來自https://www.cnblogs.com/guxh/p/9420610.html， 感謝作者。
創建df：
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7
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>>> df
=
pd.DataFrame(np.arange(
16
).reshape(
4
,
4
), columns
=
list
(
'ABCD'
), index
=
list
(
'1234'
))
>>> df
A B C D
1
0
1
2
3
2
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1，刪除行
1.1，drop
通過行名稱刪除：
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1
2
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df
=
df.drop([
'1'
,
'2'
])
# 不指定axis默認為0
df.drop([
'1'
,
'3'
], inplace
=
True
)
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通過行號刪除：
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1
2
3
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df.drop(df.index[
0
], inplace
=
True
)
# 刪除第1行
df.drop(df.index[
0
:
3
], inplace
=
True
)
# 刪除前3行
df.drop(df.index[[
0
,
2
]], inplace
=
True
)
# 刪除第1第3行
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1.2，通過各種篩選方法實現刪除行
詳見pandas“選擇行單元格，選擇行列“的筆記
舉例，通過篩選可以實現很多功能，例如要對某行數據去重，可以獲取去重后的index列表后，使用loc方法：
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>>> df.loc[
'2'
,
'B'
]
=
9
>>> df
A B C D
1
0
1
2
3
2
4
9
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4
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>>> chooses
=
df[
'B'
].drop_duplicates().index
>>> df.loc[chooses]
A B C D
1
0
1
2
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9
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2，刪除列
2.1，del
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1
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del
df[
'A'
]
# 刪除A列，會就地修改
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2.2，drop
通過列名稱刪除：
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1
2
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df
=
df.drop([
'B'
,
'C'
], axis
=
1
)
# drop不會就地修改，創建副本返回
df.drop([
'B'
,
'C'
], axis
=
1
, inplace
=
True
)
# inplace=True會就地修改
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使用列數刪除，傳入參數是int，列表，者切片：
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1
2
3
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df.drop(df.columns[
0
], axis
=
1
, inplace
=
True
)
# 刪除第1列
df.drop(df.columns[
0
:
3
], axis
=
1
, inplace
=
True
)
# 刪除前3列
df.drop(df.columns[[
0
,
2
]], axis
=
1
, inplace
=
True
)
# 刪除第1第3列
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2.3，通過各種篩選方法實現刪除列
詳見pandas“選擇行單元格，選擇行列“的筆記
3.1，loc，at，set_value
想增加一行，行名稱為‘5’，內容為[16, 17, 18, 19]
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1
2
3
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df.loc[
'5'
]
=
[
16
,
17
,
18
,
19
]
# 后面的序列是Iterable就行
df.at[
'5'
]
=
[
16
,
17
,
18
,
19
]
df.set_value(
'5'
, df.columns, [
16
,
17
,
18
,
19
], takeable
=
False
)
# warning，set_value會被取消
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3.2，append
添加有name的Series：
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1
2
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s
=
pd.Series([
16
,
17
,
18
,
19
], index
=
df.columns, name
=
'5'
)
df
=
df.append(s)
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添加沒有name的Series，必須ignore_index：
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1
2
|
s
=
pd.Series([
16
,
17
,
18
,
19
], index
=
df.columns)
df
=
df.append(s, ignore_index
=
True
)
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可以 append字典列表，同樣需要必須ignore_index：
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1
2
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ls
=
[{
'A'
:
16
,
'B'
:
17
,
'C'
:
18
,
'D'
:
19
}, {
'A'
:
20
,
'B'
:
21
,
'C'
:
22
,
'D'
:
23
}]
df
=
df.append(ls, ignore_index
=
True
)
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3.3，逐行增加
簡單的逐行添加內容，可以：
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1
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df.loc[
len
(df)]
=
[
16
,
17
,
18
,
19
]
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但需要注意：len(df)生成的是int，如果生成的int，df已經存在了，會覆蓋該行數據，而不會新增
3.4，插入行
增加行沒找到類似insert這種可以插入的方法，暫時替代方法可以先reindex，再賦值：
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1
2
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df
=
df.reindex(index
=
df.index.insert(
2
,
'5'
))
df.loc[
'5'
]
=
[
16
,
17
,
18
,
19
]
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一般涉及到增加列項時，經常會對現有的數據進行遍歷運算，獲得新增列項的值，所以這里結合對DataFrame的遍歷討論增加列。
例如，想增加一列'E'，值等於'A'和'C'列對應值之和。
4.1，遍歷DataFrame獲取序列的方法
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4
5
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s
=
[a
+
c
for
a, c
in
zip
(df[
'A'
], df[
'C'
])]
# 通過遍歷獲取序列
s
=
[row[
'A'
]
+
row[
'C'
]
for
i, row
in
df.iterrows()]
# 通過iterrows()獲取序列，s為list
s
=
df.
apply
(
lambda
row: row[
'A'
]
+
row[
'C'
], axis
=
1
)
# 通過apply獲取序列，s為Series
s
=
df[
'A'
]
+
df[
'C'
]
# 通過Series矢量相加獲取序列
s
=
df[
'A'
].values
+
df[
'C'
].values
# 通過Numpy矢量相加獲取序列
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4.2，[ ]，loc
通過df[]或者df.loc添加序列
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1
2
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df.loc[:,
'E'
]
=
s
df[
'E'
]
=
s
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4.3，Insert
可以指定插入位置，和插入列名稱
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1
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df.insert(
0
,
'E'
, s)
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4.4，concat
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1
2
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s
=
pd.Series([
16
,
17
,
18
,
19
], name
=
'E'
, index
=
df.index)
df
=
pd.concat([df, s], axis
=
1
)
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4.5，iloc和loc遍歷過程中給列賦值
效率比較低
df['E']是DataFrame的一個Series，是引用，對其修改也能改變DataFrame，但運行時報了Warning
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1
2
3
4
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df[
'E'
]
=
None
# 需事先創建e列，否則iloc遍歷會報錯，loc遍歷無需事先創建
for
i
in
range
(
len
(df)):
df[
'E'
].iloc[i]
=
df[
'A'
].iloc[i]
+
df[
'C'
].iloc[i]
# SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
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不用Series不會報Warning：
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4
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df[
'E'
]
=
None
col_no
=
[i
for
i
in
df.columns].index(
'E'
)
for
i
in
range
(
len
(df)):
df.iloc[i, col_no]
=
df[
'A'
].iloc[i]
+
df[
'C'
].iloc[i]
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用loc無需先給E列賦空值：
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1
2
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for
i
in
df.index:
df.loc[i,
'E'
]
=
df.loc[i,
'A'
]
+
df.loc[i,
'C'
]
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4.6，逐列增加
簡單的逐列添加內容，可以：
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df[
len
(df)]
=
[
16
,
17
,
18
,
19
]
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但需要注意：len(df)生成的是int，如果生成的int，df已經存在了，會覆蓋該列數據，而不會新增
4.7，其他方法
增加3列，EFG，value默認為np.NaN
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2
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df
=
pd.concat([df, pd.DataFrame(columns
=
list
(
'EFG'
))])
# 列的次序無法指定，並且fillna時會對整個df做出調整
df
=
df.reindex(columns
=
list
(
'ABCDEFG'
), fill_value
=
0
)
# 列的次序按照list指定，並且fill_value只對新增列做出調整，推薦！
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