【数据处理包Pandas】DataFrame数据的基本操作

Francek Chen

发布于 2025-01-22 20:57:27

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一、DataFrame数据的查询

首先，导入 NumPy 和 Pandas 库。

import numpy as np
import pandas as pd

设置数据显示的编码格式为东亚宽度，以使列对齐。

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
data = [[110,105,99],[105,88,115],[109,120,130],[112,115]]
name = ['甲','乙','丙','丁']
columns = ['语文','数学','英语']
df = pd.DataFrame(data=data, index=name, columns=columns)
print(df)

输出结果：

    语文  数学   英语
甲   110   105   99.0
乙   105    88  115.0
丙   109   120  130.0
丁   112   115    NaN

（一）查询单行数据

查询一行数据时既可以使用loc索引器（标签索引器），也可以使用iloc位置索引器。查询单行的结果是一个 Series 对象。

# 使用loc索引器（标签索引器）
row1 = df.loc['甲']
print(row1)
# 查询单行的结果是一个Series对象
print(type(row1))

# 使用iloc位置索引器
print(df.iloc[2])

输出结果：

语文    110.0
数学    105.0
英语     99.0
Name: 甲, dtype: float64
<class 'pandas.core.series.Series'>
语文    109.0
数学    120.0
英语    130.0
Name: 丙, dtype: float64

（二）查询多行数据

查询多行数据，既可以使用loc标签索引器，也可以使用iloc位置索引器。查询多行的结果是一个 DataFrame 对象。

# 使用loc标签索引器
row2 = df.loc[['甲','丙']]
print(row2)
# 查询多行的结果是一个DataFrame对象
print(type(row2))

# 使用iloc位置索引器
print(df.iloc[[0,2]])

输出结果：

    语文  数学   英语
甲   110   105   99.0
丙   109   120  130.0
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    语文  数学   英语
甲   110   105   99.0
丙   109   120  130.0

练习：

# 用loc索引器查询从甲到丁的成绩
print(df.loc['甲':'丁'])

# 用iloc索引器查询从甲到丁的成绩
print(df.iloc[0:4])

# 比较两种索引器的查询范围的区别：

比较两种索引器的查询范围的区别：

loc索引器使用的是行和列的标签进行索引，因此loc['甲':'丁']会包括标签为'丁'的行。
iloc索引器使用的是行和列的整数位置进行索引，因此iloc[0:4]会包括索引位置从0到3的行，不包括索引位置为4的行。

（三）查询列数据

查询列数据，既可以直接使用列名（主要基于把 DataFrame 看成字典的观点），更建议使用loc或iloc索引器，此时行索引不能省略。

# 查询列数据，既可以直接使用列名（主要基于把DataFrame看成字典的观点）:
print(df[['语文','数学']])
# 更建议使用loc或iloc索引器,此时行索引不能省略:
print(df.loc[:,['语文','数学']])    # 查询“语文”和“数学”
print(df.iloc[:,[0,1]])            # 查询第1列和第2列
print(df.loc[:,'语文':])           # 查询从“语文”开始到最后一列
print(df.iloc[:,:2])               # 查询连续从1列开始到第3列，但不包括第3列

输出结果：

    语文  数学
甲   110   105
乙   105    88
丙   109   120
丁   112   115
    语文  数学
甲   110   105
乙   105    88
丙   109   120
丁   112   115
    语文  数学
甲   110   105
乙   105    88
丙   109   120
丁   112   115
    语文  数学   英语
甲   110   105   99.0
乙   105    88  115.0
丙   109   120  130.0
丁   112   115    NaN
    语文  数学
甲   110   105
乙   105    88
丙   109   120
丁   112   115

（四）查询指定的行列数据

查询指定的行、列数据时，loc和iloc索引器都可以使用，行列下标的位置上都允许切片和花式索引。

print(df.loc['乙','英语'])                  # “英语”成绩
print(df.loc[['乙'],['英语']])              # “乙”的“英语”成绩
print(df.loc[['乙'],['数学','英语']])        # “乙”的“数学”和“英语”成绩
print(df.iloc[[1],[2]])                    # 第2行第3列
print(df.iloc[1:,[2]])                     # 第2行到最后一行的第3列
print(df.iloc[1:,[0,2]])                   # 第2行到最后一行的第1列和第3列
print(df.iloc[:,2])                        # 所有行，第3列

