Python-pandas中的函数(列表拼接，更改行列名称，选取特定数据等）

记录pandas处理数据时一些函数的使用。。。。

1.列表拼接

concat()

In[24]: import pandas as pd
In[25]: a=pd.DataFrame()
In[26]: a['A']=[1,2,3,4,5]
In[27]: a['B']=[6,7,8,9,0]
In[28]: b=a
In[29]: c=pd.concat((a,b),axis=1)
In[32]: c
Out[32]: 

   A  B  A  B
0  1  6  1  6
1  2  7  2  7
2  3  8  3  8
3  4  9  4  9
4  5  0  5  0

2.更改列名

#更改所有列名
In[33]: c.columns=['A','B','C','D']
In[34]: c
Out[34]: 

   A  B  C  D
0  1  6  1  6
1  2  7  2  7
2  3  8  3  8
3  4  9  4  9
4  5  0  5  0
#更改指定列名
In[37]: c.rename(columns={'A':'AA','C':'CC'})
Out[37]: 

   AA  B  CC  D
0   1  6   1  6
1   2  7   2  7
2   3  8   3  8
3   4  9   4  9
4   5  0   5  0

3.更改索引

#更改全部索引
In[38]: c.index=['A','B','C','D','E']
In[39]: c
Out[39]: 

   A  B  C  D
A  1  6  1  6
B  2  7  2  7
C  3  8  3  8
D  4  9  4  9
E  5  0  5  0
#更改特定索引
In[40]: c.rename(index={'A':'AA','C':'CC'})
Out[40]: 

    A  B  C  D
AA  1  6  1  6
B   2  7  2  7
CC  3  8  3  8
D   4  9  4  9
E   5  0  5  0

4.选取指定数据

In[45]:c
Out[45]: 

   A  B  C  D
A  1  6  1  6
B  2  7  2  7
C  3  8  3  8
D  4  9  4  9
E  5  0  5  0
In[48]: df1=c.loc[['A','B','C'],:]
In[49]: df1
Out[49]: 

   A  B  C  D
A  1  6  1  6
B  2  7  2  7
C  3  8  3  8
In[50]: df2=c.loc[:,['A','B']]
In[51]: df2
Out[51]: 

   A  B
A  1  6
B  2  7
C  3  8
D  4  9
E  5  0

5.重置索引

reset_index()

#增加新索引，原索引保留
In[54]: a=c
In[55]: a.reset_index()
Out[55]: 

  index  A  B  C  D
0     A  1  6  1  6
1     B  2  7  2  7
2     C  3  8  3  8
3     D  4  9  4  9
4     E  5  0  5  0
#增加新索引，删除原索引
In[56]: b=c
In[57]: b.reset_index(drop=True)
Out[57]: 

   A  B  C  D
0  1  6  1  6
1  2  7  2  7
2  3  8  3  8
3  4  9  4  9
4  5  0  5  0
#选取特定数据

6.取特定行

#df_train数据中的标签有0和1，只取标签为1的数据
train_concat=df_train[df_train['is_dup']==1]

7.将两列数据内容合并

#将train_concat文本数据中的两列融为一体
train_concat['concat']=train_concat[['query','reply']].apply(lambda x:''.join(x),axis=1)