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pandas数据框中添加列表作为第二列时,如何保持一列不变?

在pandas数据框中添加列表作为第二列时,可以使用insert()方法来实现,并且保持一列不变。具体步骤如下:

  1. 首先,将要添加的列表转换为pandas的Series对象。
  2. 然后,使用insert()方法将Series对象插入到数据框中指定的位置。
  3. 最后,可以选择删除原始的第二列,以保持一列不变。

以下是示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 原始数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'C': [4, 5, 6]})

# 要添加的列表
new_list = [7, 8, 9]

# 将列表转换为Series对象
new_series = pd.Series(new_list)

# 使用insert()方法将Series对象插入到数据框中指定的位置
df.insert(1, 'B', new_series)

# 删除原始的第二列
df.drop(columns=['C'], inplace=True)

# 打印结果
print(df)

这样,就可以在pandas数据框中添加列表作为第二列,并保持一列不变。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

没错,这篇文章教你妙用Pandas轻松处理大规模数据

在这篇文章,我们将介绍 Pandas 的内存使用情况,以及如何通过为数据(dataframe)(column)选择适当的数据类型,将数据的内存占用量减少近 90%。...最原始的数据是 127 个独立的 CSV 文件,不过我们已经使用 csvkit 合并了这些文件,并且第一行为每一列添加了名字。...数据的内部表示 底层,Pandas 按照数据类型将分成不同的块(blocks)。这是 Pandas 如何存储数据前十二的预览。 你会注意到这些数据块不会保留对列名的引用。...你可以看到,存储 Pandas 的字符串的大小与作为 Python 单独字符串的大小相同。 使用分类来优化对象类型 Pandas 0.15版引入了 Categoricals (分类)。...回到我们的类型表,里面有一个日期(datetime)类型可以用来表示数据集的第一列。 你可能记得这一列之前是作为整数型读取的,而且已经被优化为 uint32。

3.6K40

通宵翻译Pandas官方文档,写了这份Excel万字肝货操作!

Pandas ,如果未指定索引,则默认使用 RangeIndex(第一行 = 0,第二行 = 1,依此类推),类似于电子表格的行标题/数字。... 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列用作行标识符一样。与大多数电子表格不同,这些索引值实际上可用于引用行。...要使更改“保持不变”,您需要分配给一个新变量。 sorted_df = df.sort_values("col1") 或覆盖原来的。... Pandas ,您通常希望使用日期进行计算将日期保留为日期时间对象。输出部分日期(例如年份)是通过电子表格的日期函数和 Pandas 的日期时间属性完成的。...按值排序 Excel电子表格的排序,是通过排序对话完成的。 pandas 有一个 DataFrame.sort_values() 方法,它需要一个列表来排序。

19.5K20
  • 筛选功能(Pandas读书笔记9)

    今天和大家分享如果使用Pandas实现单、多条件筛选、模糊筛选。 还是老套路,我们需要先读取一组数据作为测试文件。...这里两个数字都是闭合的,案例[7:11]则选取的是第8行至第12行(pandas从0开始编号) 二、提取任意 1、按照列名提取单列 ? 2、按照列名提取多 ?...df['涨跌额']是选出涨跌额这一列 我们看到使用判断后返回的是一个布尔型的数据,是一个TRUE和FALSE的集合体。 那我们如何将这个布尔型的数据实现筛选的功能呢? ?...我们将这个布尔型数据作为一个参数,外面套上原始数据括号即可!就实现了筛选功能。 原理就是布尔型数据为真的话,罗列出来!...)将原始数据强制转化为浮点型数据,除以100,让原始数据保持不变;最后使用赋值将更改后的数据重新赋值给涨跌幅那一列

    5.9K61

    使用pandas进行数据快捷加载

    默认情况下,pandas会将数据存储到一个专门的数据结构,这个数据结构能够实现按行索引、通过自定义的分隔符分隔变量、推断每一列的正确数据类型、转换数据(如果需要的话),以及解析日期、缺失值和出错数据。...如果想要输出不同的行数,调用函数只需要设置想要的行数作为参数,格式如下: iris.head(2) 上述命令只输出了数据的前两行。...以下是X数据集的后4行数据: ? 在这个例子,得到的结果是一个pandas数据。为什么使用相同的函数却有如此大的差异呢?...那么,在前一个例子,我们想要抽取一列,因此,结果是一维向量(即pandas series)。 第二个例子,我们要抽取多,于是得到了类似矩阵的结果(我们知道矩阵可以映射为pandas数据)。...为了获得数据集的维数,只需pandas数据和series上使用属性shape,如下面的例子所示: print (X.shape) #输出:(150,2) print (y.shape) #输出:(150

