【Pandas数据分析4】数据操作

文章目录

  • 四、数据操作
    • 1、数据的增加
      • 1.1 按列增加数据
      • 1.2 按行增加数据
      • 1.3 增加多行数据
    • 2、数据的修改
      • 2.1 修改列标题
      • 2.2 修改行标题
      • 2.3 修改数据
    • 3、数据的删除

四、数据操作

1、数据的增加

【Pandas数据分析4】数据操作_第1张图片

1.1 按列增加数据

import pandas as pd

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
data = [[45, 65, 100], [56, 45, 50], [67, 67, 67]]
index = ['张三', '李四', '王五']
columns = ['数学', '语文', '英语']
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)
print(df)
print('-------------------------')

# 1、直接赋值
df['政治'] = [90, 89, 100]
print(df)
print('-------------------------')

# 2、使用loc属性在DataFrame对象的最后一列增加
df.loc[:, '化学'] = [100, 30, 98]
print(df)
print('-------------------------')

# 3、在指定的索引位置上插入一列
lst = [100, 90, 99]
df.insert(1, '历史', lst)
print(df)

      数学  语文  英语
张三    45    65   100
李四    56    45    50
王五    67    67    67
-------------------------
      数学  语文  英语  政治
张三    45    65   100    90
李四    56    45    50    89
王五    67    67    67   100
-------------------------
      数学  语文  英语  政治  化学
张三    45    65   100    90   100
李四    56    45    50    89    30
王五    67    67    67   100    98
-------------------------
      数学  历史  语文  英语  政治  化学
张三    45   100    65   100    90   100
李四    56    90    45    50    89    30
王五    67    99    67    67   100    98

1.2 按行增加数据

import pandas as pd

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
data = [[45, 65, 100], [56, 45, 50], [67, 67, 67]]
index = ['张三', '李四', '王五']
columns = ['数学', '语文', '英语']
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)
print(df)
print('-------------------------')

# 1、增加一行
df.loc['陈六'] = [56, 67, 90]
print(df)
print('-------------------------')

# 新建DataFrame
new_df = pd.DataFrame(
    data={'数学': [67, 69], '语文': [56, 78], '英语': [100, 99]},
    index=['张丽丽', '王一一']
)
print(new_df)
print('-------------------------')

# 2、一个添加到另一个
df = df.append(new_df)
print(df)
      数学  语文  英语
张三    45    65   100
李四    56    45    50
王五    67    67    67
-------------------------
      数学  语文  英语
张三    45    65   100
李四    56    45    50
王五    67    67    67
陈六    56    67    90
-------------------------
        数学  语文  英语
张丽丽    67    56   100
王一一    69    78    99
-------------------------
        数学  语文  英语
张三      45    65   100
李四      56    45    50
王五      67    67    67
陈六      56    67    90
张丽丽    67    56   100
王一一    69    78    99

1.3 增加多行数据

见上!

2、数据的修改

2.1 修改列标题

  • 使用DataFrame对象的columns属性直接赋值
  • 使用DataFrame对象的rename方法修改列标题
import pandas as pd

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
data = [[45, 65, 100], [56, 45, 50], [67, 67, 67]]
index = ['张三', '李四', '王五']
columns = ['数学', '语文', '英语']
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)
print(df)
print('-------------------------')

# 1、直接使用columns属性
df.columns = ['数学(上)', '语文(上)', '英语(上)']
print(df)
print('-------------------------')

# 2、rename inplace=True 直接修改并返回
df.rename(columns={'数学(上)': '数学(下)', '语文(上)': '语文(下)', '英语(上)': '英语(下)'}, inplace=True)
print(df)
      数学  语文  英语
张三    45    65   100
李四    56    45    50
王五    67    67    67
-------------------------
      数学()  语文()  英语()
张三        45        65       100
李四        56        45        50
王五        67        67        67
-------------------------
      数学()  语文()  英语()
张三        45        65       100
李四        56        45        50
王五        67        67        67

2.2 修改行标题

  • 使用DataFrame对象的index属性
  • 使用DataFrame对象的rename方法
import pandas as pd

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
data = [[45, 65, 100], [56, 45, 50], [67, 67, 67]]
index = ['张三', '李四', '王五']
columns = ['数学', '语文', '英语']
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)
print(df)
print('-------------------------')

