在对excel的操作中,调整列的顺序以及添加一些列也是经常用到的,下面我们用pandas实现这一功能。

1、调整列的顺序

>>> df = pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx')
>>> df
  A B C D
0  bob 12 78 87
1 millor 15 92 21
>>> df.columns
Index(['A', 'B', 'C', 'D'], dtype='object')
# 这是最简单常用的一种方法,相当于指定列名让pandas
# 从df中获取
>>> df[['A', 'D', 'C', 'B']]
  A D C B
0  bob 87 78 12
1 millor 21 92 15
# 这也是可以的
>>> df[['A', 'A', 'A', 'A']]
  A  A  A  A
0  bob  bob  bob  bob
1 millor millor millor millor

2、添加某一列或者某几列

(1)直接添加

>>> df['E']=[1, 2]
>>> df
  A B C D E
0  bob 12 78 87 1
1 millor 15 92 21 2

(2)调用assign方法。该方法善于根据已有的列添加新的列,通过基本运算,或者调用函数

>>> df
  A B C D
0  bob 12 78 87
1 millor 15 92 21
# 其中E是列名,根据B列-C列的值得到
>>> df.assign(E=df['B'] - df['C'])
  A B C D E
0  bob 12 78 87 -66
1 millor 15 92 21 -77
# 添加两列也可以
>>> df.assign(E=df['B'] - df['C'], F=df['B'] * df['C'])
  A B C D E  F
0  bob 12 78 87 -66 936
1 millor 15 92 21 -77 1380

哈哈,以上就是pandas关于调整列的顺序以及新增列的用法

补充:pandas修改DataFrame中的列名&调整列的顺序

修改列名:

直接调用接口:

df.rename()

看一下接口中的定义:

 def rename(self, *args, **kwargs):
  """
  Alter axes labels.
  Function / dict values must be unique (1-to-1). Labels not contained in
  a dict / Series will be left as-is. Extra labels listed don't throw an
  error.
  See the :ref:`user guide <basics.rename>` for more.
  Parameters
  ----------
  mapper, index, columns : dict-like or function, optional
   dict-like or functions transformations to apply to
   that axis' values. Use either ``mapper`` and ``axis`` to
   specify the axis to target with ``mapper``, or ``index`` and
   ``columns``.
  axis : int or str, optional
   Axis to target with ``mapper``. Can be either the axis name
   ('index', 'columns') or number (0, 1). The default is 'index'.
  copy : boolean, default True
   Also copy underlying data
  inplace : boolean, default False
   Whether to return a new DataFrame. If True then value of copy is
   ignored.
  level : int or level name, default None
   In case of a MultiIndex, only rename labels in the specified
   level.
  Returns
  -------
  renamed : DataFrame
  See Also
  --------
  pandas.DataFrame.rename_axis
  Examples
  --------
  ``DataFrame.rename`` supports two calling conventions
  * ``(index=index_mapper, columns=columns_mapper, ...)``
  * ``(mapper, axis={'index', 'columns'}, ...)``
  We *highly* recommend using keyword arguments to clarify your
  intent.
  >>> df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})
  >>> df.rename(index=str, columns={"A": "a", "B": "c"})
   a c
  0 1 4
  1 2 5
  2 3 6
 
  >>> df.rename(index=str, columns={"A": "a", "C": "c"})
   a B
  0 1 4
  1 2 5
  2 3 6
 
  Using axis-style parameters
 
  >>> df.rename(str.lower, axis='columns')
   a b
  0 1 4
  1 2 5
  2 3 6
 
  >>> df.rename({1: 2, 2: 4}, axis='index')
   A B
  0 1 4
  2 2 5
  4 3 6
  """
  axes = validate_axis_style_args(self, args, kwargs, 'mapper', 'rename')
  kwargs.update(axes)
  # Pop these, since the values are in `kwargs` under different names
  kwargs.pop('axis', None)
  kwargs.pop('mapper', None)
  return super(DataFrame, self).rename(**kwargs)

注意:

一个*,输入可以是数组、元组,会把输入的数组或元组拆分成一个个元素。

两个*,输入必须是字典格式

示例:

>>>import pandas as pd
>>>a = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[4,5,6], 'C':[7,8,9]})
>>> a 
 A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9 
 
#将列名A替换为列名a,B改为b,C改为c
>>>a.rename(columns={'A':'a', 'B':'b', 'C':'c'}, inplace = True)
>>>a
 a b c
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9

调整列的顺序:

如:

>>> import pandas
>>> dict_a = {'user_id':['webbang','webbang','webbang'],'book_id':['3713327','4074636','26873486'],'rating':['4','4','4'],
'mark_date':['2017-03-07','2017-03-07','2017-03-07']}
 
>>> df = pandas.DataFrame(dict_a) # 从字典创建DataFrame
>>> df # 创建好的df列名默认按首字母顺序排序,和字典中的先后顺序并不一样,字典中'user_id','book_id','rating','mark_date'
 
 book_id mark_date rating user_id
0 3713327 2017-03-07 4 webbang
1 4074636 2017-03-07 4 webbang
2 26873486 2017-03-07 4 webbang

直接修改列名:

>>> df = df[['user_id','book_id','rating','mark_date']] # 调整列顺序为'user_id','book_id','rating','mark_date'
>>> df
 
 user_id book_id rating mark_date
0 webbang 3713327 4 2017-03-07
1 webbang 4074636 4 2017-03-07
2 webbang 26873486 4 2017-03-07

就可以了。

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持程序员的世界。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

pandas调整列的顺序以及添加列的实现的更多相关文章

  1. python使用numpy中的size()函数实例用法详解

    在python中,提到如何计算多维数组和矩阵,那一定会想到numpy。numpy定义了矩阵和数组,为它们提供了相关的运算。size中文解释为大家、尺寸的意思,如果想要统计矩阵元素个数,使用size()函数就可以解决。1、Numpy size()函数主要是用来统计矩阵元素个数,或矩阵某一维上的元素个数......

  2. python中pyqtgraph知识点总结

    PyQtGraph是纯Python的,只是它底层调用的是PyQt,也就是Qt的Python封装,底层用C/C++语言开发的库,它是在PyQt的基础上开发的可视化控件,相较于老牌的绘制库,PyQtGraph在绘图速度上特别突出,保证绘图的美观性以及强大功能前提下,能够极高的效率去绘制图形,下面一起来详......

  3. Python 日志打印之logging.getLogger源码分析

    日志打印之logging.getLogger源码分析日志打印之logging.getLogger源码分析By:授客 QQ:1033553122 #实践环境WIN 10Python 3.6.5#函数说明logging.getLogger(name=None)getLogger函数位于logging/_......

  4. Python连接Oracle

    python 3.4.3cx_Oracle#!/usr/bin/env pythonimport timestart = time.clock()import cx_Oracletns = cx_Oracle.makedsn('127.0.0.1', '1534', 'dsn')db = cx_......

  5. python实现excel公式格式化的示例代码

    之前跟一些小伙伴有个讨论:大概就是很多跟数据打交道的朋友都面对过很复杂的excel公式,有时嵌套层数特别多,肉眼观看很容易蒙圈。有了这样的需求,我就有了解决问题的想法,说干就干,于是一个比较牛逼的excel公式格式化的工具就出现了。效果体验先看看效果吧:=IF(C11>100%*C4,IF(C......

  6. python 装饰器的基本使用

    知识点简单的装饰器带有参数的装饰器带有自定义参数的装饰器类装饰器装饰器嵌套@functools.wrap装饰器使用基础使用简单的装饰器def my_decorator(func):def wrapper():print('wrapper of decorator')func()return wrap......

  7. 使用Python访问并下载网页内容的代码

    [Python]代码#!/usr/local/bin/python3.2import urllib.request,io,os,sysreq = urllib.request.Request("http://www.google.com")f = urllib.request.u......

  8. 执行py文件需要可执行权限吗?

    我们知道可执行权限x在Linux系统中的重要性,那么在执行py文件的过程中,是否一定需要可执行权限呢?本文将会详细的分析几种测试案例。案例解析这个问题描述起来有点违反直觉,要执行一个文件难道不应该需要可执行权限吗?让我们先来看一个例子:# module1.pydef test():print ('h......