    2.1K21

    30 个小例子帮你快速掌握Pandas

    我们删除了4,因此列数从14减少到10。 2.读取选择特定的 我们只打算读取csv文件的某些。读取列表将传递给usecols参数。如果您事先知道列名,则比以后删除更好。...符合指定条件的值将保持不变,而其他值将替换为指定值。 20.排名函数 它为这些值分配一个等级。让我们创建一个根据客户余额对客户进行排名的。...method参数指定如何处理具有相同值的行。first表示根据它们在数组(即的顺序对其进行排名。 21.唯一值的数量 使用分类变量,它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。...23.分类数据类型 默认情况下,分类数据与对象数据类型一起存储。但是,这可能会导致不必要的内存使用,尤其是当分类变量的基数较低。 低基数意味着与行数相比,一列具有很少的唯一值。...计算元素的时间序列或顺序数组的变化百分比很有用。 ? 从第一元素(4)到第二元素(5)的变化为%25,因此第二个值为0.25。

    10.7K10

    数据科学学习手札06)Python在数据操作上的总结(初级篇)

    数据(Dataframe)作为一种十分标准的数据结构,是数据分析中最常用的数据结构,Python和R各有对数据的不同定义和操作。...Python 本文涉及Python数据,为了更好的视觉效果,使用jupyter notebook作为演示的编辑器;Python数据相关功能集成在数据分析相关包pandas,下面对一些常用的关于数据的知识进行说明...True,以左侧数据的行标签作为联结键 right_index:为True,以右侧数据的行标签作为联结键 sort:为True合并之后以联结键为排序依据进行排序 suffixes:一个元组...7.数据的条件筛选 日常数据分析的工作,经常会遇到要抽取具有某些限定条件的样本来进行分析,SQL我们可以使用Select语句来选择,而在pandas,也有几种相类似的方法: 方法1: A =...11.数据的排序 df.sort_values()方法对数据进行排序: 参数介绍: by:为接下来的排序指定一列数据作为排序依据,即其他随着这的排序而被动的移动 df#原数据 ?

    14.2K51

    pandas入门3-2:识别异常值以及lambda 函数

    续上篇文章《pandas入门3-1:识别异常值以及lambda 函数》 假设每个月的客户数量保持相对稳定,将从数据集中删除该月中特定范围之外的任何数据。最终结果应该是没有尖峰的平滑图形。...原因是transform将使dataframe的形状(行数和数)保持不变,而apply则不会。通过查看前面的图表,可以发现它们不像高斯分布,这意味着不能使用像mean和stDev这样的汇总统计。...原始数据(df)每天有多个记录。我们留下了一个由State和StatusDate索引的数据集。Outlier的False表示该记录不是异常值。...,2009年1月份,最大客户数为901.如果我们使用了apply,我们将得到一个数据(年份和月份)作为索引,只有Max值为901。...请记住,当选择axis = 0,会逐行添加

    97710

    数据科学学习手札72)用pdpipe搭建pandas数据分析流水线

    pdpipe作为专门针对pandas进行流水线化改造的模块,为熟悉pandas数据分析人员书写优雅易读的代码提供一种简洁的思路,本文就将针对pdpipe的用法进行介绍。...2.2.1 basic_stages basic_stages包含了对数据的行、进行丢弃/保留、重命名以及重编码的若干类: ColDrop:   这个类用于对指定单个或多个进行丢弃...图7 DropNa:   这个类用于丢弃数据中空值元素,其主要参数与pandas的dropna()保持一致,核心参数如下: axis:0或1,0表示删除含有缺失值的行,1表示删除含有缺失值的...图10 FreqDrop:   这个类用于删除指定的一列数据中出现频次小于所给阈值对应的全部行,主要参数如下: threshold:int型,传入频次阈值,低于这个阈值的行将会被删除 column...  这是我们2.1举例说明使用到的创建pipeline的方法,直接传入由按顺序的pipeline组件组成的列表便可生成所需pipeline,而除了直接将其视为函数直接传入原始数据和一些辅助参数(如

    1.4K10

    案例 | 用pdpipe搭建pandas数据分析流水线

    pdpipe作为专门针对pandas进行流水线化改造的模块,为熟悉pandas数据分析人员书写优雅易读的代码提供一种简洁的思路,本文就将针对pdpipe的用法进行介绍。... 5、丢掉genres_num小于等于5的行 上述操作直接使用pandas并不会花多少时间,但是想要不创造任何中间临时结果一步到位产生所需的数据框子集,并且保持代码的可读性不是一件太容易的事,但是利用...': 3}).apply(data).head(3) 结果如图7: 图7 DropNa:   这个类用于丢弃数据中空值元素,其主要参数与pandas的dropna()保持一致,核心参数如下: axis...# 删除含有缺失值的 pdp.DropNa(axis=1).apply(df) 结果如图10: 图10 FreqDrop:   这个类用于删除指定的一列数据中出现频次小于所给阈值对应的全部行,...,因此只能形成一列返回值),默认为'new_col' follow_column:str型,控制结果插入到指定列名之后,默认为None,即放到最后一列 func_desc:str型,可选参数,为你的函数添加说明文字

