• pandas常用操作


    DataFrame

    创建
    可以利用

    • 列表(list)
    • 字典(dict)
    • 系列(series)
    • Numpy ndarrays
    • 其他数据帧(DataFrame)

    创建DataFrame对象

    如:

    a = pd.DataFrame(np.random.normal(0, 1, (3, 3)))
    
    • 1

    在这里插入图片描述

    增加列

    a['new'] = ['鹅', '鹅', '鹅']
    
    • 1

    在这里插入图片描述

    增加行

    a.loc[3]=[0, 0, 0, '鹅']
    
    • 1

    在这里插入图片描述

    目标DataFrame

    b = a.copy()
    
    • 1

    在这里插入图片描述

    万能删除function

    df.drop()
    
    • 1

    添加 inplace=True 则在原数据修改,默认为False

    删列

    b.drop(columns='new')
    
    • 1

    在这里插入图片描述

    c = b.pop('new')
    b
    c
    
    • 1
    • 2
    • 3

    赋值并在原数据中删除

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    del b['new']
    
    • 1

    在这里插入图片描述

    删行

    b.drop(index=3)
    
    • 1

    在这里插入图片描述

    改查

    这里改查放在一起,因为查到即可更改

    目标DataFrame

    a = np.random.normal(0, 1, (3, 3))
    a = pd.DataFrame(np.random.normal(0, 1, (3, 3)))
    a['abc'] = ['a', 'b', 'c']
    
    • 1
    • 2
    • 3

    在这里插入图片描述

    loc

    pandas loc

    Access a group of rows and columns by label(s) or a boolean array.

    a = np.random.normal(0, 1, (3, 3))
    a = pd.DataFrame(np.random.normal(0, 1, (3, 3)))
    a['abc'] = ['a', 'b', 'c']
    
    • 1
    • 2
    • 3

    在这里插入图片描述

    a.loc[0, 0]
    
    • 1

    0.41059850193837233

    a.loc[0, 'abc']
    
    • 1

    ‘a’

    a.loc[a.abc != 'b', 'abc']
    
    • 1

    在这里插入图片描述

    iloc

    pandas iloc

    Purely integer-location based indexing for selection by position.

    a.iloc[0, 3]
    
    • 1

    在这里插入图片描述

    a.iloc[0]
    
    • 1

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    a.iloc[[0, 1]]
    
    • 1

    在这里插入图片描述

    a.iloc[0:3]
    
    • 1

    在这里插入图片描述

    a.iloc[:, 3]
    
    • 1

    在这里插入图片描述

    [ ]

    使用[ ]进行查找

    a = np.random.normal(0, 1, (3, 3))
    a = pd.DataFrame(np.random.normal(0, 1, (3, 3)))
    a['abc'] = ['a', 'b', 'c']
    
    • 1
    • 2
    • 3

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    查单列

    a[1]
    
    • 1

    在这里插入图片描述

    查多列

    a[[1, 'abc']]
    
    • 1

    在这里插入图片描述

    按单个条件查询

    a[a[1] > 0.1]
    
    • 1

    在这里插入图片描述

    a[a.index != 1]
    
    • 1

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    按多个条件查询

    # Satisfying multiple conditions simultaneously
    a[(a[1] > 0.1) & (a[0] > 0)]
    
    • 1
    • 2

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    # At least one condition is met
    a[(a[1] > 0.1) | (a[0] > 0)]
    
    • 1
    • 2

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    索引和字段操作

    重置

    reset_index

    Reset the index of the DataFrame, and use the default one instead. If the DataFrame has a MultiIndex, this method can remove one or more levels.

    a
    
    • 1

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    a.index = ['c', 'd', 'e']
    
    • 1

    在这里插入图片描述

    a.reset_index(drop=True, inplace=True)
    
    • 1

    在这里插入图片描述

    重命名

    rename

    Function / dict values must be unique (1-to-1). Labels not contained in a dict / Series will be left as-is. Extra labels listed don’t throw an error.

    a.rename(index={0:9, 1:8}, inplace=True)
    
    • 1

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    a.rename(columns={0:'cba', 1:'nba'}, inplace=True)
    
    • 1

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/sinat_28916141/article/details/127492798