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

在Dataframe中划分两列并将结果放在现有列中,但按索引而不是名称引用列

,可以使用Dataframe的iloc方法来实现。

首先,我们需要确定要划分的两列的索引位置。假设我们要划分的两列的索引位置分别为index1和index2。

然后,我们可以使用iloc方法将这两列划分出来,并将结果放在现有列中。具体步骤如下:

  1. 使用iloc方法选取要划分的两列,将其赋值给一个新的Dataframe,命名为df_split。例如,假设要划分的两列的索引位置分别为2和3,则可以使用以下代码:
  2. 使用iloc方法选取要划分的两列,将其赋值给一个新的Dataframe,命名为df_split。例如,假设要划分的两列的索引位置分别为2和3,则可以使用以下代码:
  3. 使用iloc方法选取要更新的现有列,将其赋值给一个新的Dataframe,命名为df_update。例如,假设要更新的现有列的索引位置为1,则可以使用以下代码:
  4. 使用iloc方法选取要更新的现有列,将其赋值给一个新的Dataframe,命名为df_update。例如,假设要更新的现有列的索引位置为1,则可以使用以下代码:
  5. 将df_split中的数据赋值给df_update,以更新现有列的值。例如,可以使用以下代码:
  6. 将df_split中的数据赋值给df_update,以更新现有列的值。例如,可以使用以下代码:

完整的代码示例如下:

代码语言:txt
复制
# 导入pandas库
import pandas as pd

# 创建一个示例Dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                   'B': [5, 6, 7, 8],
                   'C': [9, 10, 11, 12],
                   'D': [13, 14, 15, 16]})

# 划分两列并将结果放在现有列中
df_split = df.iloc[:, [2, 3]]  # 选取要划分的两列
df_update = df.iloc[:, 1]  # 选取要更新的现有列
df_update = df_split  # 更新现有列的值

# 打印更新后的Dataframe
print(df)

以上代码将划分的两列的值更新到现有列中,按照索引而不是名称引用列。请注意,这只是一个示例,具体的索引位置和Dataframe结构可能会有所不同,根据实际情况进行调整。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”,该透视表将数据现有投影为新表的元素,包括索引和值。初始DataFrame中将成为索引,并且这些显示为唯一值,而这的组合将显示为值。...包含值的将转换为:一用于变量(值名称),另一用于值(变量包含的数字)。 ? 结果是ID的值(a,b,c)和值(B,C)及其对应值的每种组合,以列表格式组织。...Stack 堆叠采用任意大小的DataFrame并将“堆叠”为现有索引的子索引。因此,所得的DataFrame仅具有一索引。 ? 堆叠名为df的表就像df.stack()一样简单 。...如果不是,则“ join”和“ merge”定义方面具有非常相似的含义。 Concat 合并和连接是水平工作,串联或简称为concat,DataFrame行(垂直)连接的。...串联是将附加元素附加到现有主体上,不是添加新信息(就像逐联接一样)。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,这可以看作是行的列表。

13.3K20

Pandas图鉴(三):DataFrames

第二种情况,它对行和都做了同样的事情。向Pandas提供名称不是整数标签(使用参数),有时提供行的名称。...DataFrame种可供选择的索引模式:loc用于通过标签进行索引,iloc用于通过位置索引进行索引Pandas引用多行/是一种复制,不是一种视图。...垂直stacking 这可能是将个或多个DataFrame合并为一个的最简单的方法:你从第一个DataFrame中提取行,并将第二个DataFrame的行附加到底部。...注意:要小心,如果第二个表有重复的索引值,你会在结果中出现重复的索引值,即使左表的索引是唯一的 有时,连接的DataFrame有相同名称。...要将其转换为宽格式,请使用df.pivot: 这条命令抛弃了与操作无关的东西(即索引和价格),并将所要求的三信息转换为长格式,将客户名称放入结果索引,将产品名称放入其,将销售数量放入其 "

36220

最全面的Pandas的教程!没有之一!

增加数据列有种办法:可以从头开始定义一个 pd.Series,再把它放到表,也可以利用现有来产生需要的新。比如下面种操作: 定义一个 Series ,并放入 'Year' : ?...获取 DataFrame 的一行或多行数据 要获取某一行,你需要用 .loc[] 来索引(标签名)引用这一行,或者用 .iloc[],这行在表的位置(行数)来引用。 ?...其中 left 参数代表放在左侧的 DataFrame right 参数代表放在右边的 DataFrame;how='inner' 指的是当左右DataFrame 存在不重合的 Key 时,...和 .merge() 不同,连接采用索引作为公共的键,不是某一。 ? 同样,inner 代表交集,Outer 代表并集。...index 表示进行分组索引 columns 则表示最后结果的数据进行分列。

25.8K64

整理了 25 个 Pandas 实用技巧,拿走不谢!

