Python数据分析之 Pandas Dataframe修改和删除及查询操作

一、查询操作

可以使用Dataframe的index属性和columns属性获取行、列索引。

import pandas as pd
data = {"name": ["Alice", "Bob", "Cindy", "David"], "age": [25, 23, 28, 24], "gender": ["woman", "man", "woman", "man"]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.index)
print(df.columns)
df

结果输出如下：

元素的查询

DataFrame 元素查询有一下几种查询方式：使用[]切片、loc方法、iloc方法、at方法、iat方法等，下面分别介绍一下。

使用[]切片：

和Series数据结果一样，Dataframe也支持使用[]进行切片，使用方式也类似，通过行、列的下标或名称进行指定位置元素的查询。

例如：

# 获取第0行数据
df[0:1]
# 获取第2-4行数据(不包括4)
df[2:4]
# 获取某一列
df.name  # df["name"]
# 获取某几列
df[["name", "gender"]]
# 获取指定行指定列
df[2:4][["name", "gender"]]

通过loc方法和iloc方法：

其中loc方法是以行索引的名称和列索引的名称作为参数使用，iloc方法是以行索引的位置和列索引的位置作为参数使用，具体使用方式如下：

# 获取某行
df.loc[1]
df.iloc[1]
# 获取多行
df.loc[1:3]
df.iloc[1:3]
# 获取某列
df.loc[:, "name"]
df.iloc[:, 0]
# 获取多列
df.loc[:, ["name","gender"]]
df.iloc[:, [0,2]]

除了上面这些，这里有一点需要注意一下，就是使用loc方法行索引参数为区间时，区间前后都为闭区间；而iloc为前闭后开区间。

通过at方法和iat方法：

at和iat的使用方法与loc和iloc类似，不同的是，at和iat只能访问单个元素，不能访问多个元素，但是查询速度比loc和iloc更快一些，具体使用如下：

# 查询index为0列名为name的元素
df.at[0, "name"]
# 查询第2行第1列的元素
df.iat[2,1]

说完Dataframe的查询操作，这篇文章就来介绍一下Dataframe数据的修改及删除操作。

二、修改操作

行列索引的修改

Dataframe对象提供了rename()方法修改行索引、列索引，默认修改行索引，可以指定columns参数修改列索引，

具体使用方法如下：

# 修改指定行索引
df.rename({1:"one", 2:"two"}, inplace=True)
# 修改指定列索引
df.rename(columns={"city": "address"}, inplace=True)
df

结果输出如下：

参数inplace=True表示在原来的 DataFrame 上进行修改。

元素值的修改

上面查询操作说到说到可以通过loc、iloc、at、iat等方法获取指定位置的值，修改其实也是通过这些方法先指定某个位置，然后进行赋值即可修改，例如：

# 修改1-2行age和city列的数据
df.loc[1:2, ["age","city"]] = [["22", "北京"],["21", "济南"]]
# 修改gender列 man-->男
df.loc[df["gender"]=="man", "gender"] = "男"
df

输出结果如下：

三、行和列的删除操作

DataFrame提供了drop()方法进行行和列的删除操作。

具体用法和参数如下：

df.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)

labels：指定要删除的行或列，可以使用列表指定多个行/列索引
axis：取值为0和1，代表行和列，默认为0，表示要删除的是行，设置为1表示删除列
index：指定要删除的行，可以使用列表指定多个行索引
columns：指定要删除的列，同样可以使用列表指定多个列索引
inplace：默认为False，设置为True表示在原 DataFrame 上进行修改

具体通过代码看下：

# 删除单行
df.drop(4, inplace=True)
# 删除多行
df.drop([1,3], inplace=True)
# 删除多列
df.drop(["gender","city"], axis=1, inplace=True)  # 或 df.drop(columns=["genger","city"], inplace=True)
df

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