https://blog.csdn.net/qq_41221743/article/details/81172952
1.
Series的reindex()方法能修改Series的index，如果修改的index与创建的index没有对应的话，就会引入缺失值
import pandas as pd
import numpy as np
obj=pd.Series([4.1,4.2,5.7,8.9],index=['a','b','c','d'])
print(obj)
obj1=obj.reindex(['a','b','e'])
print(obj1)
reindex()方法也可以修改DataFrame的columns index 或则 rows index ,和Series一样没有对应的，将为缺失值。注意在修改DataFrame的columns，要在reindex()注明frame.reindex(columns)
frame=pd.DataFrame(np.arange(9.).reshape(3,3),index=['a','b','c'],columns=['one','two','three'])
print(frame)
frame1=frame.reindex(['a','b','c','d'])
print(frame1)
state=['one','two','four']
frame2=frame.reindex(columns=state)
print(frame2)
也可以使用更简洁的loc()来该改变index
frame3=frame.loc[['a','b','c','d'],state]
print(frame3)
2.按轴删除记录（axis）
drop()方法会删去传入的参数（axis）对应的某一行
对于Series，删除后悔返回一个新的obj。
obj=pd.Series(np.arange(5.),index=['a','b','c','d','e'])
print(obj)
obj1=obj.drop('d')
print(obj1)
对于DataFrame,因为它有rows 与 columns，所以在drop()参数中默认是删除行轴，如果加入axis=1 或者 axis='columns'就会删除列轴
代码:
frame=pd.DataFrame(np.arange(16.).reshape(4,4),index=['a','b','c','d'],columns=['one','two','three','four'])
#print(frame)
frame1=frame.drop(['a','b'])
print(frame1)
frame2=frame.drop(['one','two'],axis=1)
print(frame2)
frame3=frame.drop(['three','four'],axis='columns')
print(frame3)
3.索引，选择，过滤
对于Series：
索引：
import numpy as np
import pandas as pd
obj=pd.Series(np.arange(4.),index=['a','b','c','d'])
print(obj)
按照index的取值：
print(obj['c'])
按照obj中的第几个:
print(obj[2])
切片，按照区间数字，区间一定要记住是左闭右开:
print(obj[2:4])
选中行:
print(obj[['a','b','c']])
按照第几个，传入存入的列表：
print(obj[1,3])
设置条件：
print(obj[obj<2])
按照label标签的值切片的时候，不会像上面的切片一样不包括尾结点，它会包括尾部结点
print(obj['b':'c'])
可以给选中的更改值
obj['b':'c']=5.
print(obj)
obj1=obj
obj1[1:3]=6.
print(obj1)
DataFrame:
对于DataFrame,我们可以通过indexing 数值，序列来像Series一样选择一个以上的列。如果要选择通过条件的行加列，我会在下面介绍
frame=pd.DataFrame(np.arange(16.).reshape(4,4),index=['a','b','c','d'],columns=['one','two','three','four'])
print(frame)
print(frame['two'])
print(frame[['three','four']])
从上面的这些大致看得出来DataFrame 和Series的索引没多大区别
print(frame[:2])
print(frame[frame['three']>5.])
布尔型DataFrame:
print(frame<5.)
给符合条件的重新赋值：
frame[frame<5.]=0.
print(frame)
方法loc[],iloc[]！ 我们可以通过这两个方法来选择DataFrame中的一行多列或者是多行多列！
下面通过例子来介绍如何用：
frame:
通过loc[]来选择多行多列:
frame1=frame.loc[['a','b'],['two','three']]
print(frame1)
我们使用iloc也能实现同样的效果,这次我们不选择传入的参数是列或行标签的标签名，而是传入每行，列的序列号。如果你想传入标签名，也可以的
frame2=frame.iloc[[0,1],[1,2]]
print(frame2)
print(frame.iloc[2])，一般默认的都是第一个参数为行。顺序都是先行后列，比如下面输出第3行
loc ,ilo都已可以用于切片，如：
print(frame.loc[:'d',['one','three']]),切片从那么多例子可以看出来，如果传入的是序号那么就不会包括尾结点，如果不是序号，是label值就会包括尾结点
iloc方法与loc不同的一点是还可以在后面附加条件
frame.loc[:,:3][frame.three>5.]
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作者：小白Py
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/qq_41221743/article/details/81172952
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