1.Pandas对数据某一列删除
1.删除列
import pandas as pd
df = pd.read_csv(file)
#axis=1就是删除列
df.drop(['列名1','列名2'], axis=1)
2.删除记录，也就是行
import pandas as pd
df = pd.read_csv(file)
#axis=0就是删除记录也就是行
df.drop([0,1,3], axis=0)2.Pandas之修改列名
1.第一种是没有表头，想要添加表头
因为csv文件是没有表头的，但是默认会把第一行作为表头，而实际上可能第一行就是我们的数据，不能够丢失。
所以要做read_csv函数参数加上header=None，然后再进行保存文件，这样系统就会加上0,1这样的表头了，再次打开，就可以使用rename函数进行表头的更改了。
import pandas as pd
data2 = pd.read_csv('D:/transpond_data_1.csv')
data2.head()
Out：
0 1
0 mrMzW0lLIA 0
1 mqJrVB2hb6 0
2 m7nJFCgLiK 0
3 mSFZpU8qVB 0
4 mjBQVsjogW 0
上面这个已经是保存后的有表头的文件了，可以看到就是0,1默认。
df = pd.DataFrame(data2)
df = df.rename(columns={'0':'mid_c','1':'num'})
print(df)
Out：
mid_c num
0 mrMzW0lLIA 0
1 mqJrVB2hb6 0
2 m7nJFCgLiK 0
3 mSFZpU8qVB 0
4 mjBQVsjogW 0
... ... ...
1619147 mdO38FApFD 0
1619148 mNlc2caNpk 0
1619149 mkbybukSaa 0
1619150 mTStAdjFQt 0
1619151 mA3atazmJ6 0
最后再进行保存文件
df = pd.DataFrame(df,columns=['mid_c','num'])
print(df)
df.to_csv('D:\\transpond_data.csv',index=False,encoding='utf-8')
已经改成功了。
2.第二种是有表头直接进行改表头
可以直接打开文件，进行rename函数的使用，最后进行保存，省去了没有表头，进行系统默认添加表头这一步。3.pandas操作csv多个列，生成新的列
import pandas as pd
df = pd.read_csv(file)
df.eval('new1 = 气温 + 湿度 + PM2P5' , inplace=True)
#inplace这个参数表示是否在原数据上进行操作
这样new1这一列就是通过该文件中的其他几列通过运算得出的新列，直接添加在该文件上。
df.query("age==24")
这样就可以把列age中等于24的选出来了。
#注意：query后面只支持string形式的值，而‘age’==24返回的是一个bool类型，结果不是true就是false，所以需要进行如上操作"age==24"，才可返回正确结果4.pandas去除文件中的重复项
DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)- subset : column label or sequence of labels, optional
用来指定特定的列，默认所有列 - keep : {‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’
删除重复项并保留第一次出现的项 - inplace : boolean, default False
是直接在原来数据上修改还是保留一个副本
df.drop_duplicates('B','first',inplace = True)
#表示删除B列中重复的项，first保留第一次出现的项，在原数据上进行操作。5.pandas之拼接函数merge()
pandas中的merge()函数类似于SQL中join的用法，可以将不同数据集依照某些字段（属性）进行合并操作，得到一个新的数据集。
用法
DataFrame1.merge(DataFrame2, how=‘inner’, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=(’_x’, ‘_y’))
参数 说明
how 默认为inner，可设为inner/outer/left/right
on 根据某个字段进行连接，必须存在于两个DateFrame中（若未同时存在，则需要分别使用left_on和right_on来设置）
left_on 左连接，以DataFrame1中用作连接键的列
right_on 右连接，以DataFrame2中用作连接键的列
left_index 将DataFrame1行索引用作连接键
right_index 将DataFrame2行索引用作连接键
sort 根据连接键对合并后的数据进行排列，默认为True
suffixes 对两个数据集中出现的重复列，新数据集中加上后缀_x,_y进行区别- 用例
#利用字典dict创建数据框
dataDf1=pd.DataFrame({'lkey':['foo','bar','baz','foo'],
'value':[1,2,3,4]})
dataDf2=pd.DataFrame({'rkey':['foo','bar','qux','bar'],
'value':[5,6,7,8]})
print(dataDf1)
print(dataDf2)
>>>
lkey value
0 foo 1
1 bar 2
2 baz 3
3 foo 4
rkey value
0 foo 5
1 bar 6
2 qux 7
3 bar 8
#inner链接
dataLfDf=dataDf1.merge(dataDf2, left_on='lkey',right_on='rkey')
>>>
lkey value_x rkey value_y
0 foo 1 foo 5
1 foo 4 foo 5
2 bar 2 bar 6
3 bar 2 bar 8
#Right链接
dataDf1.merge(dataDf2, left_on='lkey', right_on='rkey',how='right')
>>>
lkey value_x rkey value_y
0 foo 1.0 foo 5
1 foo 4.0 foo 5
2 bar 2.0 bar 6
3 bar 2.0 bar 8
4 NaN NaN qux 7
#Outer链接
dataDf1.merge(dataDf2, left_on='lkey', right_on='rkey', how='outer')
>>>
lkey value_x rkey value_y
0 foo 1.0 foo 5.0
1 foo 4.0 foo 5.0
2 bar 2.0 bar 6.0
3 bar 2.0 bar 8.0
4 baz 3.0 NaN NaN
5 NaN NaN qux 7.0