注意： 第1个查询结果是一个数，而从第2个开始的后面几个查询结果是一个 DataFrame。

输出结果：

115.0
     英语
乙  115.0
    数学   英语
乙    88  115.0
     英语
乙  115.0
     英语
乙  115.0
丙  130.0
丁    NaN
    语文   英语
乙   105  115.0
丙   109  130.0
丁   112    NaN
甲     99.0
乙    115.0
丙    130.0
丁      NaN
Name: 英语, dtype: float64

查询指定的行、列数据的结果是一个 DataFrame 对象。

print(type(df.loc[['乙'],['英语']]))

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

二、DataFrame数据的编辑

（一）增加数据

1、一次增加一列数据

（1）在尾部增加一列，使用df['列名']=值的形式，类似于字典增加键值对的dt['键']=值。

df['物理'] = [88,79,60,50]

（2）赋值号左侧也可以使用loc索引器。

df.loc[:,'化学'] = [80,69,70,93]
print(df)

输出结果：

    语文  数学   英语  物理  化学
甲   110   105   99.0    88    80
乙   105    88  115.0    79    69
丙   109   120  130.0    60    70
丁   112   115    NaN    50    93

（3）在中间某个任意位置增加一列，要使用insert函数。

insert函数原型：DataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)

loc：要插入新列的位置索引，即要插入的列的位置，是一个整数值，表示插入的列在 DataFrame 中的列索引位置。
column：新列的列名，即要插入的列的名称。
value：要插入的列的值，可以是一个标量值、数组、Series或可转换为Series的其他数据结构。如果是标量值，它将被广播到整个列中。
allow_duplicates：可选参数，默认为False，表示是否允许插入重复的列名。如果设置为True，则允许插入具有与现有列相同名称的列。

sw = [68,89,73,56]
df.insert(3,'生物',sw)
print(df)

输出结果：

    语文  数学   英语  生物  物理  化学
甲   110   105   99.0    68    88    80
乙   105    88  115.0    89    79    69
丙   109   120  130.0    73    60    70
丁   112   115    NaN    56    50    93

2、一次增加一行数据

（1）在尾部增加一行，建议用.loc属性而非append。

df.loc['戊'] = [100,120,99,70,80,90]
print(df)

输出结果：

    语文  数学   英语  生物  物理  化学
甲   110   105   99.0    68    88    80
乙   105    88  115.0    89    79    69
丙   109   120  130.0    73    60    70
丁   112   115    NaN    56    50    93
戊   100   120   99.0    70    80    90

3、一次增加多列（行）数据

注意： append()函数会产生新对象，而不是在原来的DataFrame上增加。

append()函数更适合将一个数据框合并到另一个数据框的尾部，类似于df.concat(df1,axis=0)。

df_insert = pd.DataFrame(np.arange(1,19).reshape(3,6),index=['己','庚','辛'],columns=['语文','数学','英语','生物','物理','化学'])
df1 = df.append(df_insert)
print(df1)
print(df)

输出结果：

    语文  数学   英语  生物  物理  化学
甲   110   105   99.0    68    88    80
乙   105    88  115.0    89    79    69
丙   109   120  130.0    73    60    70
丁   112   115    NaN    56    50    93
戊   100   120   99.0    70    80    90
己     1     2    3.0     4     5     6
庚     7     8    9.0    10    11    12
辛    13    14   15.0    16    17    18
    语文  数学   英语  生物  物理  化学
甲   110   105   99.0    68    88    80
乙   105    88  115.0    89    79    69
丙   109   120  130.0    73    60    70
丁   112   115    NaN    56    50    93
戊   100   120   99.0    70    80    90

