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2024年4月24日发(作者：powerbeats3)
python df 操作字段
Python作为目前最热门的编程语言之一，拥有着强大的数据处理
功能。在数据处理过程中，我们经常需要对DataFrame中的各种字段
进行操作。本文将向大家介绍如何使用Python的pandas库操作
DataFrame中的字段，包括增加、删除、修改字段等操作，帮助大家更
好地处理数据。
一、增加字段
在DataFrame中增加字段非常常见，例如，在一张学生成绩表中，
可能需要根据计算规则增加学生成绩的总分、平均成绩等字段。
pandas库中提供了多种增加字段的方法，包括：
1.直接使用赋值语句，例如：
```
import pandas as pd
df = ame({'name': ['Tom', 'Lily', 'Lucy'], 'math':
[80, 90, 85], 'english': [75, 80, 90]})
df['total'] = df['math'] + df['english'] # 增加total字段，
赋值为math和english字段之和
print(df)
```
输出结果为：
```
name math english total
0 Tom 80 75 155
1 Lily 90 80 170
2 Lucy 85 90 175
```
2.使用assign方法，例如：
```
df = (avg=(df['math'] + df['english']) / 2) # 增加
avg字段，赋值为math和english字段的平均值
print(df)
```
输出结果为：
```
name math english total avg
0 Tom 80 75 155 77.5
1 Lily 90 80 170 85.0
2 Lucy 85 90 175 87.5
```
二、删除字段
在数据清洗过程中，有时候需要删除DataFrame中的部分字段，
以便更好地分析数据。pandas库中提供了多种删除字段的方法，包括：
1.使用drop方法，例如：
```
df = (['total'], axis=1) # 删除total字段
print(df)
```
输出结果为：
```
name math english avg
0 Tom 80 75 77.5
1 Lily 90 80 85.0
2 Lucy 85 90 87.5
```
2.使用del关键字，例如：
```
del df['avg'] # 删除avg字段
print(df)
```
输出结果为：
```
name math english
0 Tom 80 75
1 Lily 90 80
2 Lucy 85 90
```
三、修改字段
在DataFrame中，存在对字段值进行修改的需求，例如说更新一
个学生的数学成绩等操作。pandas提供了多种修改字段值的方法，包
括：
1.使用赋值语句，例如：
```
[df['name']=='Tom', 'math'] = 85 # 修改Tom的math成
绩为85
print(df)
```
输出结果为：
```
name math english
0 Tom 85 75
1 Lily 90 80
2 Lucy 85 90
```
2.使用apply方法，例如：
```
df['english'] = df['english'].apply(lambda x: x*1.1) # 将
english成绩乘以1.1
print(df)
```
输出结果为：
```
name math english
0 Tom 85 82.5
1 Lily 90 88.0
2 Lucy 85 99.0
```
四、总结
本文以DataFrame中对字段进行操作为主线，按照增加、删除、
修改三个方面展开讲解，一步一步为大家介绍了如何使用pandas库对
DataFrame中的字段进行操作。掌握这些操作方法，可以方便地对数据
进行加修减整，让数据分析更加高效。同时对于日后进一步的数据处
理操作也提供了重要的基础。
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