Python Pandas 数据处理：提取列、修改索引和列名，并转换金额单位

Python Pandas 数据处理：提取列、修改索引和列名，并转换金额单位

本教程演示使用 Python Pandas 库，从 DataFrame 中提取指定列，修改索引和列名，并转换金额单位为元。

代码示例

# 提取三列
cdata = data_select[['R','F','M']]

# 修改索引
cdata.index = data_select['user_id']

# 修改列名
cdata.columns = ['R', 'F', 'M']

# 修改金额单位为元
cdata['M'] = cdata['M'] * 100

# 打印结果
cdata

代码解释

1. 提取三列: cdata = data_select[['R','F','M']] 使用 [['R','F','M']] 语法从 data_select DataFrame 中提取 'R', 'F', 'M' 三列数据，并将其赋值给 cdata。

2. 修改索引: cdata.index = data_select['user_id'] 使用 data_select['user_id'] 作为新的索引，将原始 cdata 的索引替换。

3. 修改列名: cdata.columns = ['R', 'F', 'M'] 直接使用列表 ['R', 'F', 'M'] 重新设置 cdata 的列名。

4. 修改金额单位: cdata['M'] = cdata['M'] * 100 将 cdata 中 'M' 列的值乘以 100，将金额单位从原来的单位转换为元。

总结

本教程演示了 Python Pandas 库中 DataFrame 的基本操作，包括提取列、修改索引和列名、以及数据转换。希望能够帮助您更好地使用 Pandas 进行数据处理。