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

如何在pandas python中重新添加数据帧中已删除的列?

在pandas中重新添加已删除的列可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,创建一个空的数据帧(DataFrame),用于重新添加已删除的列。可以使用pd.DataFrame()函数创建一个空的数据帧。
  2. 然后,使用已删除的列的名称作为键,将列数据添加到空的数据帧中。可以使用df['列名'] = 列数据的方式将列数据添加到数据帧中。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 删除列B
df = df.drop('B', axis=1)

# 创建一个空的数据帧
new_df = pd.DataFrame()

# 重新添加已删除的列B
new_df['B'] = [4, 5, 6]

# 将重新添加的列B合并到原数据帧中
df = pd.concat([df, new_df], axis=1)

# 打印结果
print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

在这个示例中,我们首先创建了一个包含两列(A和B)的数据帧。然后,我们使用drop()函数删除了列B。接下来,我们创建了一个空的数据帧new_df,并将已删除的列B重新添加到new_df中。最后,我们使用concat()函数将重新添加的列B合并到原数据帧df中,得到最终的结果。

需要注意的是,重新添加已删除的列时,需要确保新添加的列数据与原数据帧的行数相匹配,否则会引发错误。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

对比Excel,Python pandas删除数据框架

标签:Python与Excel,pandas 删除也是Excel常用操作之一,可以通过功能区或者快捷菜单命令或者快捷键来实现。...上一篇文章,我们讲解了Python pandas删除数据框架中行一些方法,删除与之类似。然而,这里想介绍一些新方法。取决于实际情况,正确地使用一种方法可能比另一种更好。...准备数据框架 创建用于演示删除数据框架,仍然使用前面给出“用户.xlsx”数据。 图1 .drop()方法 与删除行类似,我们也可以使用.drop()删除。...如果要覆盖原始数据框架,则要包含参数inplace=True。 图2 del方法 del是Python一个关键字,可用于删除对象。我们可以使用它从数据框架删除。...注意,当使用del时,对象被删除,因此这意味着原始数据框架也会更新以反映删除情况。 图3 重赋值方法 也就是方括号法,但这不是真正删除方法,而是重新赋值操作。但是,最终结果与删除相同。

7.1K20

何在 Pandas 创建一个空数据并向其附加行和

Pandas是一个用于数据操作和分析Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据有效实现。数据是一种二维数据结构。在数据数据以表格形式在行和对齐。...它类似于电子表格或SQL表或Rdata.frame。最常用熊猫对象是数据。大多数情况下,数据是从其他数据源(csv,excel,SQL等)导入到pandas数据。...在本教程,我们将学习如何创建一个空数据,以及如何在 Pandas 向其追加行和。... Pandas 库创建一个空数据以及如何向其追加行和。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们语法以及它们接受参数。这种学习对于那些开始使用 Python  Pandas 库对数据进行操作的人来说非常有帮助。

19030

对比Excel,Python pandas删除数据框架

标签:Python与Excel,pandas 对于Excel来说,删除行是一项常见任务。本文将学习一些从数据框架删除技术。...准备数据框架 我们将使用前面系列中用过“用户.xlsx”来演示删除行。 图1 注意上面代码index_col=0?如果我们将该参数留空,则索引将是基于0索引。...使用.drop()方法删除行 如果要从数据框架删除第三行(Harry Porter),pandas提供了一个方便方法.drop()来删除行。...如果设置为1,则表示。 inplace:告诉pandas是否应该覆盖原始数据框架。 按名称删除行 图2 我们跳过了参数axis,这意味着将其保留为默认值0或行。...这次我们将从数据框架删除带有“Jean Grey”行,并将结果赋值到新数据框架。 图6

4.5K20

Python】基于某些删除数据重复值

Python按照某些去重,可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁语言介绍该函数。...# coding: utf-8 import os #导入设置路径库 import pandas as pd #导入数据处理库 import numpy as np #...导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多组合删除数据重复值') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv('name.csv...原始数据只有第二行和最后一行存在重复,默认保留第一条,故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多数去重,可以在subset添加。...如需处理这种类型数据去重问题,参见本公众号文章【Python】基于多组合删除数据重复值。 -end-

18K31

Python】基于多组合删除数据重复值

最近公司在做关联图谱项目,想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两组合删除数据重复值,两中元素顺序可能是相反。...本文介绍一句语句解决多组合删除数据重复值问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3数据框,希望根据name1和name2组合(在两行顺序不一样)消除重复项。...二、基于两删除数据重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径库 import pandas as pd #导入数据处理库...import numpy as np #导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多组合删除数据重复值') #把路径改为数据存放路径 df =...numpy as np #导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多组合删除数据重复值') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv

