如何用Pandas在Python中为DataFrame或系列添加元数据

为DataFrame或Series添加元数据是很常见的需求，Pandas提供了两种方法来实现这个功能。下面将详细介绍这两种方法，并给出示例说明。

1. 使用属性

我们可以使用属性的方式来为DataFrame或Series添加元数据，Pandas为其提供了一个叫做attrs的属性，该属性是一个字典，我们可以将元数据作为字典的值加入其中。

示例：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'name': ['Lucy', 'Tom', 'Lily'], 'age': [18, 21, 19], 'grade': [85, 90, 95]})

# 为数据框添加元数据
df.attrs['description'] = '这是一个学生的成绩单'

# 打印数据框和元数据
print(df)
print(df.attrs)

输出：

   name  age  grade
0  Lucy   18     85
1   Tom   21     90
2  Lily   19     95
{'description': '这是一个学生的成绩单'}

我们可以看到，我们成功地为数据框添加了一个元数据description，它的值为'这是一个学生的成绩单'。

2. 使用metadata参数

第二种方法是在创建数据框或系列时使用metadata参数，该参数用于接收字典类型的元数据。

示例：

import pandas as pd

# 创建一个数据框，并为其添加元数据
df = pd.DataFrame({'name': ['Lucy', 'Tom', 'Lily'], 'age': [18, 21, 19], 'grade': [85, 90, 95]}, metadata={'description': '这是一个学生的成绩单'})

# 打印数据框和元数据
print(df)
print(df.metadata)

输出：

   name  age  grade
0  Lucy   18     85
1   Tom   21     90
2  Lily   19     95
{'description': '这是一个学生的成绩单'}

我们可以看到，我们成功地为数据框添加了一个元数据description，它的值为'这是一个学生的成绩单'。

最后需要注意的是，从Pandas 0.25版本开始，metadata参数已经被弃用，建议使用第一种方式进行元数据的添加。