pandas（四) Series和DataFrame
上篇博文已经介绍了如何创建DataFrame，这篇博文主要来介绍如何访问DataFrame中的行和列以及增、删的相关操作。
文章目录
- 访问列
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- 单个标签下标访问
- 多个标签下标访问
- 访问行
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- 通过位置切片访问行
- 通过标签切片访问行
- 通过布尔数组访问行
- 通过query方法访问行
- 通过head和tail方法访问行
- 使用存取器
-
- 使用存取器loc[]和iloc[]
- 使用存取器at[]和iat[]
- 增删
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- 行的增加
- 行的删除
- 列的增加
- 列的删除
- 更改标签
访问列
访问列的时候，不可以通过位置进行访问。
单个标签下标访问
data = {"province":pd.Series(["Henan","Hubei","Hunan","Guangdong","Sichuan"]),
"year":pd.Series([2000,2020,2030,2040,2050]),
"city":pd.Series(["Nanyang","Wuhan","Changsha","Zhuhai","Yaan"])
}
frame = pd.DataFrame(data)
frame.index=["first", "second", "third", "forth", "fifth"]
frame
frame["province"]
Out：
多个标签下标访问
frame[["province","city"]]
Out:
访问行
通过位置切片访问行
不包括结束行数据
frame[0:1]
Out:
通过标签切片访问行
包括结束行数据
frame["first":"second"]
Out：
通过布尔数组访问行
frame[[True,False,False,False,False]]
Out:
通过query方法访问行
frame.query("year > 2030")
Out:
frame.query("year > 2030 and year < 2050")
Out:
通过head和tail方法访问行
head(n) 返回前n行，n默认为5
tail(n) 返回后n行，n默认为5
frame.head(3)
Out:
frame.tail(2)
Out:
使用存取器
使用存取器loc[]和iloc[]
包括起始和结束数据
#n可以是单个行标签、多行标签数组（或列表)、行标签切片、布尔数组
#m可以是单个列标签、多列标签数组（或列表)、列标签切片、布尔数组
loc[n, m]
#n可以是单个行位置、多行位置数组（或列表)、行位置切片、布尔数组
#m可以是单个列位置、多列位置数组（或列表)、列位置切片、布尔数组
iloc[n, m]
frame.loc["first",["province","year"]]
frame.iloc[0,[0,1]]
Out:
frame.loc["first","province":"year"]
frame.iloc[0,0:1]
Out:
使用存取器at[]和iat[]
存取器at[]和iat[]可以访问数据框中的单个数据。
#n是行标签
#m是列标签
at[n, m]
#idx_n是行位置
#idx_m是列位置
iat[idx_n, idx_m]
frame.at["second","city"]
frame.iat[1,2]
Out:
增删
在对行进行增删的时候，不会改变原有的数据框，
在对列进行增删的时候，会改变原有的数据框。
行的增加
frame1 = pd.DataFrame({"province":["Shanxi"],"year":[1900],"city":["xian"]})
frame.append(frame1)
Out:
行的删除
frame2 = frame.drop("fifth")
frame2
Out:
列的增加
使用下面这种方法增加列时，只适用于没有index的数据框。否则，新增加的一列数据值为NaN
L = [["Henan","2000","Nanyang"],
["Hubei","2020","Wuhan"],
["Hunan","2030","Changsha"],
["Guangzhou","2040","Zhuhai"],
["Sichuan","2050","Yaan"]]
frame3 = pd.DataFrame(L,
columns=["province","year","city"])
frame3
frame3["number"] = pd.Series([0,1,2,3,4])
frame3
Out:
列的删除
1.del语句
2.pop方法，删除选择的列，并且返回该列。
del frame3["city"]
frame3
Out:
frame3.pop("province")
Out:
更改标签
frame3.rename(columns={"year":"年份"})
Out:
frame3.rename({0:"one"})
Out:
