DataFrame(6)：DataFrame的增、删、改、查

1、说明

• 增：增加一行或一列；
• 删：删出一行或一列；
• 改：修改某行或某列；
• 查：获取Datarame中的值；

2、查：获取值

  这里需求在之前的文章讲述过了，大家可以参考这个文章：​​http://note.youdao.com/noteshare?id=4c36823786ffae864979fa71dff6f3b1&sub=0B0848DE6BD740FFB5198B8B3DF63EDE​​

3、增

1）增加行

① df.loc()

df = pd.DataFrame({"A":[1,3,5,7,9],
                   "B":[2,4,6,8,10],
                   "C":[3,6,9,12,15],
                   "D":[1,2,3,4,5]},
                   index=list("abcde"))
display(df)

df.loc["f"] = pd.Series([1,2,3,4],index=df.columns)
display(df)

结果如下：

② df.append()：该函数用法很多，这个例子是向append()中传入一个Series

df = pd.DataFrame({"A":[1,3,5,7,9],
                   "B":[2,4,6,8,10],
                   "C":[3,6,9,12,15],
                   "D":[1,2,3,4,5]},
                   index=list("abcde"))
display(df)

x = pd.Series([1,1,1,1],index=list("ABCD"),name="f")
display(x)

df.append(x)

结果如下：

2）增加列

① 增加一列：df[“新列名”]

df = pd.DataFrame({"A":[1,3,5,7,9],
                   "B":[2,4,6,8,10],
                   "C":[3,6,9,12,15],
                   "D":[1,2,3,4,5]},
                   index=list("abcde"))
display(df)

df["E"] = pd.Series([6,6,6,6,6],index=df.index)
display(df)

结果如下：

② 在指定列后面增加一列：df.insert()

df = pd.DataFrame({"A":[1,3,5,7,9],
                   "B":[2,4,6,8,10],
                   "C":[3,6,9,12,15],
                   "D":[1,2,3,4,5]},
                   index=list("abcde"))
display(df)

df.insert(1,"A1",pd.Series([1,1,1,1,1],index=df.index))

结果如下：

4、删

1）删除一行：df.drop(axis=0)

df = pd.DataFrame({"A":[1,3,5,7,9],
                   "B":[2,4,6,8,10],
                   "C":[3,6,9,12,15],
                   "D":[1,2,3,4,5]},
                   index=list("abcde"))
display(df)

df.drop(["a","d"],axis=0)

结果如下：

2）删除一列：df.drop(axis=1)

df = pd.DataFrame({"A":[1,3,5,7,9],
                   "B":[2,4,6,8,10],
                   "C":[3,6,9,12,15],
                   "D":[1,2,3,4,5]},
                   index=list("abcde"))
display(df)

df.drop(["B"],axis=1)

结果如下：

注意：使用drop()函数删除列的时候，如果原地修改df表，则必须要指定inplace=True。

  

3）删除列还有两个函数：del、pop

  这两个函数都属于原地删除df中的列，但是pop()函数删除某一列后，有返回值，返回值就是该删除列(Series)，而del属于永久删除列，该列删除后就不存在了。

① del：永久的删除某一列数据

df = pd.DataFrame({"A":[1,3,5,7,9],
                   "B":[2,4,6,8,10],
                   "C":[3,6,9,12,15],
                   "D":[1,2,3,4,5]},
                   index=list("abcde"))
display(df)

del df["C"]

结果如下：

② pop()：删除某列数据，会得到一个返回值Series

df = pd.DataFrame({"A":[1,3,5,7,9],
                   "B":[2,4,6,8,10],
                   "C":[3,6,9,12,15],
                   "D":[1,2,3,4,5]},
                   index=list("abcde"))
display(df)

df1 = df.pop("C")
display(df1)
display(df)

结果如下：

5、改

1）修改某行：df.loc()、df.iloc()

df = pd.DataFrame({"A":[1,3,5,7,9],
                   "B":[2,4,6,8,10],
                   "C":[3,6,9,12,15],
                   "D":[1,2,3,4,5]},
                   index=list("abcde"))
display(df)

df.loc["a"] = [1,1,1,1]
display(df)

df.iloc[1] = [6,6,6,6]
display(df)

结果如下：

2）修改某列：df[ ]

df = pd.DataFrame({"A":[1,3,5,7,9],
                   "B":[2,4,6,8,10],
                   "C":[3,6,9,12,15],
                   "D":[1,2,3,4,5]},
                   index=list("abcde"))
display(df)

df["A"] = [1,1,1,1,1]

结果如下：