pandas（10）：数据增删改

目录

• 一、对索引进行操作
  • 1 操作索引值df.rename()
• 二、指定数据替换、修改df.replace()
• 三、特殊值——缺失值处理
• 四、新增行列
  • 1 直接赋值添加新列
  • 2 df.assign()函数添加新列
  • 3 df.eval()函数新增新列
  • 4 df.insert()任意位置插入新列
  • 5 依据新索引插入新行
  • 6 df.append()追加新行
  • 7 pd.concat()通过拼接的方式加新行
• 五、删除行列
  • 1 df.pop()直接删除某列
  • 2 df.drop()删除指定多行或多列

一个数据框包含索引和数据，可以对索引和数据进行操作。原始数据框：

# 数据
index = [['a','a','b','b'],[1,2,3,4],[4,3,2,1]]
dict = {
    '姓名':['任*','江*','陈*','罗*'],
    '数学':[67,81,81,62],
    '语文':[71,91,67,61]

}
df = pd.DataFrame(data=dict,index=index)
df

一、对索引进行操作

索引常见的属性：索引值、索引名称、索引类型等。

1 操作索引值df.rename()

df.rename(mapper=None, index=None, columns=None, 
    axis=None, copy=True, inplace=False, level=None)

参数说明：

• mapper：dict or function，映射关系，可以是字典，也可以是一个函数。
• index、columns、axis：3个参数作用类似，用来控制轴向，默认为行。
• copy：默认为True，拷贝底层数据。
• level ：int，level name，default none，针对多层索引，控制操作的索引层级。

df.rename(index = mapper) 等价于 df.rename(mapper)
df.rename(columns=mapper) 等价于 df.rename(mapper，axis=1)

# 传入字典
df.rename({2:222})
# 传入函数
df.rename(lambda x: str(x) + '_t')
# 指定轴向，方式一
df.rename(lambda x: x + '_t',axis=1)
# 指定轴向，方式二
df.rename(columns=lambda x: x + '_t')
# 指定索引层级
df.rename(index={1:'tt'},level=2)

备注：也可以用df.set_axis()将所需的索引更新给给定的轴。参考网站：https://www.cjavapy.com/article/772/

二、指定数据替换、修改df.replace()

可以全表替换df.replace() ,或只替换某列df[col]replace()。

df.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, 
        limit=None, regex=False, method='pad')

参数说明：

• to_replace： str, regex, list, dict, Series, int, float, or None。被替换的值
• value：替换后的值
• inplace：是否要改变原数据，False是不改变，True是改变，默认是False
• limit：控制填充次数，和method参数搭配使用。
• regex：是否使用正则,False是不使用，True是使用，默认是False
• method：填充方式，pad,ffill,bfill，默认为pad。pad/ffill向前填充，用前一个值填充；bfill向后填充。设置这个参数后，就不用了设置替换的值value了。
  

# 某1列
df['数学'].replace(67,100)
# 某几列
df[['数学','语文']].replace(67,100)
# 某1行
df.iloc[0].replace(67,100)
# 某几行
df.iloc[0:3].replace(67,100)
# 整个数据框,所有61换成100
df.replace(61,100)

# 多对一映射，67和61都换成100
df.replace([67,61], 100)
# 一对一映射，67->100,61->99,对应替换
df.replace([67,61],[100,99])

# 向前填充，
# 设置method时，只需要传入被替换的值
# df.replace(np.nan,method='bfill') # method参数一般用于填充空值
df.replace(81,method='pad')
# 向后填充
df.replace(81,method='bfill')

# 传入字典一一对应
df.replace({67: 100,61: 99})
# 修改指定列的指定值，
df.replace({'姓名': '任*','数学': 81}, 100)
# 嵌套字典，指定列的值一一对应修改
df.replace({'姓名':{'任*':99, '江*': 100}})

# 限制填充个数，结合method参数使用
df.replace(81,limit=1)
# 使用正则表达式,regex=True
#用r''表示''内部的字符串默认不转义
df.replace(r'[\u4E00-\u9FA5]\W','正则',regex=True)

