参考书目：《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》
pandas的数据框需要修改添加删除的便捷方法
先读取案例数据
import numpy as np
import pandas as pd
data = 'https://www.gairuo.com/file/data/dataset/team.xlsx'
df = pd.read_excel(data) 修改赋值
df.iloc[0,0]='Lily'
df[df.Q1<60]=60
df.Q2=[1,2,3,4,5]*20
df.Q2=range(100)
df.loc[1:2,'Q1':'Q2']=pd.DataFrame({'Q1':[1,2,3],'Q2':[4,5,6]})
df.loc[1:3, 'Q1':'Q2'] = 99 # 这个范围的数据会全变成 99
df.loc[df.name=='Arry', 'Q1':'Q4'] = [66,77,88,99] # 指定多列
df.loc[df.name.isin(['Arry', 'Ack']), 'Q1'] = (33, 44) # 修改列值替换数据
s.replace(0, 5) # 将列数据中 0 换为 5
df.replace(0, 5) # 将数据中所有 0 换为 5
df.replace([0, 1, 2, 3], 4) # 将 0-3 全换成 4
df.replace([0, 1, 2, 3], [4, 3, 2, 1]) # 对应修改
# {‘pad’, ‘ffill’, ‘bfill’, None} 试试
s.replace([1, 2], method='bfill') # 向下填充
df.replace({0: 10, 1: 100}) # 字典对应修改
df.replace({'Q1': 0, 'Q2': 5}, 100) # 指定字段的指定值修改为 100
df.replace({'Q1': {0: 100, 4: 400}}) # 指定列里指定值按指定的值替换
# 使用正则
df.replace(to_replace=r'^ba.$', value='new', regex=True)
df.replace({'A': r'^ba.$'}, {'A': 'new'}, regex=True)
df.replace(regex={r'^ba.$': 'new', 'foo': 'xyz'})
df.replace(regex=[r'^ba.$', 'foo'], value='new')填充空值
df.fillna(0) # 空全修改为 0
# {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None
df.fillna(method='ffill') # 都修改为它前一个值
values = {'A': 0, 'B': 1, 'C': 2, 'D': 3}
df.fillna(value=values) # 各列替换空值不同
df.fillna(value=values, limit=1) # 只替换第一个删除空值
df.dropna() # 一行中有一个空NaT就删除
df.dropna(axis='columns') # 只保留全有值的列
df.dropna(how='all') # 行或列全没值才删除
df.dropna(thresh=2) # 至少有两个空值时才删除
df.dropna(inplace=True) # 删除并生效替换修改索引名称
# 对索引值进行修改
df.rename(columns={"Q1": "a", "Q2": "b"}) # 对表头进行修改
df.rename(index={0: "x", 1: "y", 2: "z"}) # 对索引进行修改
df.rename(index=str) # 对类型进行修改
df.rename(str.lower, axis='columns') # 传索引类型
df.rename({1: 2, 2: 4}, axis='index')
# 对索引名进行修改
s.rename_axis("animal")
df.rename_axis("animal") # 默认是列索引
df.rename_axis("limbs", axis="columns") # 指定行索引
# 多层索引时可以将type修改为class
df.rename_axis(index={'type': 'class'})
# 可以用 set_axis 进行设置修改
s.set_axis(['a', 'b', 'c'], axis=0)
df.set_axis(['I', 'II'], axis='columns')
df.set_axis(['i', 'ii'], axis='columns', inplace=True)添加行列
df['total']=df.Q1+df.Q2+df.Q3+df.Q4
df['total']=df.sum(1)
df['total'] = df.select_dtypes(include=['int']).sum(1)
df['total'] = df.loc[:,'Q1':'Q4'].apply(lambda x: sum(x), axis='columns')
df['foo'] = 100 # 增加一列 foo, 所有值都是 100