（二）删除数据

推荐使用drop，虽然del也可以实现删除。区别如下：

drop()方法：

drop() 是 DataFrame 对象的方法，用于删除行或列，并返回一个新的 DataFrame，原始 DataFrame 不会被修改。
drop() 方法通常用于删除行或列，通过指定axis参数来指定删除的是行还是列，默认情况下删除行，即axis=0。
drop() 方法可以同时删除多行或多列，并且可以通过inplace=True参数来就地修改原始 DataFrame，而不返回新的 DataFrame。

del关键字：

del 是 Python 的关键字，用于删除对象的引用，包括 DataFrame 中的列。
del 关键字直接在原始 DataFrame 上操作，不返回新的 DataFrame，而是直接修改原始对象。
del 关键字只能用于删除列，不能用于删除行。

1、删除一列（行）

drop函数原型：DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')

labels：要删除的行或列的索引标签或列表。
axis：要删除的轴，可以是 0（行）或 1（列）。默认为 0，即删除行。
index：与labels参数功能相同，用于指定要删除的行的索引标签或列表。
columns：与labels参数功能相同，用于指定要删除的列的索引标签或列表。
level：如果 DataFrame 具有多层索引（MultiIndex），则可以指定要删除的索引级别。
inplace：是否在原始 DataFrame 上直接修改，而不返回新的 DataFrame 。默认为False。
errors：如果指定的标签不存在于索引或列中，控制报错行为。可选值为'raise'（默认，抛出异常）、'ignore'（忽略）和'coerce'（将无效的标签转换为空），其中'coerce'只对标签为None的情况有效。

这里axis=0表示行，axis=1表示列（Numpy中axis=0表示跨行，axis=1表示跨列）。

# df.drop(columns='数学',inplace=True)                      # 删除columns为“数学”的列
# print(df)
# df.drop(labels='数学', axis=1,inplace=True)              # 删除列标签为“数学”的列
# print(df)
# df.drop(['甲','乙'],inplace=True)                   # 删除某行
# print(df)
# df.drop(index='甲',inplace=True)                        # 删除index为“甲”的行
# print(df)
df1.drop(labels='甲', axis=0, inplace=True)              # 删除行标签为“甲”的行
print(df1)

输出结果：

    语文  数学   英语  生物  物理  化学
乙   105    88  115.0    89    79    69
丙   109   120  130.0    73    60    70
丁   112   115    NaN    56    50    93
戊   100   120   99.0    70    80    90
己     1     2    3.0     4     5     6
庚     7     8    9.0    10    11    12
辛    13    14   15.0    16    17    18

2、删除多列（行）

# 可以一次删除多列
df1.drop(['生物','化学'],axis=1,inplace=True)
print(df1)

输出结果：

    语文  数学   英语  物理
乙   105    88  115.0    79
丙   109   120  130.0    60
丁   112   115    NaN    50
戊   100   120   99.0    80
己     1     2    3.0     5
庚     7     8    9.0    11
辛    13    14   15.0    17

删除含有NaN的列也可以使用dropna函数：

dropna函数原型：DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

axis：指定删除的轴，可以是 0（删除行）或 1（删除列）。默认为 0。
how：确定要删除的行或列的方式。'any'：只要有任何缺失值就删除整行或整列。'all'：只有全部为缺失值才删除整行或整列。默认为'any'。
thresh：指定在行或列中非缺失值的最小数量。如果某行或某列中的非缺失值数量低于 thresh，则删除该行或该列。
subset：只在特定的列或行中查找缺失值并删除。可以传入一个列名或列名的列表。
inplace：是否在原始 DataFrame 上直接修改，而不返回新的 DataFrame。默认为False。

df1.dropna(axis=1,inplace=True)
print(df1)

输出结果：

    语文  数学  物理
乙   105    88    79
丙   109   120    60
丁   112   115    50
戊   100   120    80
己     1     2     5
庚     7     8    11
辛    13    14    17

（三）修改数据

修改数据使用loc或iloc索引器配合赋值操作。

# 使用loc属性修改数据
print(df)
df.loc['甲']=[120,115,109,70,80,90]
print(df)
df.loc['甲']=df.loc['甲']+10
print(df)
df.loc[:,'语文']=[115,108,112,118,106]
print(df)
df.loc['甲','语文']=135
print(df)
# # 使用iloc属性修改数据
# df.iloc[0,0]=115                   # 修改某一数据
# df.iloc[:,0]=[115,108,112,118,123]    # 修改整列数据
# df.iloc[0,:]=[120,115,109,90,90,90]        # 修改整行数据

