1. 增加记录:在第二的位置增加一条记录esproc ![]() A4:添加一条记录(“:”前表示字段值,“:”后表示字段),其中2表示第二条记录的位置 A5:计算运算时间(interval():计算时间间隔。@ms表示以毫秒为单位) python: import time import pandas as pd import datetime import numpy as np import random s=time.time() data = pd.read_csv("C:/Users/Sean/Desktop/esproc_vs_python/EMPLOYEE.txt",sep="\t") values=[100,"wang","lao","Femal","CA","1999-01-01","2009-03-04","HR",3000] line_dic={} for i in range(len(data.columns)): line_dic[data.columns[i]]=values[i] line = pd.DataFrame(line_dic,index=[1]) data = pd.concat([data.loc[:0],line,data.loc[1:]],ignore_index=True) print(data) e=time.time() print(e-s) 用pd.concat([df1,df2,…,dfn))达到新增记录的目的,dataframe结构的记录是从0开始计数的,如df.loc[1:]表示切片取出第二条以后的所有记录 最后计算出运算耗时。 结果: esproc python ![]() 2. 删除记录:删除第 2 条记录esproc ![]() A4:删除第2条记录 python: import time import pandas as pd import datetime import numpy as np import random s=time.time() data = pd.read_csv("C:/Users/Sean/Desktop/esproc_vs_python/EMPLOYEE.txt",sep="\t") data = data.drop(1) print(data) e=time.time() print(e-s) 利用df.drop()函数删除某条记录 结果: esproc python ![]() 3.修改记录:第 5 条记录的 NAME 改为 aaa,SALARY 改为 1000esproc A4:修改第5条记录中的NAME字段的值为“aaa”,修改SALARY字段的值为1000 python: import time import pandas as pd import datetime import numpy as np import random s=time.time() data = pd.read_csv("C:/Users/Sean/Desktop/esproc_vs_python/EMPLOYEE.txt",sep="\t") data.loc[4,['NAME','SALARY']]=['aaa',1000] print(data) e=time.time() print(e-s) 利用df.loc[]切片取出第5条记录的NAME,SALARY字段并赋值为‘aaa’和1000 结果: esproc python ![]() 4.查询行:查询第 2~10 条记录esproc ![]() A4:to(m,n):产生m~n的序列,我们用T表示序表,A表示序列。T(A)表示取出序列中包含值的记录,这里表示取出第2~10条记录 python: import time import pandas as pd import datetime import numpy as np import random s=time.time() data = pd.read_csv("C:/Users/Sean/Desktop/esproc_vs_python/EMPLOYEE.txt",sep="\t") data = data.loc[1:9] print(data) e=time.time() print(e-s) 利用df.loc[]切片取出第2~10条记录 结果: esproc python 5.增加列:增加一个字段 Fullnameesproc ![]() A4:derive()增加字段,这里表示用原来的NAME和SURNAME连接生成Fullname字段。 python: import time import pandas as pd import datetime import numpy as np import random s=time.time() data = pd.read_csv("C:/Users/Sean/Desktop/esproc_vs_python/EMPLOYEE.txt",sep="\t") data['Fullname'] = data['NAME']+data['SURNAME'] print(data) e=time.time() print(e-s) 取出NAME和SURNAME合并成Fullname 结果: esproc python ![]() 6.筛选字段:筛选出字段 NAME,SURNAME,STATE,GENDEResproc ![]() A4:T.new()生成新的序表。这里表示生成包含A3序表中NAME,SURNAME,STATE,GENDER这几个字段的新序表。 python: import time import pandas as pd import datetime import numpy as np import random s=time.time() data = pd.read_csv("C:/Users/Sean/Desktop/esproc_vs_python/EMPLOYEE.txt",sep="\t") data = data[['NAME','SURNAME','STATE','GENDER']] print(data) e=time.time() print(e-s) 取出NAME,SURNAME,STATE,GENDER这几个字段复制给新的dataframe。 结果: esproc python ![]() 7.修改字段名:修改 EID 为 IDesproc ![]() A4:rename()修改字段名。这里表示将EID修改为ID python: import time import pandas as pd import datetime import numpy as np import random s=time.time() data = pd.read_csv("C:/Users/Sean/Desktop/esproc_vs_python/EMPLOYEE.txt",sep="\t") data.rename(columns={'EID':'ID'},inplace=True) print(data) e=time.time() print(e-s) 利用df.rename()函数修改字段名,将EID修改为ID。参数inplace控制是否修改原来的dataframe结构。 结果: esproc python ![]() |
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