#####修改数据
data.loc[(条件)
,
列名
]
=
某个值
这个也可以用来新增列名,也就是说,上面的【列名】是原表中存在的也可,不存在的也可。
要是知道行和列的话,就写:df.loc[行,列] = 新的值
######修改列名
表名.rename(columns={'旧列名':'新列名'},inplace=True)
把表中某列的列名更改
######csv读取数据遇见大文件怎么办
在前面加一个 csv.field_size_limit(500 * 1024 * 1024),然后再输入以下代码转成dataframe文件进行处理,个人习惯用dataframe不太习惯用列表
refer=list(csv.reader(open(file_b, 'r', encoding='utf-8'), delimiter=','))#为了转list再转dataframe好处理一些 tag_=refer[0]#列名 refer=pd.DataFrame(columns=tag_, data=refer[1:])#传入列名和数据,此时就变成了dataframe形式了
######将新增的列的顺序换一下
主要就是拿到列名列表,pop弹出,再插入,在查询得到新表就可了
aaal = fuyang.columns.to_list() # 得到列名的列表 aaal.insert(0, aaal.pop(aaal.index('id')))#然后弹出,插入 fuyang = fuyang.loc[:, aaal] 查询该表,得到新表