从Series或字典将新列添加到dataframe中，并将dataframe列映射到key pandas python

在Python的pandas库中，可以使用Series或字典将新列添加到DataFrame中，并将DataFrame列映射到键。

使用Series添加新列：
- 首先，创建一个Series对象，其中包含要添加到DataFrame的新列数据。
- 然后，使用DataFrame的列名作为键，将Series对象分配给DataFrame的新列。
- 示例代码：
- 示例代码：
- 输出结果：
- 输出结果：

使用字典添加新列：
- 首先，创建一个字典，其中键是要添加到DataFrame的新列名，值是新列的数据。
- 然后，使用DataFrame的assign()方法将字典传递给DataFrame，并将其分配给新列。
- 示例代码：
- 示例代码：
- 输出结果：
- 输出结果：

在以上示例中，我们使用了pandas库中的DataFrame对象的相关方法来添加新列。这种方法适用于数据分析、数据处理、机器学习等各种场景中，可以根据需要灵活地添加新列来扩展数据集。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云数据库MySQL版：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
腾讯云人工智能平台（AI Lab）：https://cloud.tencent.com/product/ailab
腾讯云物联网平台（IoT Hub）：https://cloud.tencent.com/product/iothub
腾讯云移动开发平台（移动推送）：https://cloud.tencent.com/product/umeng
腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链服务（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云元宇宙服务（Tencent Real-Time Render）：https://cloud.tencent.com/product/trtr

相关·内容

数据科学 IPython 笔记本 7.4 Pandas 对象介绍

通过这种方式，你可以将 Pandas Series`视为 Python 字典的特化。...字典是将任意键映射到一组任意值的结构，而Series是将类型化键映射到一组类型化值的结构。...与前一节中讨论的Series对象一样，DataFrame可以被认为是 NumPy 数组的扩展，也可以被认为是 Python 字典的特化。我们现在来看看这些观点。...作为特化字典的DataFrame 同样，我们也可以将DataFrame视为字典的特化。字典将键映射到值，DataFrame将列名称映射到列数据的Series。...对于DataFrame，data ['col0']将返回第一列。因此，最好将DataFrame视为扩展的字典而不是扩展的数组，尽管两种看待这个情况的方式都是实用的。

2.3K1 0

最全面的Pandas的教程！没有之一!

从 Python 字典对象创建 Series： ?...如上图的 out[24] 中所示，如果你从一个 Python 字典对象创建 Series，Pandas 会自动把字典的键值设置成 Series 的 index，并将对应的 values 放在和索引对应的...和 NumPy 数组不同，Pandas 的 Series 能存放各种不同类型的对象。从 Series 里获取数据访问 Series 里的数据的方式，和 Python 字典基本一样： ?...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。

25.8K6 4

Pandas中的对象

安装并使用PandasPandas对象简介Pandas的Series对象Series是广义的Numpy数组Series是特殊的字典创建Series对象Pandas的DataFrame对象DataFrame...是广义的Numpy数组DataFrame是特殊的字典创建DataFrame对象Pandas的Index对象将Index看作不可变数组将Index看作有序集合安装并使用Pandas import numpy...是特殊的字典字典是将任意键映射到一组任意值的结构，而Series对象是将类型化键映射到一组类型化值的结构。...DataFrame是广义的Numpy数组如果将Series 类比为带灵活索引的一维数组，那么DataFrame 就可以看作是一种既有灵活的行索引，又有灵活列索引的二维数组。...DataFrame是特殊的字典与Series 类似，我们也可以把DataFrame 看成一种特殊的字典。字典是一个键映射一个值，而DataFrame 是一列映射一个Series 的数据。

2.6K3 0

如何在 Pandas DataFrame中重命名列？

好的列名称还应该是描述性的，言简意赅，并且不应与现有的DataFrame或Series属性冲突。本文中，我们将重命名列名称。重命名的动机是使代码更易于理解，并让你的环境对你有所帮助。...movies = pd.read_csv("data/movie.csv") 2）DataFrame的重命名方法接收将旧值映射到新值的字典。可以为这些列创建一个字典，如下所示。...，并将结果分配给新变量。...可以将Python列表赋值给索引和列属性。...当列表具有与行和列标签相同数量的元素时，此赋值有以下代码就显示了这样一个示例从CSV文件中读取数据，并使用index_col参数告诉Pandas将movie_title列用作索引。