我们以生成器表达式用read_csv()函数来读取每个文件,并将结果传递给concat()函数,这会将单个的DataFrame行来组合: ? 不幸的是,索引值存在重复。...为了避免这种情况,我们需要告诉concat()函数来忽略索引,使用默认的整数索引: ? 10. 从多个文件构建DataFrame 上一个技巧对于数据集中每个文件包含行记录很有用。...将DataFrame划分个随机的子集 假设你想要将一个DataFrame划分部分,随机地将75%的行给一个DataFrame,剩下的25%的行给另一个DataFrame。...读者注:该方法机器学习或者深度学习很有用,因为模型训练前,我们往往需要将全部数据集某个比例划分成训练集和测试集。该方法既简单又高效,值得学习和尝试。 13....set_option()函数第一个参数为选项的名称,第二个参数为Python格式化字符。可以看到,Age和Fare现在已经保留小数点后位。

3.2K10

手把手教你做一个“渣”数据师,用Python代替老情人Excel

请按照以下链接下载数据,并将放在与存储Python文件的同一文件夹。...4、使用工作表的列作为索引 除非明确提到,否则索引会添加到DataFrame,默认情况下从0开始。...2、查看多 ? 3、查看特定行 这里使用的方法是loc函数,其中我们可以指定以冒号分隔的起始行和结束行。注意,索引从0开始而不是1。 ? 4、同时分割行和 ? 5、某一筛选 ?...11、Excel复制自定义的筛选器 ? 12、合并个过滤器的计算结果 ? 13、包含Excel的功能 ? 14、从DataFrame获取特定的值 ?...默认方法; outer——当左侧或右侧DataFrame存在匹配时,返回所有记录。 ? 以上可能不是解释这个概念的最好例子,原理是一样的。

8.3K30

Pandas 25 式

,这是因为 data 目录里还有一个叫 stocks.csv 的文件,如果用 *,会读取出 4 个文件,不是原文中的 3 个文件。 ? 生成的 DataFrame 索引有重复值,见 “0、1、2”。...通过赋值语句,把这添加到原 DataFrame。 ? 如果想分割字符串,只想保留分割结果的一,该怎么操作? ? 要是只想保留城市,可以选择只把城市加到 DataFrame 里。 ?...要把第二转为 DataFrame第二上使用 apply() 方法,并把结果传递给 Series 构建器。 ?...要解决这个问题得用 transform() 方法,这个方法执行同样的计算,返回与原始数据行数一样的输出结果,本例为 4622 行。 ?...年龄列有 1 位小数,票价列有 4 位小数,如何将这显示的小数位数标准化? 用以下代码让这只显示 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。

8.4K00

数据分析利器 pandas 系列教程(二):强大的 DataFrame

,而且都有名字:name、sex、course、grade,通过这些名字,可以索引到某一,这些名字称为索引),因此, dataframe,我更愿意将 index 称为行索引,以此和索引区分开。...创建 dataframe 其实有 N 种方法,没必要一一掌握,毕竟常用的不过三种,我也不打算把所有的创建方式都说一遍,那样有炫技的嫌疑,按照自己的理解,我把这些创建方式统一分为大类:的方式创建、...({'name':names,'sex':sexs,'course':courses,'grade':grades}) 打印结果就是文章开头那个 dataframe,这种创建方式可以划分的方式创建...这里我纠正一下我上篇文章的错误之处:series.values 或 series.unique() 返回的并不是列表,虽然打印结果像列表(因为对 __str__()函数进行了重载),实际上却是 ndarray...注意 apply() 函数是有返回值的,并且是要用 df['grade'] 接收不是 df,否则整个 dataframe 只会剩下 grade 这一

1.2K30

数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式,长文建议收藏

,这是因为 data 目录里还有一个叫 stocks.csv 的文件,如果用 *,会读取出 4 个文件,不是原文中的 3 个文件。 ? 生成的 DataFrame 索引有重复值,见 “0、1、2”。...通过赋值语句,把这添加到原 DataFrame。 ? 如果想分割字符串,只想保留分割结果的一,该怎么操作? ? 要是只想保留城市,可以选择只把城市加到 DataFrame 里。 ?...要把第二转为 DataFrame第二上使用 apply() 方法,并把结果传递给 Series 构建器。 ?...要解决这个问题得用 transform() 方法,这个方法执行同样的计算,返回与原始数据行数一样的输出结果,本例为 4622 行。 ?...年龄列有 1 位小数,票价列有 4 位小数,如何将这显示的小数位数标准化? 用以下代码让这只显示 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。

