python中pandas.DataFrame（创建、索引、增添与删除）的简单操作方法介绍

这篇文章python中pandas.DataFrame（创建、索引、增添与删除）的简单操作方法介绍，其中包括创建、索引、增添与删除等的相关资料，文中介绍的非常详细，需要的朋友可以参考借鉴，下面来一起看看吧。

前言

最近在网上搜了许多关于pandas.DataFrame的操作说明，都是一些基础的操作，但是这些操作组合起来还是比较费时间去正确操作DataFrame，花了我挺长时间去调整BUG的。我在这里做一些总结，方便你我他。感兴趣的朋友们一起来看看吧。

一、创建DataFrame的简单操作：

1、根据字典创造：

In [1]: import pandas as pd
In [3]: aa={'one':[1,2,3],'two':[2,3,4],'three':[3,4,5]}
In [4]: bb=pd.DataFrame(aa)
In [5]: bb
Out[5]: 
 one three two
0 1 3 2
1 2 4 3
2 3 5 4`

字典中的keys就是DataFrame里面的columns，但是没有index的值，所以需要自己设定，不设定默认是从零开始计数。

bb=pd.DataFrame(aa,index=['first','second','third'])
bb
Out[7]: 
 one three two
first 1 3 2
second 2 4 3
third 3 5 4

2、从多维数组中创建

import numpy as np
In [9]: del aa
In [10]: aa=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
In [11]: aa
Out[11]: 
array([[1, 2, 3],
 [4, 5, 6],
 [7, 8, 9]])
In [12]: bb=pd.DataFrame(aa)
In [13]: bb
Out[13]: 
 0 1 2
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9

从多维数组中创建就需要为DataFrame赋值columns和index，否则就是默认的，很丑的。

bb=pd.DataFrame(aa,index=[22,33,44],columns=['one','two','three'])
In [15]: bb
Out[15]: 
 one two three
22 1 2 3
33 4 5 6
44 7 8 9

3、用其他的DataFrame创建

bb=pd.DataFrame(aa,index=[22,33,44],columns=['one','two','three'])
bb
Out[15]: 
 one two three
22 1 2 3
33 4 5 6
44 7 8 9
cc=bb[['one','three']].copy()
Cc
Out[17]: 
 one three
22 1 3
33 4 6
44 7 9

这里的拷贝是深拷贝，改变cc中的值并不能改变bb中的值。

cc['three'][22]=5
bb
Out[19]: 
 one two three
22 1 2 3
33 4 5 6
44 7 8 9

cc
Out[20]: 
 one three
22 1 5
33 4 6
44 7 9

二、DataFrame的索引操作：

对于一个DataFrame来说，索引是最烦的，最易出错的。

1、索引一列或几列，比较简单：

bb['one']
Out[21]: 
22 1
33 4
44 7
Name: one, dtype: int32

多个列名需要将输入的列名存在一个列表里，才是个collerable的变量，否则会报错。

bb[['one','three']]
Out[29]: 
 one three
22 1 3
33 4 6
44 7 9

2、索引一条记录或几条记录：

bb[1:3]
Out[27]: 
 one two three
33 4 5 6
44 7 8 9
bb[:1]
Out[28]: 
 one two three
22 1 2 3

这里注意冒号是必须有的，否则是索引列的了。

3、索引某几列的变量的某几条记录，这个折磨了我好久：

第一种

bb.loc[[22,33]][['one','three']]
Out[30]: 
 one three
22 1 3
33 4 6

这种不能改变这里面的值，你只是能读值，不能写值，可能和loc()函数有关：

bb.loc[[22,33]][['one','three']]=[[2,2],[3,6]]
In [32]: bb
Out[32]: 
 one two three
22 1 2 3
33 4 5 6
44 7 8 9

第二种：也是只能看

bb[['one','three']][:2]
Out[33]: 
 one three
22 1 3
33 4 6

想要改变其中的值就会报错。

In [34]: bb[['one','three']][:2]=[[2,2],[2,2]]
-c:1: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_index,col_indexer] = value instead
F:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.py:1999: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
 return self._setitem_slice(indexer, value)

第三种：可以改变数据的值！！！

Iloc是按照数据的行列数来索引，不算index和columns

bb.iloc[2:3,2:3]
Out[36]: 
 three
44 9

bb.iloc[1:3,1:3]
Out[37]: 
 two three
33 5 6
44 8 9
bb.iloc[0,0]
Out[38]: 1

下面是证明：

bb.iloc[0:4,0:2]=[[9,9],[9,9],[9,9]]
In [45]: bb
Out[45]: 
 one two three
22 9 9 3
33 9 9 6
44 9 9 9

三、在原有的DataFrame上新建一个columns或几个columns

1、什么都不用的，只能单独创建一列，多列并不好使，亲测无效：

bb['new']=[2,3,4]
bb
Out[51]: 
 one two three new
22 9 9 3 2
33 9 9 6 3
44 9 9 9 4
bb[['new','new2']]=[[2,3,4],[5,3,7]]
KeyError: "['new' 'new2'] not in index"

赋予的list基本就是按照所给index值顺序赋值，可是一般我们是要对应的index进行赋值，想要更高级的赋值就看后面的了。

2、使用字典进行多列按index赋值：

aa={33:[234,44,55],44:[657,77,77],22:[33,55,457]}
In [58]: bb=bb.join(pd.DataFrame(aa.values(),columns=['hi','hello','ok'],index=aa.keys()))
In [59]: bb
Out[59]: 
 one two three new hi hello ok
22 9 9 3 2 33 55 457
33 9 9 6 3 234 44 55
44 9 9 9 4 657 77 77

这里aa是一个字典和列表的嵌套，相当于一条记录，使用keys当做index名而不是一般默认的columns名。达到了按index多列匹配的目的。由于dict（）储存是混乱的，之间用dict（）而不给他的index赋值会记录错乱，这一点注意值得注意。

四、删除多列或多记录：

删除列

bb.drop(['new','hi'],axis=1)
Out[60]: 
 one two three hello ok
22 9 9 3 55 457
33 9 9 6 44 55
44 9 9 9 77 77

删除记录

bb.drop([22,33],axis=0)
Out[61]: 
 one two three new hi hello ok
44 9 9 9 4 657 77 77

跟大家分享一篇关于python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列示例，感兴趣的朋友们可以看看。

DataFrame还有很多功能还没有涉及，等以后有涉及到，看完官网的API之后，还会继续分享，everything is ok。

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