pandas的Dataframe选取插入删除操作

数据

from pandas import DataFrame, Series
import pandas as pd
import numpy as np

contries = {
    '俄罗斯': {'2013': 10, '2014': 20, '2015': 30},
    '阿富汗': {'2013': 12, '2014': 25, '2015': 33},
    '新加坡': {'2013': 11, '2014': 22, '2015': 38},
    '柬埔寨': {'2013': 18, '2014': 16, '2015': 27},
}

d1 = DataFrame(contries)
d1

----------

        俄罗斯 新加坡 柬埔寨 阿富汗
2013     10     11   18    12
2014     20     22   16    25
2015     30     38   27    33

获取元素 获取一列或者多列数组

d1['柬埔寨']
d1[ ['俄罗斯', '新加坡', '柬埔寨']  ]
d1.iloc[:, 1: 3]

获取一行或者多行数据

d1.loc['2013']
d1.loc[ ['2013', '2014'] ]
d1.loc[ ['2013', '2014'], ['俄罗斯', '新加坡'] ]

获取行数据, loc里面可以放字符串标签和布尔值、数组

d1.loc[d1.新加坡 > 11]
d1.loc[d1.新加坡 > 11, ['俄罗斯', '新加坡']]
d1.iloc[1]

位置下标获取行数据

data_frame1.iloc[0]

切片获得区间数据，以下两种效果一样

data_frame1.iloc[1:3]
data_frame1[1:3]

数组切片索引

 data_frame1.iloc[1:3, [0, 1]]
 data_frame1.iloc[1:3, 1:]

数字和字符串混合

d1.ix[1:3, ['阿富汗', '俄罗斯']]

如果使用标签索引，用loc获取行 如果使用数字索引, 用iloc获取行 如果希望两者混合, 用ix获取行 loc iloc ix都是用获取某行、多行数据的 插入元素 插入一行

d1.loc['2016'] = 666
    d1.loc['2017'] = ['111', '222', '333', '444']
    d1.loc['2018'] = Series([1, 2, 3, 4], index=['新加坡', '俄罗斯', '柬埔寨', '阿富汗'])
    d1 = d1.append( Series([11, 22, 33, 44], index=['新加坡', '俄罗斯', '柬埔寨', '阿富汗'], name='2019') )

在指定位置插入一行

a1 = d1.iloc[:2]
a2 = d1.iloc[2:]

s1 = Series([1, 2, 3, 4], index=['新加坡', '俄罗斯', '柬埔寨', '阿富汗'], name='2020')
a1 = a1.append(s1)

合并两个DataFrame

d1 = pd.concat([a1, a2])

插入一列数据

d1['法兰西'] = Series(np.arange(8), index=[ str(val) for val in range(2013, 2021)])

d1.insert(2, '马来西亚',Series(np.random.randint(0, 8, 8), index=[str(x) for x in range(2013, 2021)]))

删除元素

 del pop 删除一列数组
 drop 删除一行或者多行 一列或者多列数据

del pop

del d1['马来西亚']
d1.pop('阿富汗')

drop

d1.drop('法兰西', axis=1)
d1 = d1.drop('2013', axis=1)

删除多行数据
d1.drop(['2013', '2019'], axis=0)