7.1K20

数据导入与预处理-课程总结-04~06章

header:表示指定文件的哪一行数据作为DataFrame类对象的索引,默认为0,即第一行数据作为索引。...header:表示指定文件的哪一行数据作为DataFrame类对象的索引。 names:表示DataFrame类对象的索引列表。...ignore_index:是否忽略索引,可以取值为True或False(默认值)。若设为True,则会在清除结果对象的现有索引后生成一组新的索引。...lsuffix: 左DataFrame重复列的后缀 rsuffix: 右DataFrame重复列的后缀 sort: 字典序对结果在连接键上排序 join方式为某个相同进行join: score_df...prefix:表示索引名称的前缀,默认为None。 prefix_sep:表示附加前缀的分隔符,默认为“_”。 columns:表示哑变量处理的索引名称,默认为None。

13K10

整理了25个Pandas实用技巧

DataFrame划分个随机的子集 假设你想要将一个DataFrame划分部分,随机地将75%的行给一个DataFrame,剩下的25%的行给另一个DataFrame。...注:该方法机器学习或者深度学习很有用,因为模型训练前,我们往往需要将全部数据集某个比例划分成训练集和测试集。该方法既简单又高效,值得学习和尝试。...我们将会使用str.split()函数,告诉它以空格进行分隔,并将结果扩展成一个DataFrame: ? 这三实际上可以通过一行代码保存至原来的DataFrame: ?...如果我们想要划分一个字符串,但是仅保留其中一个结果呢?比如说,让我们以", "来划分location这一: ?...这里有,第二包含了Python的由整数元素组成的列表。

2.8K40

整理了25个Pandas实用技巧(下)

DataFrame划分个随机的子集 假设你想要将一个DataFrame划分部分,随机地将75%的行给一个DataFrame,剩下的25%的行给另一个DataFrame。...注:该方法机器学习或者深度学习很有用,因为模型训练前,我们往往需要将全部数据集某个比例划分成训练集和测试集。该方法既简单又高效,值得学习和尝试。...我们对genre使用value_counts()函数,并将它保存成counts(type为Series): 该Series的nlargest()函数能够轻松地计算出Series前3个最大值: 事实上我们该...我们将会使用str.split()函数,告诉它以空格进行分隔,并将结果扩展成一个DataFrame: 这三实际上可以通过一行代码保存至原来的DataFrame: 如果我们想要划分一个字符串,但是仅保留其中一个结果呢...DataFrame: 这里有,第二包含了Python的由整数元素组成的列表。

2.4K10

【Python】这25个Pandas高频实用技巧,不得不服!

我们以生成器表达式用read_csv()函数来读取每个文件,并将结果传递给concat()函数,这会将单个的DataFrame行来组合: pd.concat((pd.read_csv(file) for...将DataFrame划分个随机的子集 假设你想要将一个DataFrame划分部分,随机地将75%的行给一个DataFrame,剩下的25%的行给另一个DataFrame。...将DataFrame划分个随机的子集 假设你想要将一个DataFrame划分部分,随机地将75%的行给一个DataFrame,剩下的25%的行给另一个DataFrame。...读者注:该方法机器学习或者深度学习很有用,因为模型训练前,我们往往需要将全部数据集某个比例划分成训练集和测试集。该方法既简单又高效,值得学习和尝试。 13....可以看到,Age和Fare现在已经保留小数点后位。注意,这并没有修改基础的数据类型,只是修改了数据的显示结果

6.5K50

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 的一的数据结构。使用序列类似于引用电子表格的。 4. Index 每个 DataFrame 和 Series 都有一个索引,它们是数据行上的标签。... Pandas 索引可以设置为一个(或多个)唯一值,这就像在工作表中有一用作行标识符一样。与大多数电子表格不同,这些索引值实际上可用于引用行。...日期功能 本节将提到“日期”,时间戳的处理方式类似。 我们可以将日期功能分为部分:解析和输出。Excel电子表格,日期值通常会自动解析,如果您需要,还有一个 DATEVALUE 函数。...的选择 Excel电子表格,您可以通过以下方式选择所需的: 隐藏; 删除引用从一个工作表到另一个工作表的范围; 由于Excel电子表格通常在标题行命名,因此重命名列只需更改第一个单元格的文本即可... Pandas 中提取单词最简单的方法是用空格分割字符串,然后索引引用单词。请注意,如果您需要,还有更强大的方法。

