圆月山庄资源网

pandas删除行删除列增加行增加列的实现
脚本专栏 2024/11/6 佚名
3 2
圆月山庄资源网 Design By www.vgjia.com

创建df：

> df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), columns=list('ABCD'), index=list('1234'))

> df

  A  B  C  D

1  0  1  2  3

2  4  5  6  7

3  8  9 10 11

4 12 13 14 15

1，删除行

1.1，drop

通过行名称删除：

df = df.drop(['1', '2'])      # 不指定axis默认为0

df.drop(['1', '3'], inplace=True)

通过行号删除：

df.drop(df.index[0], inplace=True)    # 删除第1行
df.drop(df.index[0:3], inplace=True)   # 删除前3行
df.drop(df.index[[0, 2]], inplace=True) # 删除第1第3行

1.2，通过各种筛选方法实现删除行

详见pandas“选择行单元格，选择行列“的笔记

举例，通过筛选可以实现很多功能，例如要对某行数据去重，可以获取去重后的index列表后，使用loc方法：

> df.loc['2','B']=9

> df

  A  B  C  D

1  0  1  2  3

2  4  9  6  7

3  8  9 10 11

4 12 13 14 15

> chooses = df['B'].drop_duplicates().index

> df.loc[chooses]

  A  B  C  D

1  0  1  2  3

2  4  9  6  7

4 12 13 14 15

2，删除列

2.1，del

del df['A'] # 删除A列，会就地修改

2.2，drop

通过列名称删除：

df = df.drop(['B', 'C'], axis=1)        # drop不会就地修改，创建副本返回

df.drop(['B', 'C'], axis=1, inplace=True)   # inplace=True会就地修改

使用列数删除，传入参数是int，列表，者切片： 

df.drop(df.columns[0], axis=1, inplace=True)    # 删除第1列

df.drop(df.columns[0:3], axis=1, inplace=True)   # 删除前3列

df.drop(df.columns[[0, 2]], axis=1, inplace=True) # 删除第1第3列

2.3，通过各种筛选方法实现删除列

详见pandas“选择行单元格，选择行列“的笔记

3，增加行

3.1，loc，at，set_value

想增加一行，行名称为‘5'，内容为[16, 17, 18, 19]

df.loc['5'] = [16, 17, 18, 19]  # 后面的序列是Iterable就行

df.at['5'] = [16, 17, 18, 19]

df.set_value('5', df.columns, [16, 17, 18, 19], takeable=False)  # warning，set_value会被取消

3.2，append

添加有name的Series：

s = pd.Series([16, 17, 18, 19], index=df.columns, name='5')

df = df.append(s)

添加没有name的Series，必须ignore_index：

s = pd.Series([16, 17, 18, 19], index=df.columns)

df = df.append(s, ignore_index=True)　

可以 append字典列表，同样需要必须ignore_index：

ls = [{'A': 16, 'B': 17, 'C': 18, 'D': 19}, {'A': 20, 'B': 21, 'C': 22, 'D': 23}]

df = df.append(ls, ignore_index=True)

3.3，逐行增加

简单的逐行添加内容，可以：

df.loc[len(df)] = [16, 17, 18, 19]

但需要注意：len(df)生成的是int，如果生成的int，df已经存在了，会覆盖该行数据，而不会新增

3.4，插入行

增加行没找到类似insert这种可以插入的方法，暂时替代方法可以先reindex，再赋值： 

df = df.reindex(index=df.index.insert(2, '5'))

df.loc['5'] = [16, 17, 18, 19]

4，df增加列

一般涉及到增加列项时，经常会对现有的数据进行遍历运算，获得新增列项的值，所以这里结合对DataFrame的遍历讨论增加列。

例如，想增加一列'E'，值等于'A'和'C'列对应值之和。

4.1，遍历DataFrame获取序列的方法

s = [a + c for a, c in zip(df['A'], df['C'])]     # 通过遍历获取序列

s = [row['A'] + row['C'] for i, row in df.iterrows()] # 通过iterrows()获取序列，s为list

s = df.apply(lambda row: row['A'] + row['C'], axis=1) # 通过apply获取序列，s为Series

s = df['A'] + df['C']                 # 通过Series矢量相加获取序列

s = df['A'].values + df['C'].values          # 通过Numpy矢量相加获取序列

4.2，[ ]，loc

通过df[]或者df.loc添加序列

df.loc[:, 'E'] = s

df['E'] = s

4.3，Insert

可以指定插入位置，和插入列名称

df.insert(0, 'E', s)

4.4，concat

s = pd.Series([16, 17, 18, 19], name='E', index=df.index)
df = pd.concat([df, s], axis=1)

4.5，iloc和loc遍历过程中给列赋值

效率比较低

df['E']是DataFrame的一个Series，是引用，对其修改也能改变DataFrame，但运行时报了Warning

df['E'] = None # 需事先创建e列，否则iloc遍历会报错，loc遍历无需事先创建

for i in range(len(df)):

  df['E'].iloc[i] = df['A'].iloc[i] + df['C'].iloc[i] 

# SettingWithCopyWarning:　A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

不用Series不会报Warning：

df['E'] = None

col_no = [i for i in df.columns].index('E') 

for i in range(len(df)):

  df.iloc[i, col_no] = df['A'].iloc[i] + df['C'].iloc[i]

用loc无需先给E列赋空值：

for i in df.index:

  df.loc[i, 'E'] = df.loc[i, 'A'] + df.loc[i, 'C']

4.6，逐列增加

简单的逐列添加内容，可以：

df[len(df)] = [16, 17, 18, 19]

但需要注意：len(df)生成的是int，如果生成的int，df已经存在了，会覆盖该列数据，而不会新增

4.7，其他方法

增加3列，EFG，value默认为np.NaN

df = pd.concat([df, pd.DataFrame(columns=list('EFG'))])  # 列的次序无法指定，并且fillna时会对整个df做出调整

df = df.reindex(columns=list('ABCDEFG'), fill_value=0)  # 列的次序按照list指定，并且fill_value只对新增列做出调整，推荐！

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

标签：
pandas,删除行,删除列,增加行,增加列
圆月山庄资源网 Design By www.vgjia.com
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
圆月山庄资源网 Design By www.vgjia.com
www.vgjia.com 圆月山庄资源网
139,976互联网资源
144,792高清电影
21,817无损音乐
631,128技术资源

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 桃源资源网 杰网资源 富贵资源网 南强小屋 铁雪资源网 幽灵资源网 万梅资源网 狼山资源网 白云岛资源网 昆仑资源网 相思资源网 明霞山资源网 内蒙古资源网 黑松山资源网 茶园资源网 饿虎岗资源网 大旗谷资源网 常春岛资源网 岱庙资源网 兴国资源网 快活林资源网 蝙蝠岛资源网 帝王谷资源网 白云城资源网 伏龙阁资源网 清风细雨楼 天枫庄资源网 圆月山庄资源网 无争山庄资源网 神水资源网 移花宫资源网 神剑山庄资源网 无为清净楼资源网 金钱帮资源网 丐帮资源网 华山资源网 极乐门资源网 小李飞刀资源网 凤求凰客栈 风云阁资源网 金狮镖局 鸳鸯亭资源网 千金楼资源网 更多链接