三、特殊值——缺失值处理

对于空值，pandas有专门删除函数df.dropna()和填充函数df.fillna(0)。
跳转连接：缺失值处理

四、新增行列

1 直接赋值添加新列

# 增加一列,全是100
df['英语'] = 100
# 根据已存列，计算新列
df['总分'] = df['数学'] + df['语文'] + df['英语']
# 推荐使用.loc的方式来赋值一列，直接用df[xxx]=的方式在某些情况会出现警告（链式）
df.loc[:, '测试'] = 'test'
# 根据其他列条件新增列
df.loc[df['数学']>= 80 ,'数学优秀'] = '优良'

2 df.assign()函数添加新列

df.assign(**kwargs)

返回值：一个新的DataFrame对象。注意新增的列名不加引号。

# 新增一列，返回是新的DataFrame对象，改变原DF，需要赋值生效
df.assign(性别='男')
# df = df.assign(性别='男')
# 计算增加列
df.assign(t1=df['语文']-df['数学'])
# lambda表达式
df.assign(t2=lambda x: x['数学']*1.2+15)
# 逻辑判断，返回bool值：True or False
df.assign(t3=df['数学']>df['语文'])
# 类型转换，返回1 或 0
df.assign(t4=(df['数学']>df['语文']).astype(int))
# map映射，返回指定值
df.assign(t5=(df['数学']>df['语文']).map({True:'大于',False:'小于'}))
# 同时增加多列，且列之间有关联
df.assign(col1=lambda x: x['数学']*5,
         col2 = lambda x: x['语文']*5,
         col3 = lambda x: x['col1'] - x['col2']) # col1和col2没有直接生效，不能直接用df['col1']

3 df.eval()函数新增新列

df.eval(expr, inplace=False, **kwargs)

参数说明：

• expr：str，字符串计算评估表达式，表达式可以直接使用列名
• inplace：默认为False
• 可以接受关键参数

返回：ndarray、标量、pandas对象。根据表达式计算列关系，可以指定列名生成新列。

# 直接使用列名，返回series
df.eval('语文 + 数学')
# 生成新列，返回DataFrame
df.eval('e1 = 语文 + 数学')
# df.eval('e1 = 语文 + 数学',inplace=True) 立即生效
# 生成两列,有依赖关系，必须用三引号
df.eval("""c2 = 语文 + 数学
        c2_1 =  c2 + 英语"""
        )
temp = df['语文'].mean()
# 使用外部变量
df.eval('e2 = 数学 - @temp')
# 逻辑判断,True or False
df.eval('e3 = 10 < (数学 - @temp)')

4 df.insert()任意位置插入新列

可以根据列索引位置插入新列。参考网站：df.insert()

5 依据新索引插入新行

6 df.append()追加新行

7 pd.concat()通过拼接的方式加新行

五、删除行列

1 df.pop()直接删除某列

删除某一列（不能是多列），只有一个参数，就是列名，传入str参数。返回：被删除的列，原df直接处理。

2 df.drop()删除指定多行或多列

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

  通过指定标签名称和相应的轴，或直接指定索引或列名称，删除行或列。使用多索引时，可以通过指定级别来删除不同级别上的标签。

参数说明：

• labels：要删除的列或者行，多个传入列表
• axis：轴的方向，0为行，1为列，默认为0
• index：单个标签或类似列表,指定轴的替代方法（labels, axis=0 等价于 index=labels）
• columns：单标签或类似列表,指定轴的替代方法(labels, axis=1 等价于 columns=labels)
• level：int或级别名称，可选,对于MultiIndex，将从中删除标签的级别。
• inplace：
• errors：{'ignore'，'raise'}，默认为'raise'，如果'ignore'，则抑制错误，仅删除现有标签 。
  

# 删除列
df.drop(['数学','语文'],axis=1)
# df.drop(columns=['数学','语文']) 等价
# 删除a层级的所有行
df.drop(['a'])
# 删除第2层级的，索引为1的行
df.drop(index=1,level=1)
# 删除行列：删除b层级所有行和‘测试这一列’
df.drop(index='b',columns=['测试'])