pandas 生成新的Dataframe

选择某些列

import pandas as pd

# 从Excel中读取数据，生成DataFrame数据
# 导入Excel路径和sheet name
df = pd.read_excel(excelName, sheet_name=sheetName)

# 读取某些列，生成新的DataFrame
# newDf = pd.DataFrame(df, columns=[column1, column2, column3]) 该方法在实际应用中报错，因为本身就是Dataframe数据，所以没有Dataframe属性，修改如下
newDf = df[[column1, column2, column3]]

选择某些列和行

# 读取某些列，并根据某个列的值筛选行
newDf = pd.DataFrame(df, columns=[column1, column2, column3])[(df.column1 == value1) & (df.column2 == value2)]

添加新的列

# 第一种直接赋值
df["newColumn"] = newValue

# 第二种用concat组合两个DataFrame
pd.concat([oldDf, newDf])

更改某一列的值

# 第一种，replace
df["column1"] = df["column1"].replace(oldValue, newValue)

# 第二种，map
df["column1"] = df["column1"].map({oldValue: newValue})

# 第三种，loc
# 将column2 中某些行（通过column1中的value1来过滤出来的）的值为value2
df.loc[df["column1"] == value1, "column2"] = value2

补全缺失值

# fillna填充缺失值
df["column1"] = df["column1"].fillna(value1)

参考链接：https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/9672785.html