Python Pandas 對列/行進行選擇,增加,刪除操作
一、列操作
1.1 選擇列
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']) # 選擇其中一列進行顯示,列長度為最長列的長度 # 除了 index 和 數(shù)據(jù),還會顯示 列表頭名,和 數(shù)據(jù) 類型
運行結果:
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) # 增加列后進行顯示,其中 index 用于對應到該列 元素 位置(所以位置可以不由 列表 中的順序進行指定) print ("Adding a new column using the existing columns in DataFrame:") df['four']=df['one']+df['two']+df['three'] print(df) # 我們選定列后,直接可以對整個列的元素進行批量運算操作,這里 NaN 與其他元素相加后,還是 NaN
運行結果:
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 刪除列(del 和 pop 函數(shù))
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 函數(shù) print ("Deleting the first column using DEL function:") del(df['one']) print(df) # 使用 pop 函數(shù) print ("Deleting another column using POP function:") df_2=df.pop('two') # 將一列 pop 到新的 dataframe print(df_2) print(df)
運行結果:
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 選擇行
2.1.1 通過 label 選擇行(loc 函數(shù))
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']) # 顯示這一行中,對應表頭 下的 對應數(shù)據(jù),同時顯示 行 index 和 數(shù)據(jù)類型
運行結果:
one 2.0
two 2.0
Name: b, dtype: float64
2.1.2 通過序號選擇行(iloc 函數(shù))
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]) # 序號 2 對應的是第 3 行的數(shù)據(jù)
運行結果:
one 3.0
two 3.0
Name: c, dtype: float64
2.1.3 通過序號選擇行切片
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]) # 這里選擇第 3 到 第 4 行,與 Python 切片一致,不需要函數(shù),直接切片即可
運行結果:
one two
c 3.0 3
d NaN 4
2.2 增加行(append 函數(shù))
# 通過 append 函數(shù) 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) # 這里相當于把 第二個 dataframe 與第一個進行拼接,默認的 index 都是 0 1 print(df.loc[0]) # 這里有兩行的 index 是 0
運行結果:
a b
0 1 2
1 3 4
0 5 6
1 7 8
a b
0 1 2
0 5 6
2.3 刪除行(drop 函數(shù))
# 通過 drop 函數(shù) 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) # 這里有兩個行標簽為 0,所以直接刪除了 2 行 print(df)
運行結果:
a b
1 3 4
1 7 8
到此這篇關于Python Pandas 對列/行進行選擇,增加,刪除操作的文章就介紹到這了,更多相關Python Pandas行列選擇增加刪除內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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