pandas索引操作

重新索引

索引对象是无法进行修改的，重新索引并不是给索引重新命名，而是对索引重新排序

Series重新排序后的索引

 

 

 

 

 

 

填充缺失值(method参数实现，ffill为向前填充，bfill为向后填充)

 

 

 

DataFrame重新索引行

 

 

 

DataFrame重新索引列

 

 

 

reindex函数参数

index	用于索引新序列
method	填充缺失值的方法
fill_value	缺失值替代值
limit	最大填充量

更换索引

DataFrame中将列数据作为行索引(set_index)

 

 

 

DataFrame中恢复默认的行索引(reset_index)

 

 

 

DataFrame中排序改变行索引(sort_values)

 

 

 

DataFrame删除原索引(drop)

 

 

 

索引和选取

Series可以通过0-N-1(N是数据长度)来进行索引，也可以通过设置的索引标签来进行索引

 

 

 

DataFrame选取列

通过列索引标签或以属性的方式可以单独获取DataFrame的列数据，返回的数据为Series结构

选取单独列

 

 

 

 

选取多列

 

 

 

DataFrame选取行

通过行索引标签或行索引位置(0到N-1)的切片形式可选取DataFrame的行数据

 

 

 

 

loc方法可以按行索引标签选取数据

iloc方法可以按行索引位置选取数据

 

 

 

DataFrame选取行和列

ix方法同时支持索引标签和索引位置来进行数据的部分选取

 

 

 

布尔选择

为了筛选出某些有共同特征的数据，可以使用布尔选择

 

 

 

操作行和列

增加

如果需要在原有数据的基础上增加一行数据，可以通过append函数传入字典结构数据即可

 

 

 

为一个不存在的列赋值，即可创建一个新列，如果要新增的列中的数值不一样时，可以传入列表或数据结构数据进行赋值

 

 

 

删除

可以通过drop方法删除指定轴上的信息

 

 

 

修改

这里的 ” 改 ” 指的是行和列索引标签的修改，通过rename函数，可完成由于某些原因导致的标签录入错误的问题