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Python Pandas 对列/行进行选择,增加,删除操作

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砸漏
发布2020-11-02 10:11:48
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发布2020-11-02 10:11:48
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文章被收录于专栏:恩蓝脚本恩蓝脚本

一、列操作

1.1 选择列

d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
  'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}

df = pd.DataFrame(d)
print (df ['one'])
# 选择其中一列进行显示,列长度为最长列的长度
# 除了 index 和 数据,还会显示 列表头名,和 数据 类型

运行结果:

a 1.0 b 2.0 c 3.0 d NaN Name: one, dtype: float64

1.2 增加列

d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
  'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}

df = pd.DataFrame(d)

# Adding a new column to an existing DataFrame object with column label by passing new series

print ("Adding a new column by passing as Series:")
df['three']=pd.Series([10,30,20],index=['a','c','b'])
print(df)
# 增加列后进行显示,其中 index 用于对应到该列 元素 位置(所以位置可以不由 列表 中的顺序进行指定)

print ("Adding a new column using the existing columns in DataFrame:")
df['four']=df['one']+df['two']+df['three']
print(df)
# 我们选定列后,直接可以对整个列的元素进行批量运算操作,这里 NaN 与其他元素相加后,还是 NaN

运行结果:

Adding a new column by passing as Series: one two three a 1.0 1 10.0 b 2.0 2 20.0 c 3.0 3 30.0 d NaN 4 NaN Adding a new column using the existing columns in DataFrame: one two three four a 1.0 1 10.0 12.0 b 2.0 2 20.0 24.0 c 3.0 3 30.0 36.0 d NaN 4 NaN NaN

1.3 删除列(del 和 pop 函数)

d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
  'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd']),
  'three' : pd.Series([10,20,30], index=['a','b','c'])}

df = pd.DataFrame(d)
print ("Our dataframe is:")
print(df)

# 使用 del 函数
print ("Deleting the first column using DEL function:")
del(df['one'])
print(df)

# 使用 pop 函数
print ("Deleting another column using POP function:")
df_2=df.pop('two') # 将一列 pop 到新的 dataframe
print(df_2)
print(df)

运行结果:

Our dataframe is: one two three a 1.0 1 10.0 b 2.0 2 20.0 c 3.0 3 30.0 d NaN 4 NaN Deleting the first column using DEL function: two three a 1 10.0 b 2 20.0 c 3 30.0 d 4 NaN Deleting another column using POP function: three a 10.0 b 20.0 c 30.0 d NaN POP column: a 1 b 2 c 3 d 4 Name: two, dtype: int64

二、行操作

2.1 选择行

2.1.1 通过 label 选择行(loc 函数)

d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
  'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}

df = pd.DataFrame(d)
print(df.loc['b']) # 显示这一行中,对应表头 下的 对应数据,同时显示 行 index 和 数据类型

运行结果:

one 2.0 two 2.0 Name: b, dtype: float64

2.1.2 通过序号选择行(iloc 函数)

d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
  'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}

df = pd.DataFrame(d)
print(df.iloc[2]) # 序号 2 对应的是第 3 行的数据

运行结果:

one 3.0 two 3.0 Name: c, dtype: float64

2.1.3 通过序号选择行切片

d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
  'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}

df = pd.DataFrame(d)
print(df[2:4]) # 这里选择第 3 到 第 4 行,与 Python 切片一致,不需要函数,直接切片即可

运行结果:

one two c 3.0 3 d NaN 4

2.2 增加行(append 函数)

# 通过 append 函数
df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns = ['a','b'])
df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns = ['a','b'])

df = df.append(df2)
print(df) # 这里相当于把 第二个 dataframe 与第一个进行拼接,默认的 index 都是 0 1
print(df.loc[0]) # 这里有两行的 index 是 0

运行结果:

a b 0 1 2 1 3 4 0 5 6 1 7 8 a b 0 1 2 0 5 6

2.3 删除行(drop 函数)

# 通过 drop 函数
df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns = ['a','b'])
df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns = ['a','b'])

df = df.append(df2)

df = df.drop(0) # 这里有两个行标签为 0,所以直接删除了 2 行
print(df)

运行结果:

a b 1 3 4 1 7 8

到此这篇关于Python Pandas 对列/行进行选择,增加,删除操作的文章就介绍到这了,更多相关Python Pandas行列选择增加删除内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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原始发表:2020-09-11 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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