df['foo'] = df.Q1 + df.Q2 # 新列为两列相加
df['foo'] = df['Q1'] + df['Q2'] # 同上
# 把所有为数字的加起来
df.loc[:, 'Q10'] = '我是新来的' # 也可以
# 增加一列并赋值，不满足条件的为 NaN
df.loc[df.num >= 60, '成绩'] = '合格'
df.loc[df.num < 60, '成绩'] = '不合格'插入列
# 一般格式 df.insert(新列索引位, 名字, 数据)
df.insert(2,'total',df.sum(1))
df.insert(len(df.columns), 'Qx',pd.Series(np.random.randn(100), index=df.index))assign() 添加指定列
#临时增加的列
df.assign(total=df.sum(1))
df.assign(total=df.sum(1),Q=100)#加两列
df.assign(total=df.sum(1)).assign(Q=100)#同上
df.assign(Q5=[100]*100) # 新增加一列 Q5
df = df.assign(Q5=[100]*100) # 赋值生效
df.assign(Q6=df.Q2/df.Q1) # 计算并增加 Q6
df.assign(Q7=lambda x: x.Q1 * 9 / 5 + 32) # 使用 lambda
# 添加一列，值为表达式结果 True or False
df.assign(tag=df.Q1>df.Q2)
# True 为1 False 为 0
df.assign(tag=(df.Q1>df.Q2).astype(int))
# 映射文案
df.assign(tag=(df.Q1>60).map({True:'及格',False:'不及格'}))
# 增加多个
df.assign(Q8=lambda x: x.Q1*5,
Q9=lambda x: x.Q8+1) # 注 Q8没生效不能直接 df.Q8
案例
###案例
(df.assign(total=df.sum(1))#z总成绩
.assign(Q=100) #满分列
.assign(name_len=df.name.str.len()) #姓名长度
.assign(avg=df.mean(1)) #平均值
.assign(avg2=lambda d:d.total/4) #平均值
)
执行表达式 df.eval()
#df.eval() 可以进行赋值定义一个新列：
df.eval('total =Q1 + Q2 + Q3+ Q4')
df['C1'] = df.eval('Q2 + Q3')
df.eval('C2 = Q2 + Q3') # 计算
a = df.Q1.mean()
df.eval("C3 = `Q3`+@a") # 使用变量
df.eval("C3 = Q2 > (`Q3`+@a)") # 加一个布尔值
sys.setrecursionlimit(10000)
df.eval('C4 = name + team', inplace=True) # 立即生效增加行
df.loc[101] = ['tom', 'A', 88, 88, 88, 88]
df.loc[101]={'Q1':88,'Q2':99} # 指定列，无数据列值为NaN
df.loc[df.shape[0]+1] = {'Q1':88,'Q2':99} # 自动增加索引
df.loc[len(df)+1] = {'Q1':88,'Q2':99}
#批量操作
rows = [[1,2],[3,4],[5,6]]
for row in rows:
df.loc[len(df)] = row追加合并
df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=list('AB'))
df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns=list('AB'))
df.append(df2)#pd.concat([s1, s2]) 可以将两个 df/s 连接起来：
s1 = pd.Series(['a', 'b'])
s2 = pd.Series(['c', 'd'])
pd.concat([s1, s2])
pd.concat([s1, s2], ignore_index=True) # 索引重新编
# 原数索引不就，增加一个一层索引（keys 里的内容）变成多层索引
pd.concat([s1, s2], keys=['s1', 's2'])
pd.concat([s1, s2], keys=['s1', 's2'],
names=['Series name', 'Row ID'])
# df 同样道理
pd.concat([df1, df2])
pd.concat([df1, df3], sort=False)
pd.concat([df1, df3], join="inner") # 只连相同列
pd.concat([df1, df4], axis=1) # 连接列删除行列
df.pop('Q1') # 删除一列
s.pop(3) # 删除一个索引位
# 也可以把想要的列筛选出来赋值给 df 达到删除的目的
df.drop([0,1]) #删除行
df.drop('name',axis=1)#删除列