5.4K2 0

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...GROUPED_MAP UDF是最灵活的，因为它获得一个Pandas数据帧，并允许返回修改的或新的。 4.基本想法解决方案将非常简单。...在UDF中，将这些列转换回它们的原始类型，并进行实际工作。如果想返回具有复杂类型的列，只需反过来做所有事情。...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)...maps 列中的字典中。

19.4K3 1

Pandas 25 式

创建 DataFrame 创建 DataFrame 的方式有很多，比如，可以把字典传递给 DataFrame 构建器，字典的 Key 是列名，字典的 Value 为列表，是 DataFrame 的列的值...rename()方法改列名是最灵活的方式，它的参数是字典，字典的 Key 是原列名，值是新列名，还可以指定轴向（axis）。 ? 这种方式的优点是可以重命名任意数量的列，一列、多列、所有列都可以。...从剪贴板创建 DataFrame 想快速把 Excel 或别的表格软件里存储的数据读取为 DataFrame，用 read_clipboard()函数。 ?...把 Series 里的列表转换为 DataFrame 创建一个 DataFrame 示例。 ? 这里包含了两列，第二列包含的是 Python 整数列表。...年龄列有 1 位小数，票价列有 4 位小数，如何将这两列显示的小数位数标准化？用以下代码让这两列只显示 2 位小数。 ? 第一个参数是要设置的选项名称，第二个参数是 Python 的字符串格式。

8.4K0 0

数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式，长文建议收藏

7.1K2 0

【Python环境】Python中的结构化数据分析利器-Pandas简介

创建DataFrame有多种方式：以字典的字典或Series的字典的结构构建DataFrame，这时候的最外面字典对应的是DataFrame的列，内嵌的字典及Series则是其中每个值。...从列表的字典构建DataFrame，其中嵌套的每个列表（List）代表的是一个列，字典的名字则是列标签。这里要注意的是每个列表中的元素数量应该相同。...否则会报错： ValueError: arrays must all be same length 从字典的列表构建DataFrame，其中每个字典代表的是每条记录（DataFrame中的一行），字典中每个值对应的是这条记录的相关属性...只是思路略有不同，一个是以列为单位构建，将所有记录的不同属性转化为多个Series，行标签冗余，另一个是以行为单位构建，将每条记录转化为一个字典，列标签冗余。...right, on='key')#按照key列将两个DataFrame join在一起 DataFrame中的Group by： df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar

15K10 0

Pandas全景透视：解锁数据科学的黄金钥匙

DataFrame的一列就是Series，Series可以转化为DataFrame，调用方法函数to_frame()即可 Series 是 pandas 中的一种数据结构，可以看作是带有标签的一维数组。...底层使用C语言：Pandas的许多内部操作都是用Cython或C语言编写的，Cython是一种Python的超集，它允许将Python代码转换为C语言代码，从而提高执行效率。...向量化操作：Pandas支持向量化操作，这意味着可以对整个数据集执行单个操作，而不是逐行或逐列地进行迭代。向量化操作通常比纯Python循环更快，因为它们可以利用底层的优化和硬件加速。...了解完这些，接下来，让我们一起探索 Pandas 中那些不可或缺的常用函数，掌握数据分析的关键技能。①.map() 函数用于根据传入的字典或函数，对 Series 中的每个元素进行映射或转换。...具体来说，map()函数可以接受一个字典或一个函数作为参数，然后根据这个字典或函数对 Series 中的每个元素进行映射或转换，生成一个新的 Series，并返回该 Series。

881 0

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（八）

如果传递了索引和/或列，你将保证结果 DataFrame 的索引和/或列。因此，一个 Series 字典加上一个特定索引将丢弃所有与传递索引不匹配的数据。...如果没有传递轴标签，它们将根据常识规则从输入数据中构建。从 Series 或字典的字典结果的索引将是各个 Series 的索引的并集。如果有任何嵌套字典，这些将首先转换为 Series。...pandas 知道如何将一个ExtensionArray存储在Series或DataFrame的列中。更多信息请参见 dtypes。...pandas 知道如何获取一个 ExtensionArray 并将其存储在一个 Series 或 DataFrame 的列中。详情请参阅 dtypes。...如果传递了索引和/或列，则保证了结果 DataFrame 的索引和/或列。因此，字典的 Series 加上特定索引将丢弃所有与传递索引不匹配的数据。

