pandas的增删改查
import pandas as pd
data = pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c'])
1.增
1 )像字典一样直接添加
data['d'] = 4
data
Out[70]:
a 1
b 2
c 3
d 4
data原函数改变,增加对应的值
2)data.append()
注意两点:1.append()内需要添加pd.Series元素
2.append添加元素后,原函数没有改变(这点区分字典)
data.append(pd.Series([5],index=['e'])
Out[71]:
a 1
b 2
c 3
d 4
e 5
dtype: int64
data
Out[72]:
a 1
b 2
c 3
d 4
dtype: int64
s1 = pd.Series([1,2,3])
s2 =pd.Series([4,5,6,7])
s3 = pd.Series([4,5,6],index=[5,6,7])
s1.append(s2)
Out[57]:
0 1
1 2
2 3
0 4 注意新添加的数据的索引从0开始重新填写
1 5
2 6
3 7
dtype: int64
In [62]: s1.append(s3)
Out[62]:
0 1
1 2
2 3
5 4 添加的索引为s3已经定义好的索引
6 5
7 6
In [63]: s1.append(s2, ignore_index=True)
Out[63]:
0 1
1 2
2 3
3 4 如果添加 ignore_index=True,那么索引会自动按顺序添加
4 5
5 6
dtype: int64
2.删
三种:1.del 2.pop() 3.drop()
1)del
原函数'a'被删除
del data['a']
data
Out[75]:
b 2
c 3
d 4
dtype: int64
2)pop()
得到一个返回值,原函数'b'被删除
pop的一个小应用 : data['e']=data.pop('d') 将索引'd' 改为'e'
data.pop('b')
Out[76]: 2
data
Out[77]:
c 3
d 4
dtype: int64
3)drop()
注意:使用drop,原函数没有删除(字典里没有drop,注意区别)
data.drop('c')
Out[79]:
d 4
dtype: int64
data
Out[80]:
c 3
d 4
dtype: int64
3.改
1)像字典一样改值
data['c']=66
data
Out[82]:
c 66
d 4
dtype: int64
2)update
注意点:update内部必须是Series函数
更新多个数据
datas_pys.update(pd.Series([2,3,4],index = ['want','to','do']))
datas_pys
Out[44]:
i 0
want 2
to 3
do 4
dtype: int32
更新单个数据
datas_pys.update(pd.Series([11],index=['to']))
datas_pys
Out[49]:
i 0
want 2
to 11
do 4
dtype: int32
3)索引的修改
注意:修改必须所有索引一起修改
data.index = ['a','b']
Out[107]:
a 33
b 4
dtype: int64
4.查
1)像字典一样直接查看
data['a']
Out[108]: 33
2)values查看所有值
data.values
Out[109]: array([33, 4], dtype=int64)
3)获取索引值
data.index
Out[110]: Index(['a', 'b'], dtype='object')
