pandas-添加行、添加列、删除行、删除列

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np

添加列

?

1 2 3 4 5 6 7 8

df = pd.DataFrame({ 'A' : 1.,  'B' : pd.Timestamp('20130102'),  'C' : pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype='float32'),  'D' : np.array([3] * 4,dtype='int32'),  'E' : pd.Categorical(["test","train","test","train"]), 'F' : 'foo' })   df['A1']=78

　　

 

添加行

append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=False) 

?

1 2 3

df = pd.DataFrame(data = {'name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],'age':[28,34,29,42]}) df3=df.append(pd.DataFrame({'name':['Rose'],'age':[18]}),ignore_index=True) df3.loc[4]=['Jack',32]

 

插入列

?

1 2 3 4 5 6

insert(loc, column, value, allow_duplicates=False) 参数：         loc:  int型，表示第几列；若在第一列插入数据，则 loc=0         column: 给插入的列取名，如 column='新的一列'         value：数字，array，series等都可（可自己尝试）         allow_duplicates: 是否允许列名重复，选择Ture表示允许新的列名与已存在的列名重复。

　　

?

1 2 3

data=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4), columns=list('abcd')) data.insert(loc=0,column='A',value=[1,2,3,4]) data.insert(loc=0,column='B',value=12)

　　

 

 删除行

drop(axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')

?

1 2 3 4 5 6 7 8

df = pd.DataFrame({ 'A' : 1., 'B' : pd.Timestamp('20130102'), 'C' : pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype='float32'), 'D' : np.array([3] * 4,dtype='int32'), 'E' : pd.Categorical(["test","train","test","train"]), 'F' : 'foo' })   df.drop(axis=0,index=[2,3])

 

 

删除列

?

1 2 3 4 5 6 7 8

df = pd.DataFrame({ 'A' : 1.,                     'B' : pd.Timestamp('20130102'),                     'C' : pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype='float32'),                     'D' : np.array([3] * 4,dtype='int32'),                     'E' : pd.Categorical(["test","train","test","train"]),                     'F' : 'foo' }) df.drop(axis=1,columns=['A','C']) df.pop('A')