Pandas里怎么给表格加新同学、添新科目、删旧课程,还能改成绩和查特定学生?

### 数据增删改查操作 #### 增加数据 在Pandas中,可以通过多种方式向`DataFrame`添加新数据。例如,可以使用`loc`或`append`方法来新增行,或者通过直接赋值的方式新增列。 以下是具体的代码示例: ```python import pandas as pd import numpy as np # 创建初始 DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) # 添加新的一列'C' df['C'] = [7, 8, 9] # 使用 loc 方法添加一行 df.loc[3] = [10, 11, 12] print(df) ``` 上述代码展示了如何向现有的`DataFrame`对象中添加新的列和行[^1]。 --- #### 删除数据 删除数据同样可以通过多种方式进行。对于行的删除,可使用`drop`函数;而对于列,则可以直接利用`del`关键字或`drop`指定参数完成。 下面是一个简单的例子: ```python # 删除某一行 df.drop(3, inplace=True) # 删除某一列 del df['C'] print(df) ``` 这里说明了移除特定行列的方法及其语法结构[^2]。 --- #### 修改数据 修改现有单元格中的数值通常借助索引来达成目的。既可以单独更改某个位置上的具体值,也能批量调整满足条件的部分记录集合。 实例演示如下所示: ```python # 修改单个值 df.at[0, 'A'] = 100 # 批量修改符合条件的数据 df.loc[df['A'] > 2, ['B']] *= 2 print(df) ``` 此部分解释了针对不同场景下执行更新动作的技术手段[^3]。 --- #### 查询数据 查询功能允许筛选出符合一定标准的结果集。这往往涉及布尔掩码的应用以及链式调用技术相结合的形式展现出来。 举例如下: ```python # 条件过滤 filtered_df = df[(df['A'] >= 2) & (df['B'] < 5)] print(filtered_df) ``` 该片段体现了基于逻辑表达式的检索机制是如何工作的。 ---

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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