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Python3 Pandas的DataFrame数据的增、删、改、查

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 osc_a4i7fthx
发布于 2018/12/17 17:04
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Python3 Pandas的DataFrame数据的增、删、改、查

一、DataFrame数据准备

增、删、改、查的方法有很多很多种,这里只展示出常用的几种。

参数inplace默认为False,只能在生成的新数据块中实现编辑效果。当inplace=True时执行内部编辑,不返回任何值,原数据发生改变。

import numpy as np
import pandas as pd

#测试数据。
df = pd.DataFrame(data = [['lisa','f',22],['joy','f',22],['tom','m','21']],index = [1,2,3],columns = ['name','sex','age'])

数据:

   name sex age
1  lisa   f  22
2   joy   f  22
3   tom   m  21

二、增删改查操作

1,增

(1).按列增加

citys = ['ny','zz','xy']
df.insert(0,'city',citys) #在第0列,加上column名称为city,值为citys的数值。
jobs = ['student','AI','teacher']
df['job'] = jobs #默认在df最后一列加上column名称为job,值为jobs的数据。
df.loc[:,'salary'] = ['1k','2k','2k','2k','3k'] #在df最后一列加上column名称为salary,值为等号右边数据。

(2)按行增加

#若df中没有index为“4”的这一行的话,该行代码作用是往df中加一行index为“4”,值为等号右边值的数据。若df中已经有index为“4”的这一行,则该行代码作用是把df中index为“4”的这一行修改为等号右边数据。
df.loc[4] = ['zz','mason','m',24,'engineer’]
df_insert = pd.DataFrame({'name':['mason','mario'],'sex':['m','f'],'age':[21,22]},index = [4,5])
#返回添加后的值,并不会修改df的值。ignore_index默认为False,意思是不忽略index值,即生成的新的ndf的index采用df_insert中的index值。若为True,则新的ndf的index值不使用df_insert中的index值,而是自己默认生成。
ndf = df.append(df_insert,ignore_index = True)

2,查

(1)方法一:df['column_name'] 和df[row_start_index, row_end_index] 

df['name']
df['gender']
df[['name','gender']] #选取多列,多列名字要放在list里
df[0:]    #第0行及之后的行,相当于df的全部数据,注意冒号是必须的
df[:2]    #第2行之前的数据(不含第2行)
df[0:1]   #第0行
df[1:3]   #第1行到第2行(不含第3行)
df[-1:]   #最后一行
df[-3:-1] #倒数第3行到倒数第1行(不包含最后1行即倒数第1行,这里有点烦躁,因为从前数时从第0行开始,从后数就是-1行开始,毕竟没有-0)

(2)方法一:df.loc[index,column] 

# df.loc[index, column_name],选取指定行和列的数据
df.loc[0,'name'] # 'Snow'
df.loc[0:2, ['name','age']]          #选取第0行到第2行,name列和age列的数据, 注意这里的行选取是包含下标的。
df.loc[[2,3],['name','age']]          #选取指定的第2行和第3行,name和age列的数据
df.loc[df['gender']=='M','name']      #选取gender列是M,name列的数据
df.loc[df['gender']=='M',['name','age']] #选取gender列是M,name和age列的数据

(3)方法三:iloc[row_index, column_index]

df.iloc[0,0]         #第0行第0列的数据,'Snow'
df.iloc[1,2]         #第1行第2列的数据,32
df.iloc[[1,3],0:2]   #第1行和第3行,从第0列到第2列(不包含第2列)的数据
df.iloc[1:3,[1,2]    #第1行到第3行(不包含第3行),第1列和第2列的数据

3,改

(1)改行列标题

df.columns = ['name','gender','age'] #尽管我们只想把’sex’改为’gender’,但是仍然要把所有的列全写上,否则报错。
df.rename(columns = {'name':'Name','age':'Age'},inplace = True) #只修改name和age。inplace若为True,直接修改df,否则,不修改df,只是返回一个修改后的数据。
df.index = list('abc')#把index改为a,b,c.直接修改了df。
df.rename({1:'a',2:'b',3:'c'},axis = 0,inplace = True)#无返回值,直接修改df的index。

(2)改数值

<1>使用loc

df.loc[1,'name'] = 'aa'              #修改index为‘1’,column为‘name’的那一个值为aa。
df.loc[1] = ['bb','ff',11]           #修改index为‘1’的那一行的所有值。
df.loc[1,['name','age']] = ['bb',11] #修改index为‘1’,column为‘name’的那一个值为bb,age列的值为11。

<2>使用iloc[row_index, column_index]

df.iloc[1,2] = 19              #修改某一无素
df.iloc[:,2] = [11,22,33]      #修改一整列
df.iloc[0,:] = ['lily','F',15] #修改一整行

4,删

(1)删除行

df.drop([1,3],axis = 0,inplace = False)#删除index值为1和3的两行,

(2)删除列

df.drop(['name'],axis = 1,inplace = False)  #删除name列。
del df['name']       #删除name列。
ndf = df.pop('age')  #删除age列,操作后,df都丢掉了age列,age列返回给了ndf。

 

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