一、列操作
1.1 选择列
d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']), 'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])} df = pd.DataFrame(d) print (df ['one']) # 选择其中一列进行显示,列长度为最长列的长度 # 除了 index 和 数据,还会显示 列表头名,和 数据 类型
运行结果:
a 1.0
b 2.0
c 3.0
d NaN
Name: one, dtype: float64
1.2 增加列
d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']), 'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])} df = pd.DataFrame(d) # Adding a new column to an existing DataFrame object with column label by passing new series print ("Adding a new column by passing as Series:") df['three']=pd.Series([10,30,20],index=['a','c','b']) print(df) # 增加列后进行显示,其中 index 用于对应到该列 元素 位置(所以位置可以不由 列表 中的顺序进行指定) print ("Adding a new column using the existing columns in DataFrame:") df['four']=df['one']+df['two']+df['three'] print(df) # 我们选定列后,直接可以对整个列的元素进行批量运算操作,这里 NaN 与其他元素相加后,还是 NaN
运行结果:
Adding a new column by passing as Series:
one two three
a 1.0 1 10.0
b 2.0 2 20.0
c 3.0 3 30.0
d NaN 4 NaN
Adding a new column using the existing columns in DataFrame:
one two three four
a 1.0 1 10.0 12.0
b 2.0 2 20.0 24.0
c 3.0 3 30.0 36.0
d NaN 4 NaN NaN
1.3 删除列(del 和 pop 函数)
d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']), 'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd']), 'three' : pd.Series([10,20,30], index=['a','b','c'])} df = pd.DataFrame(d) print ("Our dataframe is:") print(df) # 使用 del 函数 print ("Deleting the first column using DEL function:") del(df['one']) print(df) # 使用 pop 函数 print ("Deleting another column using POP function:") df_2=df.pop('two') # 将一列 pop 到新的 dataframe print(df_2) print(df)
运行结果:
Our dataframe is:
one two three
a 1.0 1 10.0
b 2.0 2 20.0
c 3.0 3 30.0
d NaN 4 NaN
Deleting the first column using DEL function:
two three
a 1 10.0
b 2 20.0
c 3 30.0
d 4 NaN
Deleting another column using POP function:
three
a 10.0
b 20.0
c 30.0
d NaN
POP column:
a 1
b 2
c 3
d 4
Name: two, dtype: int64
二、行操作
2.1 选择行
2.1.1 通过 label 选择行(loc 函数)
d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']), 'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])} df = pd.DataFrame(d) print(df.loc['b']) # 显示这一行中,对应表头 下的 对应数据,同时显示 行 index 和 数据类型
运行结果:
one 2.0
two 2.0
Name: b, dtype: float64
2.1.2 通过序号选择行(iloc 函数)
d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']), 'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])} df = pd.DataFrame(d) print(df.iloc[2]) # 序号 2 对应的是第 3 行的数据
运行结果:
one 3.0
two 3.0
Name: c, dtype: float64
2.1.3 通过序号选择行切片
d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']), 'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])} df = pd.DataFrame(d) print(df[2:4]) # 这里选择第 3 到 第 4 行,与 Python 切片一致,不需要函数,直接切片即可
运行结果:
one two
c 3.0 3
d NaN 4
2.2 增加行(append 函数)
# 通过 append 函数 df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns = ['a','b']) df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns = ['a','b']) df = df.append(df2) print(df) # 这里相当于把 第二个 dataframe 与第一个进行拼接,默认的 index 都是 0 1 print(df.loc[0]) # 这里有两行的 index 是 0
运行结果:
a b
0 1 2
1 3 4
0 5 6
1 7 8
a b
0 1 2
0 5 6
2.3 删除行(drop 函数)
# 通过 drop 函数 df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns = ['a','b']) df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns = ['a','b']) df = df.append(df2) df = df.drop(0) # 这里有两个行标签为 0,所以直接删除了 2 行 print(df)
运行结果:
a b
1 3 4
1 7 8
免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件! 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
更新日志
- 群星2013-青春缤纷辑压箱宝大公开3CD2[新加坡限量版][WAV整轨]
- 林育群.2013-BalladShow(日本版)【环球】【WAV+CUE】
- 陈加洛.1992-痛到感觉不到【宝丽金】【WAV+CUE】
- 群星.2023-宿命之敌电视剧原声带【韶愔音乐】【FLAC分轨】
- 東京事変-大発見[FLAC+CUE]
- 椎名林檎-三文ゴシップ[FLAC+CUE]
- 2024年08月04日
- 裘德《裘德「最后的水族馆」演唱会LIVE》[320K/MP3][228.89MB]
- 裘德《裘德「最后的水族馆」演唱会LIVE》[24bit 48kHz][FLAC/分轨][2.08G]
- 基因三重奏《如果你什么都不说 音乐会现场录音》[320K/MP3][145.37MB]
- 孟庭苇.1996-月亮说话(2020环球24KGOLD限量版)【上华】【WAV+CUE】
- 群星.1997-新艺宝优质音响系列·国语精选监听版【新艺宝】【WAV+CUE】
- 阿桑.2005-寂寞在唱歌(星外星引进版)【华研国际】【WAV+CUE】
- 基因三重奏《如果你什么都不说 音乐会现场录音》[FLAC/分轨][287.43MB]
- 蔡题谦《我爱你,却依然要看你走》[320K/MP3][88.65MB]