输出结果：

    语文  数学   英语  生物  物理  化学
甲   110   105   99.0    68    88    80
乙   105    88  115.0    89    79    69
丙   109   120  130.0    73    60    70
丁   112   115    NaN    56    50    93
戊   100   120   99.0    70    80    90
    语文  数学   英语  生物  物理  化学
甲   120   115  109.0    70    80    90
乙   105    88  115.0    89    79    69
丙   109   120  130.0    73    60    70
丁   112   115    NaN    56    50    93
戊   100   120   99.0    70    80    90
     语文   数学   英语  生物  物理   化学
甲  130.0  125.0  119.0  80.0  90.0  100.0
乙  105.0   88.0  115.0  89.0  79.0   69.0
丙  109.0  120.0  130.0  73.0  60.0   70.0
丁  112.0  115.0    NaN  56.0  50.0   93.0
戊  100.0  120.0   99.0  70.0  80.0   90.0
    语文   数学   英语  生物  物理   化学
甲   115  125.0  119.0  80.0  90.0  100.0
乙   108   88.0  115.0  89.0  79.0   69.0
丙   112  120.0  130.0  73.0  60.0   70.0
丁   118  115.0    NaN  56.0  50.0   93.0
戊   106  120.0   99.0  70.0  80.0   90.0
    语文   数学   英语  生物  物理   化学
甲   135  125.0  119.0  80.0  90.0  100.0
乙   108   88.0  115.0  89.0  79.0   69.0
丙   112  120.0  130.0  73.0  60.0   70.0
丁   118  115.0    NaN  56.0  50.0   93.0
戊   106  120.0   99.0  70.0  80.0   90.0

用index属性赋值修改行标题。

# 用index属性赋值修改行标题
print(df1)
df1.index = ['A','B','C','D','E','F','G']
print(df1)

	语文  数学  物理
乙   105    88    79
丙   109   120    60
丁   112   115    50
戊   100   120    80
己     1     2     5
庚     7     8    11
辛    13    14    17
   语文  数学  物理
A   105    88    79
B   109   120    60
C   112   115    50
D   100   120    80
E     1     2     5
F     7     8    11
G    13    14    17

用columns属性赋值修改列标题。

# 用columns属性赋值修改列标题
df1.columns = ['Chinese','Math','Physics']
print(df1)
df1.columns

输出结果：

   Chinese  Math  Physics
A      105    88       79
B      109   120       60
C      112   115       50
D      100   120       80
E        1     2        5
F        7     8       11
G       13    14       17

Index(['Chinese', 'Math', 'Physics'], dtype='object')

（四）查询数据

1、带条件查询

# 带条件查询
df = pd.DataFrame({'姓名':['甲','乙','丙','丁'],
                  '语文':[110,105,109,99],
                  '数学':[105,88,120,90],
                  '英语':[99,115,130,120]})
print(df)
''' 逻辑运算符号：> 、>=、 <、 <=、 == （双等于）、!=（不等于）'''
print(df[df['语文']>105])
print(df[df['英语']>=115])
print(df[df['英语']==115])


'''复合逻辑运算符：&（并且） 、|（或者）'''
'''查询“语文”大于105并且“数学”大于88'''
print(df[(df['语文']>105) & (df['数学']>88)])
'''查询“语文”大于105或者数学大于88'''
print(df[(df['语文']>105) | (df['数学']>88)])

输出结果：

  姓名  数学  英语  语文
0   甲   105    99   110
1   乙    88   115   105
2   丙   120   130   109
3   丁    90   120    99
  姓名  数学  英语  语文
0   甲   105    99   110
2   丙   120   130   109
  姓名  数学  英语  语文
1   乙    88   115   105
2   丙   120   130   109
3   丁    90   120    99
  姓名  数学  英语  语文
1   乙    88   115   105
  姓名  数学  英语  语文
0   甲   105    99   110
2   丙   120   130   109
  姓名  数学  英语  语文
0   甲   105    99   110
2   丙   120   130   109
3   丁    90   120    99

