pandas删除行删除列增加行增加列的实现
创建df：
>>>df=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),columns=list('ABCD'),index=list('1234'))
>>>df
ABCD
10123
24567
3891011
412131415
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 ABCD 10123 24967 3891011 412131415 >>>chooses=df['B'].drop_duplicates().index >>>df.loc[chooses] ABCD 10123 24967 412131415
2，删除列
2.1，del
deldf['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+cfora,cinzip(df['A'],df['C'])]#通过遍历获取序列 s=[row['A']+row['C']fori,rowindf.iterrows()]#通过iterrows()获取序列，s为list s=df.apply(lambdarow: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 foriinrange(len(df)): df['E'].iloc[i]=df['A'].iloc[i]+df['C'].iloc[i] #SettingWithCopyWarning:AvalueistryingtobesetonacopyofaslicefromaDataFrame
不用Series不会报Warning：
df['E']=None
col_no=[iforiindf.columns].index('E')
foriinrange(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：
foriindf.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毛票票。
声明：本文内容来源于网络，版权归原作者所有，内容由互联网用户自发贡献自行上传，本网站不拥有所有权，未作人工编辑处理，也不承担相关法律责任。如果您发现有涉嫌版权的内容，欢迎发送邮件至：czq8825#qq.com（发邮件时，请将#更换为@）进行举报，并提供相关证据，一经查实，本站将立刻删除涉嫌侵权内容。