# 1、直接赋值
df.index = list('123')
print(df)
print('-------------------------')

# 2、rename
df.rename({'1': '一一', '2': '二二', '3': '三三'}, inplace=True, axis=0)
print(df)
      数学  语文  英语
张三    45    65   100
李四    56    45    50
王五    67    67    67
-------------------------
   数学  语文  英语
1    45    65   100
2    56    45    50
3    67    67    67
-------------------------
      数学  语文  英语
一一    45    65   100
二二    56    45    50
三三    67    67    67

2.3 修改数据

  • 使用DataFrame对象的loc属性和iloc属性
import pandas as pd

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
data = [[45, 65, 100], [56, 45, 50], [67, 67, 67]]
index = ['张三', '李四', '王五']
columns = ['数学', '语文', '英语']
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)
print(df)
print('-------------------------')

# 修改一整行数据
df.loc['张三'] = [100, 100, 100]
print(df)
print('-------------------------')
df.iloc[0, :] = [111, 111, 111]  # 第0行的所有列
print(df)
print('-------------------------')

# 修改一整列数据
df.loc[:, '数学'] = [100, 100, 100]
print(df)
print('-------------------------')
df.iloc[:, 0] = [111, 111, 111]
print(df)
print('-------------------------')

# 修改某一处数据
df.loc['李四', '语文'] = 100
print(df)
print('-------------------------')
df.iloc[1, 1] = 666
print(df)
      数学  语文  英语
张三    45    65   100
李四    56    45    50
王五    67    67    67
-------------------------
      数学  语文  英语
张三   100   100   100
李四    56    45    50
王五    67    67    67
-------------------------
      数学  语文  英语
张三   111   111   111
李四    56    45    50
王五    67    67    67
-------------------------
      数学  语文  英语
张三   100   111   111
李四   100    45    50
王五   100    67    67
-------------------------
      数学  语文  英语
张三   111   111   111
李四   111    45    50
王五   111    67    67
-------------------------
      数学  语文  英语
张三   111   111   111
李四   111   100    50
王五   111    67    67
-------------------------
      数学  语文  英语
张三   111   111   111
李四   111   666    50
王五   111    67    67

3、数据的删除

  • 使用DataFrame对象的drop方法
df.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)

参数说明:

  • labels:行标签或列标签
  • axis
    • axis=0:按行删除
    • axis=1:按列删除
  • index:删除行,默认值为None
  • columns:删除列,默认值为None
  • inplace:对原数组作出修改并返回一个新数组,默认值为False。如果值为True,那么原数组将直接被替换。
import pandas as pd

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
data = [[45, 65, 100], [56, 45, 50], [67, 67, 67]]
index = ['张三', '李四', '王五']
columns = ['数学', '语文', '英语']
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)
print(df)
print('-------------------------')

# 一、删除某一列

# # 方法1:
# df.drop(['数学'], axis=1, inplace=True)
# print(df)
# print('-------------------------')

# # 方法2:
# df.drop(columns='数学', inplace=True)
# print(df)
# print('-------------------------')

# # 方法3:
# df.drop(labels='数学', axis=1, inplace=True)
# print(df)
# print('-------------------------')

# 二、删除某一行

# # 方法1:
# df.drop(['张三'], axis=0, inplace=True)
# print(df)
# print('-------------------------')

# # 方法2:
# df.drop(index='张三', inplace=True)
# print(df)
# print('-------------------------')

# # 方法3:
# df.drop(labels='张三', axis=0, inplace=True)
# print(df)
# print('-------------------------')

# 三、有条件的删除:删除数学<60
print(df[df['数学'] < 60].index[1])
df.drop(df[df['数学'] < 60].index[1], inplace=True)  # 数学成绩小于60,有张三和李四,删除行索引1的李四
print(df)
      数学  语文  英语
张三    45    65   100
李四    56    45    50
王五    67    67    67
-------------------------
李四
      数学  语文  英语
张三    45    65   100
王五    67    67    67

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