14.6K30

Pandas 学习手册中文第二版:1~5

以下内容检索数据第二行: 请注意,此结果已将行转换为Series,数据列名称透视到结果Series索引标签。...具体而言,在本章,我们将介绍: 重命名列 使用[]和.insert()添加 通过扩展添加 使用连接添加 重新排序列 替换内容 删除 添加新行 连接行 通过扩展添加和替换行 使用.drop...-2e/img/00192.jpeg)] 以这种方式使用.rename()将返回一个新数据,其中重命名,并且数据是从原始数据复制。...-2e/img/00206.jpeg)] 删除 可以使用数据del关键字或.pop()或.drop()方法从DataFrame删除。...这些行为差异略有不同: del将从DataFrame删除Series(原地) pop()将同时删除Series并返回Series(也是原地) drop(labels, axis=1)将返回一个删除数据

8.1K10

精通 Pandas 探索性分析:1~4 全

我们还看到了如何代替删除,也可以用0或剩余值平均值来填写缺失记录。 在下一节,我们将学习如何在 Pandas 数据中进行数据集索引。...在本节,我们探讨了如何设置索引并将其用于 Pandas 数据分析。 我们还学习了在读取数据后如何在数据上设置索引。 我们还看到了如何在从 CSV 文件读取数据时设置索引。...重命名 Pandas 数据 在本节,我们将学习在 Pandas 重命名列标签各种方法。 我们将学习如何在读取数据后和读取数据时重命名列,并且还将看到如何重命名所有或特定。...从 Pandas 数据删除 在本节,我们将研究如何从 Pandas 数据集中删除或行。 我们将详细了解drop()方法及其参数功能。...我们看到了如何处理 Pandas 缺失值。 我们探索了 Pandas 数据索引,以及重命名和删除 Pandas 数据。 我们学习了如何处理和转换日期和时间数据

28K10

媲美PandasPythonDatatable包怎么用?

通过本文介绍,你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理,特别在数据量特别大时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...基础属性 下面来介绍 datatable frame 一些基础属性,这与 Pandas dataframe 一些功能类似。...▌排序 datatable 排序 在 datatable 通过特定来对进行排序操作,如下所示: %%time datatable_df.sort('funded_amnt_inv') ___...▌删除行/ 下面展示如何删除 member_id 这一数据: del datatable_df[:, 'member_id'] ▌分组 (GroupBy) 与 Pandas 类似,datatable...下面来看看如何在 datatable 和 Pandas ,通过对 grade 分组来得到 funded_amout 均值: datatable 分组 %%time for i in range(100

7.2K10

Pandas系列 - 基本数据结构

从这一篇文章开始,想要跟大家一起探讨关于数据科学最重要工具了,就是Python提供了 Numpy 和 Pandas,咱们先从Pandas开始,走上数据分析高手之路hhhh 先看下本文文章概览: 一、pandas.Series...数组 字典 标量值 or 常数 二、pandas.DataFrame 创建DataFrame 选择 添加 删除 pop/del 行选择,添加删除 行切片 三、pandas.Panel() 创建面板...s 0 5 1 5 2 5 3 5 dtype: int64 ---- 二、pandas.DataFrame 数据(DataFrame)是二维数据结构,即数据以行和表格方式排列...数据(DataFrame)功能特点: 潜在是不同类型 大小可变 标记轴(行和) 可以对行和执行算术运算 构造函数: pandas.DataFrame(data, index, columns...) major_axis axis 1,它是每个数据(DataFrame)索引(行) minor_axis axis 2,它是每个数据(DataFrame) pandas.Panel(data

5.1K20

媲美PandasPythonDatatable包怎么用?

通过本文介绍,你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理,特别在数据量特别大时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...对象,datatable 基本分析单位是 Frame,这与Pandas DataFrame 或 SQL table 概念是相同:即数据以行和二维数组排列展示。...基础属性 下面来介绍 datatable frame 一些基础属性,这与 Pandas dataframe 一些功能类似。...▌删除行/ 下面展示如何删除 member_id 这一数据: del datatable_df[:, 'member_id'] ▌分组 (GroupBy) 与 Pandas 类似,datatable...下面来看看如何在 datatable 和 Pandas ,通过对 grade 分组来得到 funded_amout 均值: datatable 分组 %%timefor i in range(100

6.7K30

媲美Pandas?一文入门PythonDatatable操作

通过本文介绍,你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理,特别在数据量特别大时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...对象,datatable 基本分析单位是 Frame,这与Pandas DataFrame 或 SQL table 概念是相同:即数据以行和二维数组排列展示。...基础属性 下面来介绍 datatable frame 一些基础属性,这与 Pandas dataframe 一些功能类似。...▌删除行/ 下面展示如何删除 member_id 这一数据: del datatable_df[:, 'member_id'] ▌分组 (GroupBy) 与 Pandas 类似,datatable...下面来看看如何在 datatable 和 Pandas ,通过对 grade 分组来得到 funded_amout 均值: datatable 分组 %%timefor i in range(100

7.5K50

Pandas 秘籍:1~5

另见 Pandas read_csv函数官方文档 访问主要数据组件 可以直接从数据访问三个数据组件(索引,数据每一个。...这些参数每一个都可以设置为字典,该字典将旧标签映射到它们新值。 更多 重命名行标签和标签有多种方法。 可以直接将索引和属性重新分配给 Python 列表。...通常,这些新将从数据集中已有的先前列创建。 Pandas 有几种不同方法可以向数据添加。 准备 在此秘籍,我们通过使用赋值在影片数据集中创建新,然后使用drop方法删除。...del语句: >>> del movie['actor_director_facebook_likes'] 另见 请参阅第 9 章,“组合 Pandas 对象”“对数据添加新行”秘籍,来添加删除行...序列和数据索引器允许按整数位置( Python 列表)和标签( Python 字典)进行选择。.iloc索引器仅按整数位置选择,并且与 Python 列表类似。.

