Pandas怎么進(jìn)行數(shù)據(jù)框增、刪、改、查、去重、抽樣等基本操作

本篇內(nèi)容主要講解“Pandas怎么進(jìn)行數(shù)據(jù)框增、刪、改、查、去重、抽樣等基本操作 ”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“Pandas怎么進(jìn)行數(shù)據(jù)框增、刪、改、查、去重、抽樣等基本操作 ”吧!

總括

pandas的索引函數(shù)主要有三種：
loc 標(biāo)簽索引，行和列的名稱
iloc 整型索引（絕對位置索引），絕對意義上的幾行幾列，起始索引為0
ix 是 iloc 和 loc的合體
at是loc的快捷方式
iat是iloc的快捷方式

建立測試數(shù)據(jù)集：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': ['a', 'b', 'c'],'c': ["A","B","C"]})
print(df)
   a  b  c0  1  a  A1  2  b  B2  3  c  C

行操作

選擇某一行

print(df.loc[1,:])
a    2b    b
c    BName: 1, dtype: object

選擇多行

print(df.loc[1:2,:])#選擇1:2行，slice為1
   a  b  c1  2  b  B2  3  c  C
print(df.loc[::-1,:])#選擇所有行，slice為-1，所以為倒序
   a  b  c2  3  c  C1  2  b  B0  1  a  A
print(df.loc[0:2:2,:])#選擇0至2行，slice為2，等同于print(df.loc[0:2:2,:])因?yàn)橹挥?行
   a  b  c0  1  a  A2  3  c  C

條件篩選

普通條件篩選

print(df.loc[:,"a"]>2)#原理是首先做了一個判斷，然后再篩選0    False1    False2     TrueName: a, dtype: boolprint(df.loc[df.loc[:,"a"]>2,:])
   a  b  c2  3  c  C

另外條件篩選還可以集邏輯運(yùn)算符 | for or, & for and, and ~for not

In [129]: s = pd.Series(range(-3, 4))In [132]: s[(s < -1) | (s > 0.5)]Out[132]: 
0   -31   -24    15    26    3dtype: int64

isin

非索引列使用isin

In [141]: s = pd.Series(np.arange(5), index=np.arange(5)[::-1], dtype='int64')In [143]: s.isin([2, 4, 6])Out[143]: 
4    False3    False2     True1    False0     Truedtype: boolIn [144]: s[s.isin([2, 4, 6])]Out[144]: 
2    20    4dtype: int64

索引列使用isin

In [145]: s[s.index.isin([2, 4, 6])]
Out[145]: 
4    02    2dtype: int64

# compare it to the following
In [146]: s[[2, 4, 6]]Out[146]: 
2    2.04    0.06    NaN
dtype: float64

結(jié)合any()/all()在多列索引時

In [151]: df = pd.DataFrame({'vals': [1, 2, 3, 4], 'ids': ['a', 'b', 'f', 'n'],
   .....:                    'ids2': ['a', 'n', 'c', 'n']})
   .....: 
In [156]: values = {'ids': ['a', 'b'], 'ids2': ['a', 'c'], 'vals': [1, 3]}

In [157]: row_mask = df.isin(values).all(1)

In [158]: df[row_mask]
Out[158]: 
  ids ids2  vals0   a    a     1

where()

In [1]: dates = pd.date_range('1/1/2000', periods=8)In [2]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])In [3]: dfOut[3]: 
                   A         B         C         D2000-01-01  0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.1356322000-01-02  1.212112 -0.173215  0.119209 -1.0442362000-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929  1.0718042000-01-04  0.721555 -0.706771 -1.039575  0.2718602000-01-05 -0.424972  0.567020  0.276232 -1.0874012000-01-06 -0.673690  0.113648 -1.478427  0.5249882000-01-07  0.404705  0.577046 -1.715002 -1.0392682000-01-08 -0.370647 -1.157892 -1.344312  0.844885In [162]: df.where(df < 0, -df)Out[162]: 
                   A         B         C         D2000-01-01 -2.104139 -1.309525 -0.485855 -0.2451662000-01-02 -0.352480 -0.390389 -1.192319 -1.6558242000-01-03 -0.864883 -0.299674 -0.227870 -0.2810592000-01-04 -0.846958 -1.222082 -0.600705 -1.2332032000-01-05 -0.669692 -0.605656 -1.169184 -0.3424162000-01-06 -0.868584 -0.948458 -2.297780 -0.6847182000-01-07 -2.670153 -0.114722 -0.168904 -0.0480482000-01-08 -0.801196 -1.392071 -0.048788 -0.808838

