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关于DataFrame数据的查询和编辑

 更新时间：2024年09月12日 13:53:23   作者：瑞雪兆丰年（润 ）  
在使用pandas处理DataFrame时,可通过列索引标签获取列数据,行数据的获取可以利用行索引或位置切片,如iloc和loc方法,增加数据时,可通过append方法增加行,直接赋值增加列,删除数据则通过drop方法,通过设置axis参数确定是删除行还是列

（不少于4个代码案例，选取行，选取列，增加行，删除行）

查询【一般都是通过索引来操作的】

1.选取列

通过列索引标签或者属性的方式可以单独获取DataFrame的列数据，返回数据类型为Series。

在选取列时不能使用切片的方式，超过一个列名用df[['列名1','列名2']]

# 选取列
import pandas as pd
import numpy as np
data = {
    'name':[杨大润','李玉芳','马庆显'],
    'age':[21,19,23],
    'address':['兰州','上海','北京']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
w1 = df['name']
print("以列名取一列数据:\n", w1)
w2 = df[['name','age']]
print("以列名取两份数据：\n", w2)

2.选取行

通过行索引或者行索引位置切片形式获取行数据【从0开始的，左闭右开】。

DataFrame提供的head【开头开始】和tail【结尾】可以取连续多行数据，sample可以随机抽取并显示数据

# 取行  从0开始的
import pandas as pd
data = {
    'name':['杨大润','李玉芳','马庆显'],
    'age':[21,19,23],
    'address':['贵州','上海','北京']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
print('显示前两行：\n', df[:2])
print('显示2行：\n', df[1:2])
# head从第一行取，默认前五行
print(df.head())
print(df.head(1))
# tail默认最后五行   可以带数字取最后的
print(df.tail())
print(df.tail(1))
# sample随机抽取n行显示
print(df.sample(1))

3.读取行和列

切片选取行限制比较大，取单独的几行数据可以采用Pandas提供的iloc和loc方法实现。

用法：

  • DataFrame.loc(行索引位置, 列索引位置)
  • ​ DataFrame.loc(行索引名称或条件, 列索引名称)
# loc
import pandas as pd
import numpy as np
data = {
   'name':['杨将军（大润）', '李女将（玉芳）', '马（军师）庆显', '韦女将（思妍）', '徐大将（佳宇）'],
   'location':['游走', '下路', '打野', '中单', '上单'],
   'dynasty':['蜀', '蜀', '战国', '汉', '蜀'],
   'year':[1999, 2000, 2020, 2050, 3030]
}
df1 = pd.DataFrame(data, columns=['name','location','dynasty','address','year'],index=['a','b','c','d','e'])
df2 = df1.set_index('dynasty')
print(df2)
print("取name和year两列的数据:\n",df2.loc[:,['name','year']])
print("取汉，战国行中name，year的数据：\n",df2.loc[['汉','战国'],['name','year']])

4.增加数据

增加一行通过append方法传入字典结构数据即可，增加列时为增加的列赋值即可创建一个新的列，具体给值要对应，不然会报错

#插入一行数据append
#加列并赋值
import pandas as pd
import numpy as np
data = {
	'name':['杨将军（大润）', '李女将（玉芳）', '马（军师）庆显', '韦女将（思妍）', '徐大将（佳宇）'],
	'location':['游走', '下路', '打野', '中单', '上单'],
	'dynasty':['蜀', '蜀', '战国', '汉', '蜀'],
	'year':[1999, 2000, 2020, 2050, 3030]
}
df1 = pd.DataFrame(data, columns=['name','location','dynasty','address','year'],index=['0','1','2','3','4'])

df1['C'] = 10
df1['age'] = [24,33,19,40,80]

data1 = {
    'name':'吴医师（宗蔚）',
    'location':'打野',
    'dynasty':'唐',
    'year':1909
}
df1.append(data1,ignore_index=True)

print(df1)
print(df1.append(data1,ignore_index=True))

5.删除行和列

删除数据直接用drop方法，行列数据通过axis参数设置默认为0删除行，1删除列。

默认数据删除不修改原数据，如果在原数据上删除加入参数inplace=True即可！

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data=[['杨大润', '男', 22], ['李玉芳', '女', 18], ['韦思妍', '女', 18],
                        ['马庆显', '男', 23], ['徐佳宇', '女', 18], ['吴宗蔚', '女', 21]], index=[1, 2, 3, 4, 5, 6],
                  columns=['name', 'sex', 'age'])
# 测试数据。
print(df)

h=df.drop([1,3],axis = 0,inplace = False)         #删除index值为1和3的两行，
print(h)


l=df.drop(['name'],axis = 1,inplace = False)   #删除name列。
print(l)

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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