如何改变Series和DataFrame对象？
增加或重排：重新索引
重新索引： .reindex()能够改变或重排Series和DataFrame索引
.reindex()
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| index， columns | 新的行列索引 |
| fill_value | 重新索引中，用于填充缺失位置的值 |
| method | 填充方法，ffill当前值向前填充，bfill当前值向后填充 |
| limit | 最大填充量 |
| copy | 默认True，生成新的对象，False时，新旧相等不复制 |
import pandas as pd
dt = {
'城市': ['北京', '上海', '广州', '深圳', '珠海'],
'环比': [100, 140, 173, 157, 137],
'同比': [70, 87, 55, 69, 72],
'定基': [9, 8, 7, 6, 7]
}
df = pd.DataFrame(dt, index=['c1', 'c2', 'c3', 'c4', 'c5'])
print(df)
城市 环比 同比 定基
c1 北京 100 70 9
c2 上海 140 87 8
c3 广州 173 55 7
c4 深圳 157 69 6
c5 珠海 137 72 7
调整行顺序
re_df = df.reindex(index=['c2', 'c1', 'c3', 'c4', 'c5'])
print(re_df)
城市 环比 同比 定基
c2 上海 140 87 8
c1 北京 100 70 9
c3 广州 173 55 7
c4 深圳 157 69 6
c5 珠海 137 72 7
调整列顺序
re_df = df.reindex(columns=['环比', '城市', '同比', '定基'])
环比 城市 同比 定基
c1 100 北京 70 9
c2 140 上海 87 8
c3 173 广州 55 7
c4 157 深圳 69 6
c5 137 珠海 72 7
新增加一列df.columns.insert(位置, '列名')
new_c = df.columns.insert(6, '新增')
Index(['城市', '环比', '同比', '定基', '新增'], dtype='object')
新增加一列赋值df.reindex(columns=new_c , fill_value=值)
new_d = df.reindex(columns=new_c, fill_value=200)
print(new_d)
新增 城市 环比 同比 定基
c1 200 北京 100 70 9
c2 200 上海 140 87 8
c3 200 广州 173 55 7
c4 200 深圳 157 69 6
c5 200 珠海 137 72 7
索引类型的常用方法
| 方法 | 说明 |
|---|---|
| .append | 链接另一个Index对象， 产生新的Index对象 |
| .diff(idx) | 计算差集，产生新的Index对象 |
| .intersection(idx) | 计算索引交集 |
| .union(idx) | 计算索引并集 |
| .delete(loc) | 删除loc位置处的元素 |
| .insert(loc, e) | 在loc位置添加一个元素e |
删除loc位置处的元素df.columns.delete(index)或者df.columns.delete([index1, index2])
# 删除了同比
nc = df.columns.delete(2)
Index(['城市', '环比', '定基'], dtype='object')
在loc位置添加一个元素e
# 在2位置添加一个索引
new_c = df.columns.insert(2, '新增')
Index(['城市', '环比', '新增', '同比', '定基'], dtype='object')
输出结果
new_d = df.reindex(columns=new_c, fill_value=200)
城市 环比 新增 同比 定基
c1 北京 100 200 70 9
c2 上海 140 200 87 8
c3 广州 173 200 55 7
c4 深圳 157 200 69 6
c5 珠海 137 200 72 7
-
删除：drop
.drop()能够删除Series和DataFrame指定行或列索引删除行： df.drop(index) df.drop([index, index2]) 删除列： df.drop(column) df.drop([column1, column2], axis=1)print(df.drop(['c1', 'c2'])) 城市 环比 同比 定基 c3 广州 173 55 7 c4 深圳 157 69 6 c5 珠海 137 72 7
