1、说明
- 增：增加一行或一列；
- 删：删出一行或一列；
- 改：修改某行或某列；
- 查：获取Datarame中的值；
2、查：获取值
这里需求在之前的文章讲述过了，大家可以参考这个文章：DataFrame(4)：DataFrame元素的获取方式
3、增
1）增加行
① df.loc()
df = pd.DataFrame({"A":[1,3,5,7,9],
"B":[2,4,6,8,10],
"C":[3,6,9,12,15],
"D":[1,2,3,4,5]},
index=list("abcde"))
display(df)
df.loc["f"] = pd.Series([1,2,3,4],index=df.columns)
display(df)
结果如下：
② df.append()：该函数用法很多，这个例子是向append()中传入一个Series
df = pd.DataFrame({"A":[1,3,5,7,9],
"B":[2,4,6,8,10],
"C":[3,6,9,12,15],
"D":[1,2,3,4,5]},
index=list("abcde"))
display(df)
x = pd.Series([1,1,1,1],index=list("ABCD"),name="f")
display(x)
df.append(x)
结果如下：
2）增加列
① 增加一列：df["新列名"]
df = pd.DataFrame({"A":[1,3,5,7,9],
"B":[2,4,6,8,10],
"C":[3,6,9,12,15],
"D":[1,2,3,4,5]},
index=list("abcde"))
display(df)
df["E"] = pd.Series([6,6,6,6,6],index=df.index)
display(df)
结果如下：
② 在指定列后面增加一列：df.insert()
df = pd.DataFrame({"A":[1,3,5,7,9],
"B":[2,4,6,8,10],
"C":[3,6,9,12,15],
"D":[1,2,3,4,5]},
index=list("abcde"))
display(df)
df.insert(1,"A1",pd.Series([1,1,1,1,1],index=df.index))
df
结果如下：
4、删
1）删除一行：df.drop(axis=0)
df = pd.DataFrame({"A":[1,3,5,7,9],
"B":[2,4,6,8,10],
"C":[3,6,9,12,15],
"D":[1,2,3,4,5]},
index=list("abcde"))
display(df)
df.drop(["a","d"],axis=0)
结果如下：
2）删除一列：df.drop(axis=1)
df = pd.DataFrame({"A":[1,3,5,7,9],
"B":[2,4,6,8,10],
"C":[3,6,9,12,15],
"D":[1,2,3,4,5]},
index=list("abcde"))
display(df)
df.drop(["B"],axis=1)
结果如下：
注意：使用drop()函数删除列的时候，如果原地修改df表，则必须要指定inplace=True。
3）删除列还有两个函数：del、pop
这两个函数都属于原地删除df中的列，但是pop()函数删除某一列后，有返回值，返回值就是该删除列(Series)，而del属于永久删除列，该列删除后就不存在了。
① del：永久的删除某一列数据
df = pd.DataFrame({"A":[1,3,5,7,9],
"B":[2,4,6,8,10],
"C":[3,6,9,12,15],
"D":[1,2,3,4,5]},
index=list("abcde"))
display(df)
del df["C"]
结果如下：
② pop()：删除某列数据，会得到一个返回值Series
df = pd.DataFrame({"A":[1,3,5,7,9],
"B":[2,4,6,8,10],
"C":[3,6,9,12,15],
"D":[1,2,3,4,5]},
index=list("abcde"))
display(df)
df1 = df.pop("C")
display(df1)
display(df)
结果如下：
5、改
1）修改某行：df.loc()、df.iloc()
df = pd.DataFrame({"A":[1,3,5,7,9],
"B":[2,4,6,8,10],
"C":[3,6,9,12,15],
"D":[1,2,3,4,5]},
index=list("abcde"))
display(df)
df.loc["a"] = [1,1,1,1]
display(df)
df.iloc[1] = [6,6,6,6]
display(df)
结果如下：
2）修改某列：df[ ]
df = pd.DataFrame({"A":[1,3,5,7,9],
"B":[2,4,6,8,10],
"C":[3,6,9,12,15],
"D":[1,2,3,4,5]},
index=list("abcde"))
display(df)
df["A"] = [1,1,1,1,1]
df
结果如下：
