Python中的Pandas详解-5-访问元素_dataframe访问元素-优快云博客

访问 Pandas DataFrame 中的元素

在这里插入图片描述

我们可以通过多种不同的方式访问 Pandas DataFrame 中的元素。通常，我们可以使用行和列标签访问 DataFrame 的行、列或单个元素。我们将使用在上节课创建的同一 store_items DataFrame。我们来看一些示例：

# We print the store_items DataFrame
print(store_items)

# We access rows, columns and elements using labels
print()
print('How many bikes are in each store:\n', store_items[['bikes']])
print()
print('How many bikes and pants are in each store:\n', store_items[['bikes', 'pants']])
print()
print('What items are in Store 1:\n', store_items.loc[['store 1']])
print()
print('How many bikes are in Store 2:', store_items['bikes']['store 2'])

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述请注意，在访问 DataFrame 中的单个元素时，就像上个示例一样，必须始终提供标签，并且列标签在前，格式为 dataframe[column][row]。例如，在检索商店 2 中的自行车数量时，我们首先使用列标签 bikes，然后使用行标签 store 2。如果先提供行标签，将出错。

我们还可以通过添加行或列修改 DataFrame。我们先了解如何向 DataFrame 中添加新的列。假设我们想添加每个商店的衬衫库存。为此，我们需要向 store_items DataFrame 添加一个新列，表示每个商店的衬衫库存。我们来编写代码：

# We add a new column named shirts to our store_items DataFrame indicating the number of shirts in stock at each store. We
# will put 15 shirts in store 1 and 2 shirts in store 2
store_items['shirts'] = [15,2]

# We display the modified DataFrame
store_items

在这里插入图片描述可以看出，当我们添加新的列时，新列添加到了 DataFrame 的末尾。

还可以使用算术运算符向 DataFrame 中的其他列之间添加新列。我们来看一个示例：

# We make a new column called suits by adding the number of shirts and pants
store_items['suits'] = store_items['pants'] + store_items['shirts']

# We display the modified DataFrame
store_items

在这里插入图片描述假设现在你开了一家新店，需要将该商店的商品库存添加到 DataFrame 中。为此，我们可以向 store_items Dataframe 中添加一个新行。要向 DataFrame 中添加行，我们首先需要创建新的 Dataframe，然后将其附加到原始 DataFrame 上。我们来看看代码编写方式

# We create a dictionary from a list of Python dictionaries that will number of items at the new store
new_items = [{'bikes': 20, 'pants': 30, 'watches': 35, 'glasses': 4}]

# We create new DataFrame with the new_items and provide and index labeled store 3
new_store = pd.DataFrame(new_items, index = ['store 3'])

# We display the items at the new store
new_store

在这里插入图片描述现在，我们使用 .append() 方法将此行添加到 store_items DataFrame 中。

# We append store 3 to our store_items DataFrame
store_items = store_items.append(new_store)

# We display the modified DataFrame
store_items

在这里插入图片描述注意，将新行附加到 DataFrame 后，列按照字母顺序排序了。

我们还可以仅使用特定列的特定行中的数据向 DataFrame 添加新的列。例如，假设你想在商店 2 和 3 中上一批新手表，并且新手表的数量与这些商店原有手表的库存一样。我们来看看如何编写代码在这里插入图片描述就像我们可以添加行和列一样，我们也可以删除它们。要删除 DataFrame 中的行和列，我们将使用 .pop() 和 .drop() 方法。.pop() 方法仅允许我们删除列，而 .drop() 方法可以同时用于删除行和列，只需使用关键字 axis 即可。我们来看一些示例：

# We remove the new watches column
store_items.pop('new watches')

# we display the modified DataFrame
store_items

在这里插入图片描述

# We remove the watches and shoes columns
store_items = store_items.drop(['watches', 'shoes'], axis = 1)

# we display the modified DataFrame
store_items

在这里插入图片描述

# We remove the store 2 and store 1 rows
store_items = store_items.drop(['store 2', 'store 1'], axis = 0)

# we display the modified DataFrame
store_items

在这里插入图片描述有时候，我们可能需要更改行和列标签。我们使用 .rename() 方法将 bikes 列标签改为 hats

# We change the column label bikes to hats
store_items = store_items.rename(columns = {'bikes': 'hats'})

# we display the modified DataFrame
store_items

现在再次使用 .rename() 方法更改行标签。

# We change the row label from store 3 to last store
store_items = store_items.rename(index = {'store 3': 'last store'})

# we display the modified DataFrame
store_items

你还可以将索引改为 DataFrame 中的某个列。

# We change the row index to be the data in the pants column
store_items = store_items.set_index('pants')

# we display the modified DataFrame
store_items

在这里插入图片描述