在Python的数据分析库pandas中,切片赋值是一种非常常见的操作,它可以帮助我们快速地修改DataFrame或Series的部分数据,本文将详细介绍pandas切片赋值的使用方法和注意事项。
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1、DataFrame:二维表格型数据结构,可以看作是一个Excel表格或者SQL表。
2、Series:一维数组,可以看作是一个Excel表格中的一行或者一列。
3、切片:通过指定行索引和列索引的范围,从DataFrame或Series中提取一部分数据。
4、切片赋值:将新的数据分配给通过切片提取出来的数据。
1、对DataFrame进行切片赋值
假设我们有一个DataFrame如下:
import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]} df = pd.DataFrame(data) print(df)
输出结果:
A B 0 1 5 1 2 6 2 3 7 3 4 8
我们可以使用切片赋值来修改DataFrame的部分数据,例如将第1行的数据修改为[9, 10]:
df.loc[0] = [9, 10] print(df)
输出结果:
A B 0 9 10 1 2 6 2 3 7 3 4 8
2、对Series进行切片赋值
假设我们有一个Series如下:
s = pd.Series([1, 2, 3, 4]) print(s)
输出结果:
0 1 1 2 2 3 3 4 dtype: int64
我们可以使用切片赋值来修改Series的部分数据,例如将第1个元素修改为5:
s[0] = 5 print(s)
输出结果:
0 5 1 2 2 3 3 4 dtype: int64
1、同时修改多个元素:可以使用切片赋值一次性修改多个元素,例如将第1行的第2个元素和第3个元素都修改为0:
df.loc[0, ['A', 'B']] = [0, 0] print(df)
输出结果:
A B 0 0 0 1 2 6 2 3 7 3 4 8
2、同时修改多行或多列:可以使用切片赋值一次性修改多行或多列,例如将第1行到第3行的数据都修改为[9, 10]:
df.loc[0:3, 'A'] = [9, 9, 9] print(df)
输出结果:
A B 0 9 10 1 9 6 2 9 7 3 4 8
1、如果切片范围超出了DataFrame或Series的长度,pandas会自动扩展数据长度,而不是报错,如果我们尝试将第4行的数据修改为[9, 10]:df.loc[3] = [9, 10]
,由于DataFrame只有4行,所以pandas会自动在第4行之前插入一行数据,使得DataFrame变为5行,然后再执行切片赋值操作,最终的输出结果是: A B
0 NaN NaN
1 NaN NaN
2 NaN NaN
3 NaN NaN
4 9 10
,为了避免这种情况,建议在执行切片赋值操作之前检查切片范围是否合理。
当前文章:pandas切片赋值
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