Python Pandas 对列/行进行选择，增加，删除操作

一、列操作

1.1 选择列

d = {’one’ : pd.Series([1, 2, 3], index=[’a’, ’b’, ’c’]), ’two’ : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=[’a’, ’b’, ’c’, ’d’])}df = pd.DataFrame(d)print (df [’one’])# 选择其中一列进行显示，列长度为最长列的长度# 除了 index 和 数据，还会显示 列表头名，和 数据 类型

运行结果：

a 1.0b 2.0c 3.0d NaNName: one, dtype: float64

1.2 增加列

d = {’one’ : pd.Series([1, 2, 3], index=[’a’, ’b’, ’c’]), ’two’ : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=[’a’, ’b’, ’c’, ’d’])}df = pd.DataFrame(d)# Adding a new column to an existing DataFrame object with column label by passing new seriesprint ('Adding a new column by passing as Series:')df[’three’]=pd.Series([10,30,20],index=[’a’,’c’,’b’])print(df)# 增加列后进行显示，其中 index 用于对应到该列 元素 位置（所以位置可以不由 列表 中的顺序进行指定）print ('Adding a new column using the existing columns in DataFrame:')df[’four’]=df[’one’]+df[’two’]+df[’three’]print(df)# 我们选定列后，直接可以对整个列的元素进行批量运算操作，这里 NaN 与其他元素相加后，还是 NaN

运行结果：

Adding a new column by passing as Series: one two threea 1.0 1 10.0b 2.0 2 20.0c 3.0 3 30.0d NaN 4 NaNAdding a new column using the existing columns in DataFrame: one two three foura 1.0 1 10.0 12.0b 2.0 2 20.0 24.0c 3.0 3 30.0 36.0d NaN 4 NaN NaN

1.3 删除列（del 和 pop 函数）

d = {’one’ : pd.Series([1, 2, 3], index=[’a’, ’b’, ’c’]), ’two’ : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=[’a’, ’b’, ’c’, ’d’]), ’three’ : pd.Series([10,20,30], index=[’a’,’b’,’c’])}df = pd.DataFrame(d)print ('Our dataframe is:')print(df)# 使用 del 函数print ('Deleting the first column using DEL function:')del(df[’one’])print(df)# 使用 pop 函数print ('Deleting another column using POP function:')df_2=df.pop(’two’) # 将一列 pop 到新的 dataframeprint(df_2)print(df)

运行结果：

Our dataframe is: one two threea 1.0 1 10.0b 2.0 2 20.0c 3.0 3 30.0d NaN 4 NaNDeleting the first column using DEL function: two threea 1 10.0b 2 20.0c 3 30.0d 4 NaNDeleting another column using POP function: threea 10.0b 20.0c 30.0d NaNPOP column:a 1b 2c 3d 4Name: two, dtype: int64

二、行操作

2.1 选择行

2.1.1 通过 label 选择行（loc 函数）

d = {’one’ : pd.Series([1, 2, 3], index=[’a’, ’b’, ’c’]), ’two’ : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=[’a’, ’b’, ’c’, ’d’])}df = pd.DataFrame(d)print(df.loc[’b’]) # 显示这一行中，对应表头 下的 对应数据，同时显示 行 index 和 数据类型

运行结果：

one 2.0two 2.0Name: b, dtype: float64

2.1.2 通过序号选择行（iloc 函数）

d = {’one’ : pd.Series([1, 2, 3], index=[’a’, ’b’, ’c’]), ’two’ : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=[’a’, ’b’, ’c’, ’d’])}df = pd.DataFrame(d)print(df.iloc[2]) # 序号 2 对应的是第 3 行的数据

运行结果：

one 3.0two 3.0Name: c, dtype: float64

2.1.3 通过序号选择行切片

d = {’one’ : pd.Series([1, 2, 3], index=[’a’, ’b’, ’c’]), ’two’ : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=[’a’, ’b’, ’c’, ’d’])}df = pd.DataFrame(d)print(df[2:4]) # 这里选择第 3 到 第 4 行，与 Python 切片一致，不需要函数，直接切片即可

运行结果：

one twoc 3.0 3d NaN 4

2.2 增加行（append 函数）

# 通过 append 函数df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns = [’a’,’b’])df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns = [’a’,’b’])df = df.append(df2)print(df) # 这里相当于把 第二个 dataframe 与第一个进行拼接，默认的 index 都是 0 1print(df.loc[0]) # 这里有两行的 index 是 0

运行结果：

a b0 1 21 3 40 5 61 7 8 a b0 1 20 5 6

2.3 删除行（drop 函数）

# 通过 drop 函数df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns = [’a’,’b’])df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns = [’a’,’b’])df = df.append(df2)df = df.drop(0) # 这里有两个行标签为 0，所以直接删除了 2 行print(df)

运行结果：

a b1 3 41 7 8

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