    80810

    Pandas图鉴(三):DataFrames

    如果你 "即时" 添加流媒体数据,则你最好的选择是使用字典或列表,因为 Python 列表的末尾透明地预分配了空间,所以追加的速度很快。...所有的算术运算都是根据行和的标签来排列的: DataFrames和Series的混合操作,Series的行为(和广播)就像一个行-向量,并相应地被对齐: 可能是为了与列表和一维NumPy向量保持一致...从这个简化的案例你可以看到(见上面的 "full outer join 全外链"),与关系型数据库相比,Pandas保持行的顺序方面是相当灵活的。...同时保持了左边DataFrame的索引值和行的顺序不变。...首先,你可以只用一个名字来指定要分组的,如下图所示: 如果没有as_index=False,Pandas会把进行分组的那一列作为索引

    40020

    干货!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Pandas的八种技术均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。 ?...当一列爆炸,其中的所有列表作为新行列同一索引下(为防止发生这种情况, 此后只需调用 .reset_index()即可)。...作为另一个示例,当级别设置为0(第一个索引级别),其中的值将成为,而随后的索引级别(第二个索引级别)将成为转换后的DataFrame的索引。 ?...合并不是pandas的功能,而是附加到DataFrame。始终假定合并所在的DataFrame是“左表”,函数作为参数调用的DataFrame是“右表”,并带有相应的键。...为了防止这种情况,请添加一个附加参数join ='inner',该参数 只会串联两个DataFrame共有的。 ? 切记:列表和字符串,可以串联其他项。

    13.3K20

    Python3分析CSV数据

    ,提供iloc函数根据行索引选取一个单独行作为索引,提供reindex函数为数据重新生成索引。...最后,对于第三个值,使用内置的len 函数计算出列表变量header 的值的数量,这个列表变量包含了每个输入文件的标题列表。我们使用这个值作为每个输入文件数。...基本过程就是将每个输入文件读取到pandas数据,将所有数据追加到一个数据列表,然后使用concat 函数将所有数据连接成一个数据。...如果你需要平行连接数据,那么就在concat 函数设置axis=1。除了数据pandas 还有一个数据容器,称为序列。你可以使用同样的语法去连接序列,只是要将连接的对象由数据改为序列。...下面的代码演示了如何对于多个文件的某一列计算这两个统计量(总计和均值),并将每个输入文件的计算结果写入输出文件。 #!

    6.7K10

    python科学计算之Pandas使用(二)

    (有人把 DataFrame 翻译为“数据”,是不是还可以称之为“筐”呢?向里面装数据嘛。) ?...字典中就规定好数列名称(第一层键)和每横行索引(第二层字典键)以及对应的数据第二层字典值),也就是字典规定好了每个数据格子数据,没有规定的都是空。 ?...一直耿耿于怀没有数值的那一列,下面的操作是统一给那一列赋值: ?...将 Series 对象(sdebt 变量所引用) 赋给 f3['debt']Pandas 的一个重要特性——自动对齐——在这里起做用了, Series ,只有两个索引("a","c"),它们将和...自动对齐之后,没有被复制的依然保持 NaN。 还可以更精准的修改数据吗?当然可以,完全仿照字典的操作: ? 这些操作是不是都不陌生呀,这就是 Pandas 的两种数据对象。

    1K10

    图解pandas的assign函数

    我们处理数据的时候,有时需要根据某个进行计算得到一个新,以便后续使用,相当于是根据已知得到新的,这个时候assign函数非常方便。下面通过实例来说明函数的的用法。...Pandas文章 本文是Pandas文章连载系列的第21篇,主要分为3类: 基础部分:1-16篇,主要是介绍Pandas基础和常用操作,比如数据创建、检索查询、排名排序、缺失值/重复值处理等常见的数据处理操作...: 方式1:直接调用数据 # 方式1:数据df上调用 # 使用数据df的col1属性,生成col3 df.assign(col3=lambda x: x.col1 / 2 + 20)...+,我们可以同一个赋值创建多个,并且其中一个还可以依赖于同一个赋值定义的另一列,也就是中间生成的新可以直接使用: df.assign( col5=lambda x: x["col1...assign和apply的主要区别在于:前者不改变原数据,apply函数是数据的基础上添加

    41120

    不再纠结,一文详解pandas的map、apply、applymap、groupby、agg...