2250 0

Python常用小技巧总结

others Python合并多个EXCEL工作表 pandas中Series和Dataframe数据类型互转相同字段合并 Python小技巧简单的表达式列表推导式交换变量检查对象使用内存情况....append(df2) # 将df2中的⾏添加到df1的尾部 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.../archive/数据汇总.csv",index=False) pandas中Series和Dataframe数据类型互转 pandas中series和dataframe数据类型互转利用to_frame...从Python3.5开始，合并字典的操作更加简单如果key重复，那么第一个字典的key会被覆盖 d1 ={"a":1,"b":2} d2 = {"b":2,"c":4} m = {**d1,**d2....get()方法 D.get(key[,default=None]) key – 字典中要查找的键。

9.4K2 0

如何在Python 3中安装pandas包和使用数据结构

在本教程中，我们将首先安装pandas，然后让您了解基础数据结构：Series和DataFrames。安装 pandas 同其它Python包，我们可以使用pip安装pandas。...让我们在命令行中启动Python解释器，如下所示： python 在解释器中，将numpy和pandas包导入您的命名空间： import numpy as np import pandas as pd...], name='Squares') 现在，让我们打电话给系列，这样我们就可以看到pandas的作用： s 我们将看到以下输出，左列中的索引，右列中的数据值。...Python词典提供了另一种表单来在pandas中设置Series。 DataFrames DataFrame是二维标记的数据结构，其具有可由不同数据类型组成的列。...删除或注释掉我们添加到文件中的最后两行，并添加以下内容： ... df_fill = df.fillna(0) print(df_fill) 当我们运行程序时，我们将收到以下输出： first_name

18.1K0 0

猿创征文｜数据导入与预处理-第3章-pandas基础

Dataframe中的数据以一个或多个二维块存放，不是列表、字典或一维数组结构。...pd.DataFrame(data2) print(df1) print(df2) # 由Seris组成的字典创建Dataframe，columns为字典key，index为Series的标签（如果Series...print(df1) # 由字典组成的字典创建Dataframe，columns为字典的key，index为子字典的key df2 = pd.DataFrame(data, columns = ['Jack...pandas中使用reindex()方法实现重新索引功能，该方法会参照原有的Series类对象或DataFrame类对象的索引设置数据：若该索引存在于新对象中，则其对应的数据设为原数据，否则填充为缺失值...类对象还是创建DataFrame类对象，根本目的在于对Series类对象或DataFrame类对象中的数据进行处理，但在处理数据之前，需要先访问Series类对象或DataFrame类对象中的数据。

13.9K2 0

数据分析利器Pandas基本功能

Series 在使用Series之前需要安装pandas的类库，通过pip即可以安装pandas。 pip install pandas 然后通过python导入即可。...正如上面看到的，如果我们没有初始化一个index数组时，Series会自动创建一个从整数索引。如果获取Series的值和索引呢？...看做成一个字典，字典的key映射到index，字典的value映射到data。...Series还会对不同字典的具有相同的key进行计算时，Serise会自动对齐索引。...,如果针对DataFrame操作必须通过by指定行或列的名字。

1.3K7 0

python数据分析——数据分类汇总与统计

例如, DataFrame可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组。然后,将一个函数应用(apply)到各个分组并产生一个新值。...【例5】利用字典或series进行分组。关键技术：可以将定义的字典传给aroupby,来构造数组，也可以直接传递字典。...使用函数分组比起使用字典或Series,使用Python函数是一种更原生的方法定义分组映射。【例6】以上一小节的DataFrame为例,使用len函数计算一个字符串的长度,并用其进行分组。...程序代码如下所示： people.groupby(len).sum() 将函数跟数组、列表、字典、Series混合使用也不是问题，因为任何东西在内部都会被转换为数组 key_list = ['one',...具体的办法是向agg传入一个从列名映射到函数的字典: 只有将多个函数应用到至少一列时，DataFrame才会拥有层次化的列 2.3.返回不含行索引的聚合数据到目前为止，所有例中的聚合数据都有由唯一的分组键组成的索引