19.5K20

数据导入与预处理-第6章-02数据变换

基于值重塑数据(生成一个“透视”表)。使用来自指定索引/的唯一值来形成结果DataFrame的轴。此函数不支持数据聚合,多个值将导致的MultiIndex。...pivot()函数如下: DataFrame.pivot(index=None, columns=None, values=None) index:表示新生成对象的行索引,若未指定说明使用现有对象的行索引...pivot_table透视的过程如下图: 假设某商店记录了5月和6月活动期间不同品牌手机的促销价格,保存到以日期、商品名称、价格为标题的表格,若对该表格的商品名称进行轴向旋转操作,即将商品名称的唯一值变换成索引...# 使用agg()方法聚合分组中指定的数据 groupby_obj.agg({'a':'max', 'c':'sum', 'e': my_range}) 输出为: 使用agg方法,还经常使用重置索引...prefix:表示索引名称的前缀,默认为None。 prefix_sep:表示附加前缀的分隔符,默认为“_”。 columns:表示哑变量处理的索引名称,默认为None。

19.2K20

数据科学 IPython 笔记本 7.5 数据索引和选择

loc和iloc的显式特性,使它们维护清晰可读的代码时非常有用;特别是整数索引的情况下,我建议使用这者,来使代码更容易阅读和理解,并防止由于混合索引/切片约定导致的细微错误。...例如,DataFrame有pop()方法,所以data.pop将指向它不是pop: data.pop is data['pop'] # False 特别是,你应该避免尝试通过属性对赋值(即使用data...使用iloc索引器,我们可以索引底层数组,好像它是一个简单的 NumPy 数组(使用隐式的 Python 风格索引),结果中保留了DataFrame索引标签: data.iloc[:3, :2]...149995 12882135 85.883763 这样的切片也可以通过数字不是索引引用行: data[1:3] area pop density Florida 170312 19552860...114.806121 Illinois 149995 12882135 85.883763 与之类似,直接掩码操作也是不是解释的: data[data.density > 100] area

1.7K20

pandas多级索引的骚操作!

我们知道dataframe是一个二维的数据表结构,通常情况下行和索引都只有一个。当需要多维度分析时,我们就需要添加多层级索引了。关系型数据库也被叫做复合主键。...一种是只有纯数据,索引需要新建立;另一种是索引可从数据获取。 因为种情况建立多级索引的方法不同,下面分情况来介绍。 01 新建多级索引 当只有数据没有索引时,我们需要指定索引值,比如下图。...,即组合,结果如上。...set_index(['城市','大学','专业','年份']).unstack().unstack() 以上种方式结果相同,均可从原数据抽取列维度数据并设置为行列的多级索引。...2、多层级索引筛选 通过MultiIndex访问dataFrame的好处是,可以很容易地一次引用所有层次(可能会省略内部层次),语法简单方便。 这里通过.loc查询方法进行举例。

93531

Python要求提取多个txt文本的数据

现有一个文件夹,其中含有大量的.txt格式文本文件,如下图所示;同时,这些文本文件,文件名中含有Point字段的,都是我们需要的文件,我们接下来的操作都是对这些我们需要的文件而言的;不含有Point...在这里,我们使用制表符作为分隔符,并将数据存储DataFrame对象df。   ...接下来,我们已经提取出来的数据,从第二行开始,提取每一行从第三到最后一的数据,将其展平为一维数组,从而方便接下来将其放在原本第一行的后面(右侧)。...然后,我们使用pd.DataFrame()函数将展平的数组转换为DataFrame对象;紧接着,我们使用pd.concat()函数将原本的第一行数据,和展平后的数据合并(也就是放在了第一行的右侧),...并将结果存储result_df

28810

Python要求提取多个txt文本的数据

现有一个文件夹,其中含有大量的.txt格式文本文件,如下图所示;同时,这些文本文件,文件名中含有Point字段的,都是我们需要的文件,我们接下来的操作都是对这些我们需要的文件而言的;不含有Point...在这里,我们使用制表符作为分隔符,并将数据存储DataFrame对象df。   ...接下来,我们已经提取出来的数据,从第二行开始,提取每一行从第三到最后一的数据,将其展平为一维数组,从而方便接下来将其放在原本第一行的后面(右侧)。...然后,我们使用pd.DataFrame()函数将展平的数组转换为DataFrame对象;紧接着,我们使用pd.concat()函数将原本的第一行数据,和展平后的数据合并(也就是放在了第一行的右侧),...并将结果存储result_df

19310
领券