  9. 复杂的数据类型

    目录一、列表 1.列表介绍 2.列表读取 读取单个元素 读取列表的一部分 3.列表的修改 4.其他常用操作列表的函数 二、字典 1.字典的介绍 2.字典的读取 3.字典的元素增减 一、列表1.列表介绍列表,数据类型为list,可以存储多个不同种类的元素,其中,字符串元素需要加引号,且元素间要用逗号隔......

  10. python 爬取知乎回答下的微信8.0状态视频

    微信 8.0 版本更新后,可以设置个人状态,状态里面可以添加火录制视频,很快状态视频就火了,可以看下知乎热榜有没有微信8.0状态沙雕又可爱的视频或图片?[1]。比如我也设置了一个:于是我就想把这些视频下载下来,也玩一玩。本文讲述如何使用 Python 一键下载知乎某个回答下的所有视频。思路:分析知乎......

随机推荐

  1. 关于Java下奇怪的Base64详解

    下面这一段代码中会报错。?123456789101112131415161718192021222324252627282930313233package jiangbo.java.lang;import java.io.IOException;import java.nio.charset.Cha......

  2. asp中将字符串转数字的函数小结

    常常因为一些小地放的失误导致整个程序瘫痪.今天就遇到了.一个商城系统.因为计算整得我改了N久在此记下这些数据转换的函数cstr()转换成字符串cint()转换成数字先用isnumberic函数判断clng()转换为 Long 类型的 Variant(推荐使用clng代替cint,尤其是文章id等可能......

  3. asp限制域名访问实现代码

    asp 设置只能指定域名可以使用此网站代码一 脚本之家原创<% myIp = ",127.0.0.1,localhost,www.580doc.com,"myurl= request.ServerVariables("SERVER_NAME")Respo......

  4. Java中的深浅拷贝问题,你清楚吗?

    一、前言拷贝这个词想必大家都很熟悉,在工作中经常需要拷贝一份文件作为副本。拷贝的好处也很明显,相较于新建来说,可以节省很大的工作量。在Java中,同样存在拷贝这个概念,拷贝的意义也是可以节省创建对象的开销。Object类中有一个方法clone(),具体方法如下:protected native Ob......

  5. PHP中强制类型转换的示例详解

    前言学过静态语言开发的朋友对类型转换不会陌生,比如Java、C#、C++等。静态语言的好处就是变量强制必须指定类型,这也是编译的要求,所以大部分编译型的语言都会有强制变量类型的要求。而PHP据说也会在PHP8中加入JIT实现编译功能,并且在7.4中就会引入变量声明时的类型指定。下面我们先看看目前PH......

  6. 原生JavaScript实现轮播图

    本文实例为大家分享了JavaScript实现轮播图的具体代码,供大家参考,具体内容如下效果:代码:* {margin: 0;padding: 0;}ul,li {list-style: none;}.banner {width: 1200px;height: 535px;border: 1px so......

  7. .NET Core部署到linux(CentOS)最全解决方案,高阶篇(Docker+Nginx 或 Jexus)

    在前两篇:.NET Core部署到linux(CentOS)最全解决方案,常规篇与.NET Core部署到linux(CentOS)最全解决方案,进阶篇(Supervisor+Nginx)我们对.netcore部署到linux有了一个充分的了解,已经可以满足应用要求了,这篇文章我们继续深入带你了解使......

  8. python 图像增强算法实现详解

    使用python编写了共六种图像增强算法:1)基于直方图均衡化2)基于拉普拉斯算子3)基于对数变换4)基于伽马变换5)限制对比度自适应直方图均衡化:CLAHE6)retinex-SSR7)retinex-MSR其中,6和7属于同一种下的变化。将每种方法编写成一个函数,封装,可以直接在主函数中调用。采......

  9. Python获取Linux系统内存情况

    [Python]代码import subprocessimport rekeydic = {"MemTotal":"总内存(单位G)","MemFree":"剩余内存(单位G)","MemAvailable&q......

  10. Java中遍历Map集合的5种方式总结

    方式一 通过Map.keySet使用iterator遍历@Testpublic void testHashMap1() {Map map = new HashMap<>();map.put(001, "Java");map.put(002, "数据库&quo......