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pandas的增删查改
增加数据(append)
-
Series增加数据
from pandas import Series,DataFrame
obj = Series([1,2,3,4],index = ['a','b','c','d'])
append_data = Series([5,6],index = ['e','f'])
obj2 = obj.append(append_data)
print(obj2)
运行结果:
a 1
b 2
c 3
d 4
e 5
f 6
dtype: int64
-
DataFrame增加数据
data={
'name':['张三','李四','王五'],
'age':[30,40,10]
}
obj=DataFrame(data)
print(obj)
new_data={'name':'赵六','age':10}
obj2=obj.append(new_data,ignore_index=True)
print(obj2)
运行结果:
name age
0 张三 30
1 李四 40
2 王五 10
3 赵六 10
注意:DataFrame添加数据需要添加ignore_index,自动加一个索引,不然的话会缺少索引
删除数据(drop)
- Series删除数据
obj = Series([1,2,3,4],index = ['a','b','c','d'])
obj2 = obj.drop('a')
print(obj2)
运行结果:
b 2
c 3
d 4
dtype: int64
- DataFrame删除数据
删除行
obj3=obj2.drop(3)
print(obj3)
运行结果:
name age
0 张三 30
1 李四 40
2 王五 10
删除列
obj3=obj2.drop('name',axis=1)
print(obj3)
运行结果:
age
0 30
1 40
2 10
3 10
这里我们使用了我们之前讲过的轴的概念,0轴是行,1轴是列,上面代码的意思就是删除name那一列
查询数据(loc)
- Series查询数据
obj=Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d'])
print(obj)
print(obj['a':'c'])
运行结果:
a 1
b 2
c 3
dtype: int64
注意:按照我们之前学python原生列表,a-c的话取到的只能到b,但是pandas不同,它是可以取到最后一个的
- DataFrame查询数据
查询列
print(obj['name'])
print(obj[['name','age']])
运行结果:
0 张三
1 李四
2 王五
Name: name, dtype: object
name age
0 张三 30
1 李四 40
2 王五 10
DataFrame数据选列直接把列名放进去,多列的话就是用多重列表
查询行
print(obj.loc[1])
print(obj.loc[[0,1]])
运行结果:
name 李四
age 40
Name: 1, dtype: object
name age
0 张三 30
1 李四 40
选取行,就是第0行,第1行,多行的话依然使用多重列表
修改数据(rename)
- Series修改数据
obj = Series([1,2,3,4],index = ['a','b','c','d'])
obj['a'] = 10
print(obj)
运行结果:
a 10
b 2
c 3
d 4
dtype: int64
- DataFrame修改数据
obj4=obj2.rename(columns={'name':'Name'},index={0:9,1:3})
print(obj4)
运行结果:
Name age
9 张三 30
3 李四 40
2 王五 10
3 赵六 10
修改,没办法修改表格的数据,只是修改行名列名
修改列的话,就直接用index索引就可以,行的0改为9,1改为3
今日鸡汤
真实的人生本就琐碎,如何去桥接,过渡,贯穿,这个就要看你的咯!
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