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DataFrame 向指定列名的第n行添加数据

时间: 2025-01-11 20:20:55 浏览: 48
### 向 pandas DataFrame 的指定列特定行插入数据 要在 pandas DataFrame 中向指定列的特定行插入数据,可以通过直接索引访问该位置并赋值来实现。对于更复杂的操作或批量更新,则可能需要构建一个新的 Series 或者 DataFrame 并通过 `pd.concat` 函数进行拼接。 #### 单元格级别的数据插入 如果只是简单地给定行列坐标(即行号和列名),可以直接利用 `.at[]`, `.iat[]`, `.loc[]` 或 `.iloc[]` 方法来进行单个单元格的数据填充: ```python import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = {'name': ['Tom', 'Nick', 'Krish', 'Jack'], 'age': [20, 21, 19, 18]} df = pd.DataFrame(data) print("原始 DataFrame:") print(df) # 修改第二行(name='Nick')对应 age 列的值为 30 df.at[df.index[1], 'age'] = 30 print("\n修改后的 DataFrame:") print(df) ``` 上述代码展示了如何定位到具体的一行一列,并为其赋予新值[^1]。 #### 使用辅助函数处理多处或多批次插入 当涉及到多个不同位置的数据插入时,建议先准备好待插入的数据集合,再一次性完成写入动作。这不仅提高了效率也减少了中间状态带来的不确定性。 例如,在同一时刻对多个选定行执行相同的操作: ```python def update_multiple_rows(df, column_name, row_indices, new_values): """批量更新指定列下某些行的数据""" for idx, value in zip(row_indices, new_values): df.at[idx, column_name] = value return df row_to_update = [0, 2] # 要更新的第一行和第三行 new_ages = [25, 27] updated_df = update_multiple_rows(df.copy(), 'age', row_to_update, new_ages) print(updated_df) ``` 这段脚本定义了一个名为 `update_multiple_rows()` 的帮助函数,它接受原 DataFrame、目标列名称、需变更记录所在的索引列表以及相应的新数值作为参数,最终返回经过调整后的新副本[^4]。
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def process_dataframe(df): """处理数据,适配列名'Order ID',优化缺失值处理和错误提示""" print("\n===== 数据处理开始 =====") print("===== 原始数据列名 =====") print(df.columns.tolist()) # 关键:打印实际列名,方便调试 print("\n===== 数据基本信息 =====") df.info() # 0. 检查DataFrame是否为空 if df.empty: raise ValueError("导入的文件数据为空,请检查文件内容") # 1. 备份原始数据用于调试 original_df = df.copy() # 2. 稳健处理缺失值(兼容不同pandas版本) try: # 优先尝试fillna(明确指定value=None) df = df.fillna(value=None) print(f"\n缺失值处理:使用fillna(value=None)成功,数据行数: {len(df)}") except ValueError as e: print(f"fillna失败: {str(e)},尝试replace方法...") # 备选方案:用replace替换NaN为None(兼容旧版本pandas) df = df.replace({np.nan: None}) print(f"缺失值处理:使用replace({np.nan: None})成功,数据行数: {len(df)}") # 3. 匹配Order ID列(核心改进:适配'Order ID'列名) # 定义可能的订单ID列名(包含'Order ID') ORDER_ID_CANDIDATES = ['Order ID', 'Order_ID', '订单ID', 'Order Number'] order_id_col = None # 遍历候选列名,找到匹配的列 for candidate in ORDER_ID_CANDIDATES: if candidate in df.columns: order_id_col = candidate break # 如果未找到匹配列,抛错并提示实际列名 if order_id_col is None: raise ValueError( f"未找到订单ID相关列!\n" f"候选列名: {ORDER_ID_CANDIDATES}\n" f"文件实际列名: {df.columns.tolist()}" ) print(f"\n找到订单ID列:'{order_id_col}',示例值: {df[order_id_col].head(3).tolist()}") # 4. 转换订单ID为整数(适配找到的列名) valid_order_ids = [] for idx, value in enumerate(df[order_id_col]): # 检查空值 if value is None or str(value).strip() == '': raise ValueError( f"第{idx+1}行的'{order_id_col}'为空!\n" f"行数据: {original_df.iloc[idx].to_dict()}" ) # 尝试转换为整数 try: # 先处理可能的字符串(如'12345') order_id = int(str(value).strip()) valid_order_ids.append(order_id) except (ValueError, TypeError) as e: raise ValueError( f"第{idx+1}行的'{order_id_col}'无法转换为整数!\n" f"错误值: {value}(类型: {type(value)})\n" f"行数据: {original_df.iloc[idx].to_dict()}\n" f"错误原因: {str(e)}" ) # 替换原列的值为转换后的整数 df[order_id_col] = valid_order_ids print(f"订单ID转换完成,共处理 {len(valid_order_ids)} 条数据") # 5. 转换为字典列表(用于数据库插入) processed_data = df.to_dict('records') # 6. 验证处理结果 if not processed_data: raise ValueError("处理后的数据为空,无法导入数据库") print(f"\n处理后第一行数据: {processed_data[0]}") # 7. 生成列信息(用于创建表) columns_info = [] for col in df.columns: # 订单ID列强制为BIGINT if col == order_id_col: columns_info.append({'name': col, 'type': 'BIGINT'}) else: # 自动推断其他列类型 if pd.api.types.is_integer_dtype(df[col]): col_type = 'INT' elif pd.api.types.is_float_dtype(df[col]): col_type = 'DECIMAL(12,2)' # 扩大精度,适配更多数值 elif pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(df[col]): col_type = 'DATETIME' else: # 字符串列预留足够长度,避免截断 col_type = 'VARCHAR(255)' columns_info.append({'name': col, 'type': col_type}) print(f"\n数据处理完成!共{len(processed_data)}行,{len(columns_info)}列") return columns_info, df.to_dict('records')根据上面代码作为原来代码,下面代码作为提供代码:import pandas as pd def process_dataframe(df): """处理数据框,包括列名转换、缺失值处理等""" # 列名映射(将数据中的列名映射到数据库表的列名) column_mapping = { "Order ID": "Order_ID", # 关键:将"Order ID"转为"Order_ID" "Order Status": "Order_Status", # 其他列名映射(如有) # 添加更多列名映射... } # 重命名列 df = df.rename(columns=column_mapping) # 检查必要的列是否存在 required_columns = ["Order_ID", "Order_Status"] # 根据你的表结构调整 missing_columns = [col for col in required_columns if col not in df.columns] if missing_columns: raise ValueError(f"缺少必要的列:{missing_columns}") # 处理缺失值(用replace方法替代fillna,避免报错) df = df.replace({pd.np.nan: None}) # 将NaN转为None,对应数据库的NULL # 转换数据类型(确保Order_ID是整数类型) if "Order_ID" in df.columns: df["Order_ID"] = pd.to_numeric(df["Order_ID"], errors="coerce") # 转为数字,无效值设为NaN df["Order_ID"] = df["Order_ID"].apply(lambda x: int(x) if pd.notna(x) else None) # 返回列信息和处理后的数据 columns_info = [ {"name": col, "type": "BIGINT" if col == "Order_ID" else "VARCHAR(255)"} for col in df.columns ] return columns_info, df.to_dict("records")结合二者生成一个新代码

