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Python_Pandas_数据的插入和删除

一.插入数据

用法和参数

  • DataFrame.insert(index, a, b)
    • index：要插入数据的位置
    • a：要插入数据的列标签
    • b：要插入数据的列数据

实例

import pandas as pd

data = pd.read_excel('产品统计表.xlsx')
# 在数据表的最后面新增一列数据
data['品牌'] = ['AM', 'DE', 'SR', 'AM', 'TY', 'DE', 'UD']
print(data)
'''
编号   产品  成本价(元/个)  销售价(元/个)  数量(个)  成本(元)  收入(元)  利润(元)  品牌
0  a001   背包        16        65     60    960   3900   2940  AM
1  a002   钱包        90       187     50   4500   9350   4850  DE
2  a003   背包        16        65     23    368   1495   1127  SR
3  a004  手提包        36       147     26    936   3822   2886  AM
4  a005   钱包        90       187     78   7020  14586   7566  TY
5  a006  单肩包        58       124     63   3654   7812   4158  DE
6  a007  单肩包        58       124     58   3364   7192   3828  UD
'''
# 在数据表的指定位置插入列数据
data.insert(2, '新品牌', ['AM', 'DE', 'SR', 'AM', 'TY', 'DE', 'UD'])
print(data)
'''
编号   产品 新品牌  成本价(元/个)  销售价(元/个)  数量(个)  成本(元)  收入(元)  利润(元)  品牌
0  a001   背包  AM        16        65     60    960   3900   2940  AM
1  a002   钱包  DE        90       187     50   4500   9350   4850  DE
2  a003   背包  SR        16        65     23    368   1495   1127  SR
3  a004  手提包  AM        36       147     26    936   3822   2886  AM
4  a005   钱包  TY        90       187     78   7020  14586   7566  TY
5  a006  单肩包  DE        58       124     63   3654   7812   4158  DE
6  a007  单肩包  UD        58       124     58   3364   7192   3828  UD
'''

二.删除数据

描述

  • drop()函数既可以删除指定的列，还可以删除指定的行

用法和参数

  • DataFrame.drop(label=None, axis=0)
    • label：要删除的列标签或行标签
    • axis：指定删除的轴

实例

  • 删除列
import pandas as pd

data = pd.read_excel('产品统计表.xlsx')
print(data)
'''
编号   产品  成本价(元/个)  销售价(元/个)  数量(个)  成本(元)  收入(元)  利润(元)
0  a001   背包        16        65     60    960   3900   2940
1  a002   钱包        90       187     50   4500   9350   4850
2  a003   背包        16        65     23    368   1495   1127
3  a004  手提包        36       147     26    936   3822   2886
4  a005   钱包        90       187     78   7020  14586   7566
5  a006  单肩包        58       124     63   3654   7812   4158
6  a007  单肩包        58       124     58   3364   7192   3828
'''
# 删除数据表指定的列
a = data.drop(['成本价(元/个)', '成本(元)'], axis=1)
print(a)
'''
 编号   产品  销售价(元/个)  数量(个)  收入(元)  利润(元)
0  a001   背包        65     60   3900   2940
1  a002   钱包       187     50   9350   4850
2  a003   背包        65     23   1495   1127
3  a004  手提包       147     26   3822   2886
4  a005   钱包       187     78  14586   7566
5  a006  单肩包       124     63   7812   4158
6  a007  单肩包       124     58   7192   3828
'''
# 删除数据表的第3列和第6列
b = data.drop(data.columns[[2, 5]], axis=1)
print(b)
'''
编号   产品  销售价(元/个)  数量(个)  收入(元)  利润(元)
0  a001   背包        65     60   3900   2940
1  a002   钱包       187     50   9350   4850
2  a003   背包        65     23   1495   1127
3  a004  手提包       147     26   3822   2886
4  a005   钱包       187     78  14586   7566
5  a006  单肩包       124     63   7812   4158
6  a007  单肩包       124     58   7192   3828
'''
# 删除数据表指定的列
c = data.drop(columns=['成本价(元/个)', '成本(元)'])
print(c)
'''
编号   产品  销售价(元/个)  数量(个)  收入(元)  利润(元)
0  a001   背包        65     60   3900   2940
1  a002   钱包       187     50   9350   4850
2  a003   背包        65     23   1495   1127
3  a004  手提包       147     26   3822   2886
4  a005   钱包       187     78  14586   7566
5  a006  单肩包       124     63   7812   4158
6  a007  单肩包       124     58   7192   3828
'''
  • 删除行
import pandas as pd
data = pd.read_excel('产品统计表.xlsx', index_col=0)
print(data)
'''
产品  成本价(元/个)  销售价(元/个)  数量(个)  成本(元)  收入(元)  利润(元)
编号                                                       
a001   背包        16        65     60    960   3900   2940
a002   钱包        90       187     50   4500   9350   4850
a003   背包        16        65     23    368   1495   1127
a004  手提包        36       147     26    936   3822   2886
a005   钱包        90       187     78   7020  14586   7566
a006  单肩包        58       124     63   3654   7812   4158
a007  单肩包        58       124     58   3364   7192   3828
'''
# 按照行标签删除指定行的数据
a = data.drop(['a001', 'a004'], axis=0)
print(a)
'''
产品  成本价(元/个)  销售价(元/个)  数量(个)  成本(元)  收入(元)  利润(元)
编号                                                       
a002   钱包        90       187     50   4500   9350   4850
a003   背包        16        65     23    368   1495   1127
a005   钱包        90       187     78   7020  14586   7566
a006  单肩包        58       124     63   3654   7812   4158
a007  单肩包        58       124     58   3364   7192   3828
'''
# 按照行序号删除指定行的数据
b = data.drop(data.index[[0, 4]], axis=0)
print(b)
'''
产品  成本价(元/个)  销售价(元/个)  数量(个)  成本(元)  收入(元)  利润(元)
编号                                                       
a002   钱包        90       187     50   4500   9350   4850
a003   背包        16        65     23    368   1495   1127
a004  手提包        36       147     26    936   3822   2886
a006  单肩包        58       124     63   3654   7812   4158
a007  单肩包        58       124     58   3364   7192   3828
'''
# 将行标签以列表的形式传递给drop函数
c = data.drop(index=['a001', 'a004'])
print(c)
'''
产品  成本价(元/个)  销售价(元/个)  数量(个)  成本(元)  收入(元)  利润(元)
编号                                                       
a002   钱包        90       187     50   4500   9350   4850
a003   背包        16        65     23    368   1495   1127
a005   钱包        90       187     78   7020  14586   7566
a006  单肩包        58       124     63   3654   7812   4158
a007  单肩包        58       124     58   3364   7192   3828
'''

