这篇文章将为大家详细讲解有关Python pandas数据预处理之行数据复制方式，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
Python Pandas 数据预处理之行数据复制
简介
数据复制是数据预处理中一项重要的操作，它可以将现有行数据复制到新的行或现有行中。Pandas 提供了多种方法来进行行数据复制，包括：
使用 copy() 方法
copy() 方法返回数据帧的一个副本。如果对副本进行修改，不会影响原始数据帧。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})
df_copy = df.copy()
df_copy["C"] = [7, 8, 9]
print(df)
# 输出：
# A B
# 0 1 4
# 1 2 5
# 2 3 6
print(df_copy)
# 输出：
# A B C
# 0 1 4 7
# 1 2 5 8
# 2 3 6 9使用 loc 属性
loc 属性允许通过索引或标签访问数据帧中的行。可以使用 loc 将现有行复制到新的行或现有行中。
复制到新行
df.loc[3] = df.loc[2]
print(df)
# 输出：
# A B
# 0 1 4
# 1 2 5
# 2 3 6
# 2 3 6复制到现有行
df.loc[1] = df.loc[0]
print(df)
# 输出：
# A B
# 0 1 4
# 1 1 4
# 2 3 6使用 assign() 方法
assign() 方法允许添加新的列或修改现有列。它也可以用于复制行数据。
复制到新行
df = df.assign(C=df.loc[2])
print(df)
# 输出：
# A B C
# 0 1 4 3
# 1 2 5 3
# 2 3 6 3复制到现有行
df.loc[1] = df.assign(B=df.loc[0]["B"])
print(df)
# 输出：
# A B C
# 0 1 4 3
# 1 1 4 3
# 2 3 6 3使用 concat() 方法
concat() 方法可以连接两个或多个数据帧。它也可以用于复制行数据。
复制到新数据帧
new_df = pd.concat([df, df.loc[2]], ignore_index=True)
print(new_df)
# 输出：
# A B C
# 0 1 4 3
# 1 2 5 3
# 2 3 6 3
# 3 3 6 3复制到现有数据帧
df = pd.concat([df, df.loc[2]], ignore_index=True)
print(df)
# 输出：
# A B C
# 0 1 4 3
# 1 2 5 3
# 2 3 6 3
# 3 3 6 3选择最佳方法
选择哪种行数据复制方法取决于具体情况。以下是一些指导原则：
- 如果需要对副本进行修改，请使用
copy()方法。 - 如果需要将行复制到特定索引位置，请使用
loc属性。 - 如果需要添加新的列或修改现有列，请使用
assign()方法。 - 如果需要连接两个或多个数据帧，请使用
concat()方法。
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