3.DataFrame的增删改查
以此为例
一.DataFrame的初步认知
在pandas中完成数据读取后数据以DataFrame保存。在操作时要以DataFrame函数进行了解
函数 | 含义 | 示例 |
---|---|---|
values | 元素 | ![]() |
index | 索引 | ![]() |
columns | 列名 | ![]() |
dtyoes | 类型 | ![]() |
size | 元素个数 | ![]() |
ndim | 维度数 | ![]() |
shape | 数据形状 |
二.DataFrame查询
1.单列查看
DataFrame['列名']
示例
2.单列中的某几行
DataFrame['列名'][起始值:终值]
示例
3.多行多列
DataFrame[ [列名,列名] ][起始值:终值]
4.loc查询
DataFrame.Loc[行,列名称]
示例
5.iloc查询
DataFrame.iloc[行,列序]
示例
6.条件查询
x[ x['索引名称'] 判断条件 ]
DataFrame[ DataFrame属性+判断条件 ]
示例
三.DataFrame更改
1.列名更改
(1)替换更改
DataFrame.rename(columns={'原名称': '现名称'})
(2)覆盖更改
DataFrame.columns={ '列名1','列名2',....'列名n' }
示例
2.index更改
DataFrame.reset_index()
示例
3.索引更改
DataFrame[索引]= 赋值
示例
四.增
1.增加列
DataFrame['要增加的列名']=赋值
**示例**
2.增加行
DataFrame.loc[要增加行]={'列名':'增加的内容'...}
示例
五.删
drop
drop(lables='列名',axis=0/1)
1.列删除
drop(lables='列名',axis=1)
示例
2.行删除
drop(lables=[行序],axis=0)
示例
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