1441 0

Pandas系列 - 基本数据结构

数组字典标量值 or 常数二、pandas.DataFrame 创建DataFrame 列选择列添加列删除 pop/del 行选择，添加和删除行切片三、pandas.Panel() 创建面板...从面板中选择数据系列(Series)是能够保存任何类型的数据(整数，字符串，浮点数，Python对象等)的一维标记数组。...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...=['a', 'b', 'c', 'd'])} df = pd.DataFrame(d) print df.iloc[2] 行切片附加行 append 使用append()函数将新行添加到DataFrame..., 6], [7, 8]], columns = ['a','b']) df = df.append(df2) print df 删除行 drop 使用索引标签从DataFrame中删除或删除行。

5.1K2 0

数据科学 IPython 笔记本 7.11 聚合和分组

在本节中，我们将探讨 Pandas 中的聚合，从类似于我们在 NumPy 数组中看到的简单操作，到基于groupby概念的更复杂的操作。...，从原始的DataFrame组中选择了一个特定的Series组。...A 0 1.5 B 1 2.5 C 2 3.5 另一个有用的方案是传递字典，将列名称映射到要应用于该列的操作： df.groupby('key').aggregate({'data1': 'min',...该函数应该接受DataFrame，并返回一个 Pandas 对象（例如，DataFrame，Series）或一个标量；组合操作将根据返回的输出类型进行调整。...4 B 4 7 5 C 5 9 df.groupby(df['key']).sum()： data1 data2 key A 3 8 B 5 7 C 7 12 将索引映射到分组的字典或序列

3.6K2 0

Pandas把dataframe或series转换成list的方法

df.values.tolist() 把series转换为list Series.tolist() Python 将Dataframe转化为字典（dict）有时候我们需要Dataframe中的一列作为...1, ‘b’: 2} Dataframe有自带的方法可以将Dataframe转换为字典的格式。...但是，这种方法是复合的字典，每一列以dataframe的index为key而不是某一列的值，每一列的值作为字典的value，然后再将所有的列放在一个字典里面。...dict2 Out[24]: {'value': {'a': 1, 'b': 2}} 到此这篇关于Pandas把dataframe或series转换成list的方法的文章就介绍到这了,更多相关Pandas...把dataframe或series转换成list内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！

10.9K3 1

Pandas数据分析包

pandas的数据结构 Series Series是一维标记数组，可以存储任意数据类型，如整型、字符串、浮点型和Python对象等，轴标一般指索引。...Series、Numpy中的一维Array、Python基本数据结构List区别：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，...DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。...初始化 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from pandas import Series, DataFrame print('用字典生成DataFrame...它们大部分都属于约简和汇总统计，用于从 Series 中提取单个值，或从 DataFrame 的行或列中提取一个 Series。

3.1K7 1

python数据科学系列：pandas入门详细教程

正因如此，可以从两个角度理解series和dataframe： series和dataframe分别是一维和二维数组，因为是数组，所以numpy中关于数组的用法基本可以直接应用到这两个数据结构，包括数据创建...、切片访问、通函数、广播机制等 series是带标签的一维数组，所以还可以看做是类字典结构：标签是key，取值是value；而dataframe则可以看做是嵌套字典结构，其中列名是key，每一列的series...注意，这里强调series和dataframe是一个类字典结构而非真正意义上的字典，原因在于series中允许标签名重复、dataframe中则允许列名和标签名均有重复，而这是一个真正字典所不允许的。...或字典（用于重命名行标签和列标签） reindex，接收一个新的序列与已有标签列匹配，当原标签列中不存在相应信息时，填充NAN或者可选的填充值 set_index/reset_index，互为逆操作，...对象，功能与python中的普通map函数类似，即对给定序列中的每个值执行相同的映射操作，不同的是series中的map接口的映射方式既可以是一个函数，也可以是一个字典 ?

13.8K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云