2、query()方法简化查询代码

'''# query()方法简化查询代码'''
# df1 = df[df['语文']>105]
df2 = df.query('语文>105')
print(df2)

输出结果：

  姓名  数学  英语  语文
0   甲   105    99   110
2   丙   120   130   109

3、逻辑运算方法

（1）between()方法

'''逻辑运算方法：between()方法'''
df3 = df[df['语文'].between(100,120)]
print(df3)

输出结果：

  姓名  数学  英语  语文
0   甲   105    99   110
1   乙    88   115   105
2   丙   120   130   109

（2）isin()方法

'''逻辑运算方法：isin()方法'''
'''判断整个数据中包含45和60的数据'''
df = pd.DataFrame({'姓名':['甲','乙','丙'],
                   '语文':[110,105,109],
                   '数学':[105,60,120],
                   '英语':[99,115,130],
                   '物理':[60,89,99],
                   '化学':[45,60,70]})
df4 = df[df.isin([45,60])]
print(df4)
'''判断“化学”中包含45和60的数据'''
df5 = df[df['化学'].isin([45,60])]
print(df5)

输出结果：

   化学 姓名  数学  物理  英语  语文
0  45.0  NaN   NaN  60.0   NaN   NaN
1  60.0  NaN  60.0   NaN   NaN   NaN
2   NaN  NaN   NaN   NaN   NaN   NaN
   化学 姓名  数学  物理  英语  语文
0    45   甲   105    60    99   110
1    60   乙    60    89   115   105

df1 = pd.DataFrame({'姓名':['甲','乙','丙'],
                   '语文':[110,105,109],
                   '数学':[105,60,120],
                   '英语':[99,115,130],
                   '物理':[60,89,99],
                   '化学':[45,60,70]})
print(df1)
df2 = pd.DataFrame({'姓名':['甲','乙','丙'],
                    '性别':['男','女','女'],
                    '年龄':[16,15,16]})
print(df2)
'''逻辑运算方法：isin()方法'''
'''利用df2中的性别一列，来对df1中的数据进行筛选'''
df1 = df1[df2['性别'].isin(['女'])]
print(df1)

输出结果：

   化学 姓名  数学  物理  英语  语文
0    45   甲   105    60    99   110
1    60   乙    60    89   115   105
2    70   丙   120    99   130   109
  姓名  年龄 性别
0   甲    16   男
1   乙    15   女
2   丙    16   女
   化学 姓名  数学  物理  英语  语文
1    60   乙    60    89   115   105
2    70   丙   120    99   130   109

三、DataFrame数据的排序

# 设置数据显示的编码格式为东亚宽度，以使列对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
data = [[110,105,99],[105,88,115],[109,120,130],[110,115,100]]
name = ['甲','乙','丙','丁']
columns = ['语文','数学','英语']
df = pd.DataFrame(data=data, index=name, columns=columns)
print(df)

df.sort_values()方法原型：

DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', ignore_index=False, key=None)

参数说明：

by：指定要根据哪些列进行排序，可以是列名或列名的列表。
axis：指定按行排序还是按列排序，默认为按行排序，即axis=0。
ascending：排序顺序，默认为升序，设置为False则为降序。
inplace：是否在原 DataFrame 上进行排序，如果设置为True，则会就地修改 DataFrame 并返回None，默认为False，即返回排序后的副本。
kind：排序算法，默认为快速排序（'quicksort'），也可以选择归并排序（'mergesort'）或堆排序（'heapsort'）。
na_position：缺失值在排序中的位置，默认为'last'，表示缺失值会排在最后；设置为'first'则会排在最前面。
ignore_index：是否忽略索引，默认为False，即保留原索引；如果设置为True，则会重新生成索引。
key：用于排序的函数，可以是自定义的函数或者lambda表达式。

df1 = df.sort_values("英语")
print(df1)
print(df)

排序后df的记录顺序保持不变，因为inplace参数默认为False。

df.sort_values(['语文','数学'],ascending=[False,True],inplace=True)
df

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原始发表：2024-04-04，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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