按你的想法对以下代码进行修改# -*- coding: utf-8 -*- # 导入必要的库 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import (accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, classification_report, roc_auc_score) from imblearn.over_sampling import SMOTE from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score # 可视化设置 # 设置图片清晰度 plt.rcParams['figure.dpi'] = 300 # 设置中文字体,保证中文能正常显示 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['WenQuanYi Zen Hei'] # 设置 seaborn 的绘图风格为白色网格 sns.set_style("whitegrid") # -------------------------- 数据加载与探索 -------------------------- print("\n[1/11] 数据加载与探索...") # 从指定路径读取 CSV 文件,并将其存储为 Pandas 的 DataFrame 对象 df = pd.read_csv('/mnt/HR_Analytics.csv') # 数据概览 # 打印数据的维度(行数和列数),帮助了解数据规模 print("\n数据维度:", df.shape) # 打印数据的前 5 行,查看数据的基本结构和内容 print("\n前 5 行数据:") print(df.head().to_csv(sep='\t', index=False)) # 数据结构 # 打印数据的基本信息,包括列名、数据类型、非空值数量等 print("\n数据结构:") df.info() # 数据统计描述 # 打印数据的统计描述信息,包含数值型和分类型列的统计信息 print("\n数据统计描述:") print(df.describe(include='all')) # -------------------------- 数据清洗 -------------------------- print("\n[2/11] 数据清洗...") # 处理缺失值 # 统计每列的缺失值数量 missing_values = df.isnull().sum() print("\n缺失值统计:") # 只打印有缺失值的列及其缺失值数量 print(missing_values[missing_values > 0]) # 可视化缺失值情况 plt.figure(figsize=(10, 6)) # 绘制柱状图展示每列的缺失值数量 sns.barplot(x=missing_values.index, y=missing_values.values) plt.title('缺失值情况') plt.xlabel('列名') plt.ylabel('缺失值数量') # 旋转 x 轴标签,避免标签重叠 plt.xticks(rotation=45) plt.show() # 处理重复值 # 统计原始数据中的重复行数 print("\n原始数据重复值数量:", df.duplicated().sum()) # 删除重复行 df = df.drop_duplicates() # 打印清洗后数据的维度 print("清洗后数据维度:", df.shape) # 特殊字段处理 # 使用该列的中位数填充 'YearsWithCurrManager' 列的缺失值 df['YearsWithCurrManager'] = df['YearsWithCurrManager'

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