37.2K10

NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南:1~6 全

MySQL 说数据更改。 这意味着当我发出诸如创建表,从表读取或添加数据之类命令时,所有这些操作都将由数据库mydb完成。...我们将一个对象传递给包含将添加到现有对象数据方法。 如果我们正在使用数据,则可以附加新行或新。 我们可以使用concat函数添加,并使用dict,序列或数据进行连接。...我有一个列表,在此列表,我有两个数据。 我有df,并且我有新数据包含要添加。...我们还学习了如何通过删除或填写缺失信息来处理 pandas 数据缺失数据。 在下一章,我们将研究数据分析项目中常见任务,排序和绘图。...我们将看看如何在 Pandas 实现这一目标。 我们还将介绍 Pandas 分层索引和绘图。 按索引排序 在谈论排序时,我们需要考虑我们到底要排序什么。 有行,,它们索引以及它们包含数据

5.3K30

精通 Pandas:1~5

简而言之,pandas 和 statstools 可以描述为 Python 对 R 回答,即数据分析和统计编程语言,它既提供数据结构( R 数据架),又提供丰富统计库用于数据分析。...可以将其视为序列结构字典,在该结构,对和行均进行索引,对于行,则表示为“索引”,对于,则表示为“”。 它大小可变:可以插入和删除。 序列/数据每个轴都有索引,无论是否默认。...五、Pandas 操作,第二部分 – 数据分组,合并和重塑 在本章,我们解决了在数据结构重新排列数据问题。 我们研究了各种函数,这些函数使我们能够通过在实际数据集上利用它们来重新排列数据。...由于并非所有都存在于两个数据,因此对于不属于交集数据每一行,来自另一个数据均为NaN。...在这里,我们可以看到数据旋转,并且该组现在已从行索引(标题)更改为索引(标题),从而使数据看起来更加紧凑。

18.7K10

何在 Python 绘图图形上手动添加图例颜色和图例字体大小?

本教程将解释如何使用 Python 在 Plotly 图形上手动添加图例文本大小和颜色。在本教程结束时,您将能够在强大 Python 数据可视化包 Plotly 帮助下创建交互式图形和图表。...但是,并非所有情况都可以通过 Plotly 默认图例设置来适应。本文将讨论如何在 Python 手动将图例颜色和字体大小应用于 Plotly 图形。...DataFrame() 方法,用于从数据字典创建数据。 然后使用 px.scatter() 方法创建散点图。数据“考试 1 分数”和“考试 2 分数”分别用作 x 轴和 y 轴。...我们首先使用 px.data.tips() 函数首先将提示数据集加载到 Pandas 数据。...Python 手动将图例颜色和图例字体大小添加到绘图图形

54830

Python 数据科学入门教程:Pandas

我倾向于将数据数据直接倒入 Pandas 数据,执行我想要执行操作,然后将数据显示在图表,或者以某种方式提供数据。 最后,如果我们想重新命名其中一,该怎么办?...例如,你可能想“附加”到他们,你可能会添加到最后,基本上就是添加更多行。或者,也许你想添加更多,就像我们情况一样。有四种主要数据组合方式,我们现在开始介绍。...我认为我们最好坚持使用月度数据,但重新采样绝对值得在任何 Pandas 教程涵盖。现在,你可能想知道,为什么我们为重采样创建了一个新数据,而不是将其添加到现有的数据。...我们将从以下脚本开始(请注意,现在通过在HPI_data数据添加一个新,来完成重新采样)。...接下来,我们可以获取所有的数据,将这个新数据添加数据,现在我们真的上路了。

8.9K10

30 个 Python 函数,加速你数据分析处理速度!

PandasPython 中最广泛使用数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法,可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。...为了更好学习 Python,我将以客户流失数据集为例,分享 「30」 个在数据分析过程中最常使用函数和方法。...df[['Geography','Exited','Balance']].sample(n=6).reset_index(drop=True) 17.将特定设置为索引 我们可以将数据任何设置为索引...我发现使用 Pandas 创建基本绘图更容易,而不是使用其他数据可视化库。 让我们创建平衡直方图。 ? 26.减少浮点数小数点 pandas 可能会为浮点数显示过多小数点。...我已经在数据添加了df_new名称。 ? df_new[df_new.Names.str.startswith('Mi')] ?

8.9K60
领券