    输入多数据 apply()最特别的地方在于其可以同时处理多数据,我们先来了解一下如何处理多数据输入单列数据输出的情况。...譬如这里我们编写一个使用到多数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话,并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数(当调用DataFrame.apply(),apply()串行过程实际处理的是每一行数据...输出多数据 有些时候我们利用apply()会遇到希望同时输出多数据的情况,apply()同时输出多实际上返回的是一个Series,这个Series每个元素是与apply()传入函数的返回值顺序对应的元组...3.1 利用groupby()进行分组 要进行分组运算第一步当然就是分组,pandas数据进行分组使用到groupby()方法。...可以注意到虽然我们使用reset_index()将索引还原回变量,但聚合结果的列名变成红色奇怪的样子,而在pandas 0.25.0以及之后的版本,可以使用pd.NamedAgg()来为聚合后的每一列赋予新的名字

    5K10

    不再纠结,一文详解pandas的map、apply、applymap、groupby、agg...

    输入多数据 apply()最特别的地方在于其可以同时处理多数据,我们先来了解一下如何处理多数据输入单列数据输出的情况。...有些时候我们利用apply()会遇到希望同时输出多数据的情况,apply()同时输出多实际上返回的是一个Series,这个Series每个元素是与apply()传入函数的返回值顺序对应的元组...3.1 利用groupby()进行分组 要进行分组运算第一步当然就是分组,pandas数据进行分组使用到groupby()方法。...,第二个元素是分组出的子集数据,而对于DataFrame.groupby()得到的结果。...,但聚合结果的列名变成红色奇怪的样子,而在pandas 0.25.0以及之后的版本,可以使用pd.NamedAgg()来为聚合后的每一列赋予新的名字: data.groupby(['year','

    5.3K30

    Pandas速查卡-Python数据科学

    刚开始学习pandas要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的,所以Dataquest(https://www.dataquest.io/)我们主张查找pandas参考资料(http://pandas.pydata.org...格式的字符串, URL或文件. pd.read_html(url) 解析html URL,字符串或文件,并将表提取到数据列表 pd.read_clipboard() 获取剪贴板的内容并将其传递给read_table...col] 返回一维数组col的 df[[col1, col2]] 作为新的数据返回 s.iloc[0] 按位置选择 s.loc['index_one'] 按索引选择 df.iloc[0,:] 第一行...加入/合并 df1.append(df2) 将df1的行添加到df2的末尾(数应该相同) df.concat([df1, df2],axis=1) 将df1添加到df2的末尾(行数应该相同...df.describe() 数值的汇总统计信息 df.mean() 返回所有的平均值 df.corr() 查找数据之间的相关性 df.count() 计算每个数据的非空值的数量 df.max

    9.2K80

    如果 .apply() 太慢怎么办?

    如果你Python处理数据Pandas必然是你最常使用的库之一,因为它具有方便和强大的数据处理功能。...如果我们想要将相同的函数应用于Pandas数据整个的值,我们可以简单地使用 .apply()。Pandas数据帧和Pandas系列(数据一列)都可以与 .apply() 一起使用。...但是,你是否注意到当我们有一个超大数据,.apply() 可能会非常慢? 本文中,我们将讨论一些加速数据操作的技巧,当你想要将某个函数应用于。...因此,要点是,简单地使用 .apply() 函数处理所有内容之前,首先尝试为您的任务找到相应的 NumPy 函数。 将函数应用于多 有时我们需要使用数据的多列作为函数的输入。...例如,我们想要创建一列列表来记录“radius_or_3”和“diameter”之间可能的大小。

    27210

    Python数据分析实战基础 | 初识Pandas

    03 创建、读取和存储 1、创建 Pandas我们想要构造下面这一张表应该如何操作呢? ?...别忘了,第一步一定是先导入我们的库——import pandas as pd 构造DataFrame最常用的方式是字典+列表,语句很简单,先是字典外括,然后依次打出每一列标题及其对应的值(此处一定要用列表...温馨提示:使用Pandas,尽量避免用行或者EXCEL操作单元格的思维来处理数据,要逐渐养成一种向思维,每一列是同宗同源,处理起来是嗖嗖的快。...选取多呢?需要用列表来传递:df[['第一列','第二','第三'..]] ?...最后我们一起快速回顾下第一篇文章的内容: 第一步,我们先了解PANDAS到底是个什么东西。 第二步,学习如何构建、读入存储数据。 第三步,拿到数据之后,怎么样快速查看数据

    1.8K30
    领券