python - Pandas 中的 ALTER COLUMN 等效项

Question

当我在 SQL 中工作时，我发现我对列所做的几乎所有事情都与以下四个操作有关：

1. 添加一列。
2. 删除一列。
3. 更改列类型。

在 pandas 中执行这三个 DML 操作的首选方法是什么？例如，假设我从以下 DataFrame 开始：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([
        {'product': 'drink', 'brand': 'spindrift', 'id': '19'}, 
        {'product': 'cup', 'brand': None, 'id': '11'}
])

我将如何：

• 将df.id列从字符串（或object如其所说）更改为int64？
• 将列重命名product为product_type?
• 添加一个名为“成本”的新列，其中包含值[2.99, 3.99]？
• 删除名为brand?

标签： pythonpandas

Answer 1

您可以像这样执行这些步骤（从原始数据框开始）：

# add a column
df = pd.concat([df, pd.Series([2.99, 3.99], name='cost')], axis=1)

# change column name
df = df.rename(columns={'product': 'product_type'})

# remove brand
df = df.drop(columns='brand')

# change data type
df['id'] = df['id'].astype('int')

print(df)

  product_type  id  cost
0        drink  19  2.99
1          cup  11  3.99