python数据分析（13）——pandas数据结构DataFrame基本技巧

最新推荐文章于 2024-08-23 09:48:05 发布

小柴~

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分类专栏： python 文章标签： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42695959/article/details/82316805

本文介绍了Python数据分析库pandas中的DataFrame数据结构的基本操作，包括数据查看、转置、添加和修改列、删除行和列、对齐以及排序。重点讲解了如何使用head()和tail()函数查看数据，.T进行转置，以及使用del和.drop()删除行列。此外，还讨论了DataFrame的对齐功能，以及sort_values()和按索引排序的方法。

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数据查看、转置 / 添加、修改、删除值 / 对齐 / 排序

数据查看与Series相同，df.head()、df.tail()：

df=pd.DataFrame(np.random.rand(16).reshape(8,2)*100,columns=['a','b'])
print(df.head())
print(df.tail())
           a          b
0  26.326171  50.108566
1  47.668365  71.930552
2   5.565206  26.904596
3  99.875611  48.341301
4  22.746797  85.186938
           a          b
3  99.875611  48.341301
4  22.746797  85.186938
5  23.313509  42.500506
6  16.852513  33.600460
7  62.450372  92.567204

.T转置

print(df.T)
           0          1          2          3          4          5  \
a  26.326171  47.668365   5.565206  99.875611  22.746797  23.313509   
b  50.108566  71.930552  26.904596  48.341301  85.186938  42.500506   

           6          7  
a  16.852513  62.450372  
b  33.600460  92.567204

行标签和列表签一起转置。

添加 /修改：

添加列：

df['c']=40
print(df)
     a           b   c
0  101  101.000000  40
1  100    1.600305  40
2  100   89.629438  40
3  101  101.000000  40
4   20   20.000000  40
5  100   97.885158  40
6  101  101.000000  40
7  100    8.018373  40

添加行：

df.loc[8]=30
print(df)
     a           b   c
0  101  101.000000  40
1  100    1.600305  40
2  100   89.629438  40
3  101  101.000000  40
4   20   20.000000  40
5  100   97.885158  40
6  101  101.000000  40
7   30   30.000000  30
8   30   30.000000  30

修改列：