DataFrame.where() differs from numpy.where()的區(qū)別

In [172]: df.where(df < 0, -df) == np.where(df < 0, df, -df)

當(dāng)series對象使用where()時，則返回一個序列

In [141]: s = pd.Series(np.arange(5), index=np.arange(5)[::-1], dtype='int64')In [159]: s[s > 0]Out[159]: 
3    12    21    30    4dtype: int64In [160]: s.where(s > 0)Out[160]: 
4    NaN3    1.02    2.01    3.00    4.0dtype: float64

抽樣篩選

DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)
當(dāng)在有權(quán)重篩選時，未賦值的列權(quán)重為0，如果權(quán)重和不為1，則將會將每個權(quán)重除以總和。random_state可以設(shè)置抽樣的種子（seed）。axis可是設(shè)置列隨機(jī)抽樣。

In [105]: df2 = pd.DataFrame({'col1':[9,8,7,6], 'weight_column':[0.5, 0.4, 0.1, 0]})In [106]: df2.sample(n = 3, weights = 'weight_column')Out[106]: 
   col1  weight_column1     8            0.40     9            0.52     7            0.1

增加行

df.loc[3,:]=4 a  b  c0  1.0  a  A1  2.0  b  B2  3.0  c  C3  4.0  4  4

插入行

pandas里并沒有直接指定索引的插入行的方法，所以要自己設(shè)置

line = pd.DataFrame({df.columns[0]:"--",df.columns[1]:"--",df.columns[2]:"--"},index=[1])
df = pd.concat([df.loc[:0],line,df.loc[1:]]).reset_index(drop=True)#df.loc[:0]這里不能寫成df.loc[0]，因?yàn)閐f.loc[0]返回的是series a  b  c0  1.0  a  A1  --  -- --2  2.0  b  B3  3.0  c  C4  4.0  4  4

交換行

df.loc[[1,2],:]=df.loc[[2,1],:].values   a  b  c0  1  a  A1  3  c  C2  2  b  B

刪除行

df.drop(0,axis=0,inplace=True)
print(df)
   a  b  c1  2  b  B2  3  c  C

注意

在以時間作為索引的數(shù)據(jù)框中，索引是以整形的方式來的。

In [39]: dfl = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4), columns=list('ABCD'), index=pd.date_range('20130101',periods=5))In [40]: dflOut[40]: 
                   A         B         C         D2013-01-01  1.075770 -0.109050  1.643563 -1.4693882013-01-02  0.357021 -0.674600 -1.776904 -0.9689142013-01-03 -1.294524  0.413738  0.276662 -0.4720352013-01-04 -0.013960 -0.362543 -0.006154 -0.9230612013-01-05  0.895717  0.805244 -1.206412  2.565646In [41]: dfl.loc['20130102':'20130104']Out[41]: 
                   A         B         C         D2013-01-02  0.357021 -0.674600 -1.776904 -0.9689142013-01-03 -1.294524  0.413738  0.276662 -0.4720352013-01-04 -0.013960 -0.362543 -0.006154 -0.923061

列操作

選擇某一列

print(df.loc[:,"a"])0    11    22    3Name: a, dtype: int64

選擇多列

print(df.loc[:,"a":"b"])   a  b0  1  a1  2  b2  3  c

增加列,如果對已有的列,則是賦值

df.loc[:,"d"]=4
   a  b  c  d0  1  a  A  41  2  b  B  42  3  c  C  4

交換兩列的值

df.loc[:,['b', 'a']] = df.loc[:,['a', 'b']].valuesprint(df)
   a  b  c0  a  1  A1  b  2  B2  c  3  C

刪除列

1）直接del DF[‘column-name’]

2）采用drop方法，有下面三種等價的表達(dá)式：

DF= DF.drop(‘column_name’, 1)；

DF.drop(‘column_name’,axis=1, inplace=True)

DF.drop([DF.columns[[0,1,]]], axis=1,inplace=True)

df.drop("a",axis=1,inplace=True)
print(df)
   b  c0  a  A1  b  B2  c  C

還有一些其他的功能：
切片df.loc[::,::]
選擇隨機(jī)抽樣df.sample()
去重.duplicated()
查詢.lookup

到此，相信大家對“Pandas怎么進(jìn)行數(shù)據(jù)框增、刪、改、查、去重、抽樣等基本操作 ”有了更深的了解，不妨來實(shí)際操作一番吧！這里是億速云網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！