Pandas基本操作——增加、修改和删除

数据的增加

• 按列增加数据
• 按行增加数据
• 增加多行数据
  

 修改数据

• 修改列标题
  • 使用DataFrame对象的columns属性直接赋值
  • 使用DataFrame对象的rename方法修改列标题
• 修改行标题
  • 使用DataFrame对象的index属性
• 修改数据
  • 使用DataFrame对象的loc属性和iloc属性

删除数据

• 使用DataFrame对象中的drop()方法

• df.drop(labels, axis, index, columns, inplace)
  # 参数说明
  # labels:表示行标签或者列标签
  # axis: axis=0表示按行删除，axis=1表示按列删除
  # index:删除行，默认值为None
  # columns:删除列，默认值为None
  # inplace: 对原数组做出修改并返回一个新数组。默认值为False，如果值为True，那么原数组直接就被替换

 数据的增加：

先创建一个表格：

import pandas as pd
data = [[45,65,200],[56,45,50],[67,67,67]]
index = ['Tom','Jack','Alice']
columns = ['math','Chinese','english'] 
df = pd.DataFrame(data = data, index = index, columns= columns)

 

• 按列增加数据

        1.采用直接赋值的方式增加列数据

df['politics'] = [90,89,100]

        

         2.使用loc属性在DataFrame的最后一列增加

df.loc[:,'chemistry'] = [100,68,80]

 

         3.在指定的索引上进行插入一列

insert()函数：

 insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)

loc:  int型，表示第几列；若在第一列插入数据，则 loc=0

column: 给插入的列取名，如 column='新的一列'

value：数字，array，series等

allow_duplicates: 是否允许列名重复，选择Ture表示允许新的列名与已存在的列名重复。

lst = [100,90,82]
df.insert(1,'history',lst)

• 按行增加数据

        1.直接增加

df.loc['Ben'] = [15,56,99]

        

• 增加多行数据

新建一个DataFrame

new_df = pd.DataFrame(
    data = {'math':[67,88],'Chinese':[88,65],'english':[75,66]},index = ['Jacy','Peter']
)
df = df.append(new_df)

 

 修改数据

• 修改列标题

使用DataFrame对象的columns属性直接赋值

print('-----------直接赋值------------')
df.index=list('123')
print(df)

使用DataFrame对象的rename方法修改列标题

df.rename({'1':'一','2':'二','3':'三'},inplace = True,axis = 0)
print(df)

• 修改行标题

使用DataFrame对象的index属性

# 修改数据
# import pandas as pd
# data = [[45,65,200],[56,45,50],[67,67,67]]
# index = ['Tom','Jack','Alice']
# columns = ['math','Chinese','english'] 
# df = pd.DataFrame(data = data, index = index, columns= columns)
# print(df)

print('--------修改一整行--------')
df.loc['张三'] = [100,100,100]
print(df)

• 修改数据

使用DataFrame对象的loc属性和iloc属性

print('--------修改0行的所有列--------')
df.iloc[0,:]=[90,90,90] 
print(df)
print('--------修改列--------')
df.loc[:,'math']=[55,55,55,66]
print(df)
df.iloc[:,1] = [100,100,100,100]
print(df)
df.loc['Tom','Chinese']=6
print(df)

 

删除数据

使用DataFrame对象中的drop()方法

原始数据

 删除math列（三种方法）

df.drop(['math'],axis=1,inplace=True)

df.drop(columns='math',axis=1,inplace=True)

df.drop(labels='math',axis=1,inplace=True)

                

 删除行（三种方法）

# 删除行
df.drop(['Tom'],axis=0,inplace=True)

df.drop(columns='Tom',axis=0,inplace=True)

df.drop(labels='Tom',axis=0,inplace=True)

 带条件删除

# 带条件的删除
# print(df[df['math']<60].index[0])
df.drop(df[(df['math']<60)].index,inplace=True) # 删除math分数小于60的行
print(df)

 --------------------------菜鸟初上路，请各位大佬多多指教------------------------------ 

---------------------------------------OK，到这见底了----------------------------------------