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    一.ng-bind-html、ng-bind-html-unsafe         AngularJS非常注重安全方面的问题，它会尽一切可能把大多数攻击手段最小化。其中一个攻击手段是向你的web页面里注入不安全的HTML，然后利用它触发跨站攻击或者注入攻击。         考虑这样一个例子，假设我们有一个变量存
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    进到类似目录 server/default/conf/bootstrap，打开文件 profile.xml找到： Xml代码<bean    name="AttachmentStore"  class="org.jboss.system.server.profileservice.repository.AbstractAtta
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    跟导出相对应的，同一个数据表，也是将phpexcel类放在class目录下，将Excel表格中的内容读取出来放到数据库中 <?php error_reporting(E_ALL); set_time_limit(0); ?> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type"
  • 22岁到72岁的男人对女人的要求 dcj3sjt126com
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  • Spring和HIbernate对DDM设计的支持 e200702084 DAO设计模式springHibernate领域模型
    A：数据访问对象     DAO和资源库在领域驱动设计中都很重要。DAO是关系型数据库和应用之间的契约。它封装了Web应用中的数据库CRUD操作细节。另一方面，资源库是一个独立的抽象，它与DAO进行交互，并提供到领域模型的“业务接口”。    资源库使用领域的通用语言，处理所有必要的DAO，并使用领域理解的语言提供对领域模型的数据访问服务。
  • NoSql 数据库的特性比较 geeksun NoSQL
    Redis 是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。目前由VMware主持开发工作。   1. 数据模型 作为Key-value型数据库，Redis也提供了键（Key）和值（Value）的映射关系。除了常规的数值或字符串，Redis的键值还可以是以下形式之一： Lists （列表） Sets
  • 使用 Nginx Upload Module 实现上传文件功能 hongtoushizi nginx
    转载自： http://www.tuicool.com/wx/aUrAzm   普通网站在实现文件上传功能的时候，一般是使用Python，Java等后端程序实现，比较麻烦。Nginx有一个Upload模块，可以非常简单的实现文件上传功能。此模块的原理是先把用户上传的文件保存到临时文件，然后在交由后台页面处理，并且把文件的原名，上传后的名称，文件类型，文件大小set到页面。下
  • spring-boot-web-ui及thymeleaf基本使用 jishiweili springthymeleaf
    视图控制层代码demo如下：   @Controller @RequestMapping("/") public class MessageController { private final MessageRepository messageRepository; @Autowired public MessageController(Mes
  • 数据源架构模式之活动记录 home198979 PHP架构活动记录数据映射
    hello!架构 一、概念 活动记录（Active Record）：一个对象，它包装数据库表或视图中某一行，封装数据库访问，并在这些数据上增加了领域逻辑。 对象既有数据又有行为。活动记录使用直截了当的方法，把数据访问逻辑置于领域对象中。   二、实现简单活动记录 活动记录在php许多框架中都有应用，如cakephp。 <?php /** * 行数据入口类 *
  • Linux Shell脚本之自动修改IP pda158 linuxcentosDebian脚本
    作为一名 Linux SA，日常运维中很多地方都会用到脚本，而服务器的ip一般采用静态ip或者MAC绑定，当然后者比较操作起来相对繁琐，而前者我们可以设置主机名、ip信息、网关等配置。修改成特定的主机名在维护和管理方面也比较方便。如下脚本用途为：修改ip和主机名等相关信息，可以根据实际需求修改，举一反三！ #!/bin/sh #auto Change ip netmask ga
  • 开发环境搭建 独浮云 eclipsejdktomcat
           最近在开发过程中，经常出现MyEclipse内存溢出等错误，需要重启的情况，好麻烦。对于一般的JAVA+TOMCAT项目开发，其实没有必要使用重量级的MyEclipse，使用eclipse就足够了。尤其是开发机器硬件配置一般的人。         &n
  • 操作日期和时间的工具类 vipbooks 工具类
       大家好啊，好久没有来这里发文章了，今天来逛逛，分享一篇刚写不久的操作日期和时间的工具类，希望对大家有所帮助。 /* * @(#)DataFormatUtils.java 2010-10-10 * * Copyright 2010 BianJing,All rights reserved. */ package test; impor
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他