在本节中,我将展示一些关于Pandas数据帧的常见问题的提示。 注意:有些方法不直接修改数据帧,而是返回所需的数据帧。...获取列的所有唯一属性值: 假设我们有一个整数属性user_id: listOfUniqueUserIDs = data[‘user_id’].unique() 然后你可以迭代这个列表,或者用它做任何你想做的事情...当然,如果愿意的话,您可以让它们保持原样,但是如果您想添加值来代替空值,您必须首先声明哪些值将被放入哪些属性中(对于其空值)。 所以这里我们有两列,分别称为“标签”和“难度”。...missing = {‘tags’:’mcq’, ‘difficulty’: ‘N’} data.fillna(value = missing, inplace = True) 从数据帧中获取已排序的样本

    11.5K40

    最全面的Pandas的教程!没有之一!

    以及用一个字典来创建 DataFrame: ? 获取 DataFrame 中的列 要获取一列的数据,还是用中括号 [] 的方式,跟 Series 类似。...从现有的列创建新列: ? 从 DataFrame 里删除行/列 想要删除某一行或一列,可以用 .drop() 函数。...获取 DataFrame 中的一行或多行数据 要获取某一行,你需要用 .loc[] 来按索引(标签名)引用这一行,或者用 .iloc[],按这行在表中的位置(行数)来引用。 ?...我们可以用 .index.names 给它们加上名字: ? 交叉选择行和列中的数据 我们可以用 .xs() 方法轻松获取到多级索引中某些特定级别的数据。...在上面的例子中,数据透视表的某些位置是 NaN 空值,因为在原数据里没有对应的条件下的数据。

    26K64

    Python数据处理从零开始----第二章(pandas)⑨pandas读写csv文件(4)

    键是列名,值是包含数据的列表: df = pd.DataFrame({'Names':['Andreas', 'George', 'Steve',...image.png 如上图所示,当我们不使用任何参数时,我们会得到一个新列。此列是pandas数据框中的index。我们可以使用参数index并将其设置为false以除去此列。...如何将多个数据帧读取到一个csv文件中 如果我们有许多数据帧,并且我们想将它们全部导出到同一个csv文件中。 这是为了创建两个新的列,命名为group和row num。...重要的部分是group,它将标识不同的数据帧。在代码示例的最后一行中,我们使用pandas将数据帧写入csv。...列表中的keys参数(['group1'、'group2'、'group3'])代表不同数据框来源。我们还得到列“row num”,其中包含每个原数据框的行数: ? image.png

    4.3K20

    通宵翻译Pandas官方文档,写了这份Excel万字肝货操作!

    Series 序列是表示 DataFrame 的一列的数据结构。使用序列类似于引用电子表格的列。 4. Index 每个 DataFrame 和 Series 都有一个索引,它们是数据行上的标签。...pandas 通过在 DataFrame 中指定单个系列来提供矢量化操作。可以以相同的方式分配新列。DataFrame.drop() 方法从 DataFrame 中删除一列。...列的选择 在Excel电子表格中,您可以通过以下方式选择所需的列: 隐藏列; 删除列; 引用从一个工作表到另一个工作表的范围; 由于Excel电子表格列通常在标题行中命名,因此重命名列只需更改第一个单元格中的文本即可...按值排序 Excel电子表格中的排序,是通过排序对话框完成的。 pandas 有一个 DataFrame.sort_values() 方法,它需要一个列列表来排序。...获取第一个字符: =MID(A2,1,1) 使用 Pandas,您可以使用 [] 表示法按位置位置从字符串中提取子字符串。请记住,Python 索引是从零开始的。

    19.6K20

    Pandas系列 - DataFrame操作

    行切片 附加行 append 删除行 drop 数据帧(DataFrame)是二维数据结构,即数据以行和列的表格方式排列 数据帧(DataFrame)的功能特点: 潜在的列是不同的类型 大小可变 标记轴...2 index 对于行标签,要用于结果帧的索引是可选缺省值np.arrange(n),如果没有传递索引值。 3 columns 对于列标签,可选的默认语法是 - np.arange(n)。...这只有在没有索引传递的情况下才是这样。 4 dtype 每列的数据类型。 5 copy 如果默认值为False,则此命令(或任何它)用于复制数据。...创建DataFrame Pandas数据帧(DataFrame)可以使用各种输入创建 列表 字典 系列(Series) Numpy ndarrays 另一个数据帧(DataFrame) 列表 import...= df.append(df2) print df 删除行 drop 使用索引标签从DataFrame中删除或删除行。

    3.9K10

    Pandas的apply方法的应用练习

    data = {'column1':[1, 2, 15, 4, 8]} df = pd.DataFrame(data) 请创建一个新的列'new_column',其值为'column1'中每个元素的两倍...,当原来的元素大于10的时候,将新列里面的值赋0  import pandas as pd # 自定义函数 def process_data(x): if x > 10: return...函数用来两列之和,并将最终的结果添加到新的列'sum_columns'当中 import pandas as pd # 创建一个示例 DataFrame data = {'column1'...'列中,然后使用apply方法将该函数应用于DataFrame的每一行 # 编写函数将学生成绩相加 def calculate_overall_score(row): row['Overall...my_function,它接受DataFrame的一行作为参数,并根据某些条件修改该行的值 将年龄大于等于18的人的性别修改为”已成年“; 在Seris中使用apply方法 def my_function

    11210

    嘀~正则表达式快速上手指南(下篇)

    将转换完的字符串添加到 emails_dict 字典中,以便后续能极其方便地转换为pandas数据结构。 在步骤3B中,我们对 s_name 进行几乎一致的操作. ?...最终,将字符串分配给 sender_name并添加到字典中。 让我们检查下结果。 ? 非常棒!我们已经分离了邮箱地址和发件人姓名, 还将它们都添加到了字典中,接下来很快就能用上。...我们需要做的就是使用如下代码: ? 通过上面这行代码,使用pandas的DataFrame() 函数,我们将字典组成的 emails 转换成数据帧,并赋给变量emails_df. 就这么简单。...我们已经拥有了一个精致的Pandas数据帧,实际上它是一个简洁的表格,包含了从email中提取的所有信息。 请看下数据帧的前几行: ?...现在我们可以使用 | 符号查找从特定域名发送来的email。 ? 这里我们使用了一行超长的代码。由内及外剖析它。

    4K10

    Pandas系列 - 基本数据结构

    s 0 5 1 5 2 5 3 5 dtype: int64 ---- 二、pandas.DataFrame 数据帧(DataFrame)是二维数据结构,即数据以行和列的表格方式排列...数据帧(DataFrame)的功能特点: 潜在的列是不同的类型 大小可变 标记轴(行和列) 可以对行和列执行算术运算 构造函数: pandas.DataFrame(data, index, columns...创建DataFrame Pandas数据帧(DataFrame)可以使用各种输入创建 列表 字典 系列(Series) Numpy ndarrays 另一个数据帧(DataFrame) 列表 import...) major_axis axis 1,它是每个数据帧(DataFrame)的索引(行) minor_axis axis 2,它是每个数据帧(DataFrame)的列 pandas.Panel(data...,dict,constant和另一个数据帧(DataFrame) items axis=0 major_axis axis=1 minor_axis axis=2 dtype 每列的数据类型 copy

    5.2K20

    如何用 Python 执行常见的 Excel 和 SQL 任务

    使用 Python 的最大优点之一是能够从网络的巨大范围中获取数据的能力,而不是只能访问手动下载的文件。...我们需要 requests 库来从网站获取 HTML 数据。需要 BeautifulSoup 来处理这些数据。最后,需要 Python(re)的正则表达式库来更改在处理数据时将出现的某些字符串。...使用一行代码,我们已经将这些数据分配并保存到 Pandas dataframe 中 - 事实证明是这种情况,字典是要转换为 dataframe 的完美数据格式。 ?...我们得到的输出是人均 GDP 数据集的前五行(head 方法的默认值),我们可以看到它们整齐地排列成三列以及索引列。...Pandas 和 Python 共享了许多从 SQL 和 Excel 被移植的相同方法。可以在数据集中对数据进行分组,并将不同的数据集连接在一起。你可以看看这里的文档。

    10.8K60

    pandas技巧4

    () # 从你的粘贴板获取内容,并传给read_table() pd.DataFrame(dict) # 从字典对象导入数据,Key是列名,Value是数据 导出数据 df.to_csv(filename...to_excel(writer,sheet_name='单位') 和 writer.save(),将多个数据帧写入同一个工作簿的多个sheet(工作表) 查看、检查数据 df.head(n) # 查看DataFrame...() # 检查DataFrame对象中的空值,并返回一个Boolean数组 pd.notnull() # 检查DataFrame对象中的非空值,并返回一个Boolean数组 df.dropna() #...]) data.apply(np.mean) # 对DataFrame中的每一列应用函数np.mean data.apply(np.max,axis=1) # 对DataFrame中的每一行应用函数np.max...df.concat([df1, df2],axis=1,join='inner') # 将df2中的列添加到df1的尾部,值为空的对应行与对应列都不要 df1.join(df2.set_index(col1

    3.4K20
    领券