python中pandas庫中DataFrame對行和列的操作使用方法
阿新 • • 發佈:2019-01-27
用pandas中的DataFrame時選取行或列:
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Sereis, DataFrame
ser = Series(np.arange(3.))
data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz'))
data['w'] #選擇表格中的'w'列,使用類字典屬性,返回的是Series型別
data.w #選擇表格中的'w'列,使用點屬性,返回的是Series 型別
data[['w']] #選擇表格中的'w'列,返回的是DataFrame型別
data[['w','z']] #選擇表格中的'w'、'z'列
data[0:2] #返回第1行到第2行的所有行,前閉後開,包括前不包括後
data[1:2] #返回第2行,從0計,返回的是單行,通過有前後值的索引形式,
#如果採用data[1]則報錯
data.ix[1:2] #返回第2行的第三種方法,返回的是DataFrame,跟data[1:2]同
data['a':'b'] #利用index值進行切片,返回的是**前閉後閉**的DataFrame,
#即末端是包含的
#——————新版本pandas已捨棄該方法,用iloc代替———————
data.irow(0) #取data的第一行
data.icol(0) #取data的第一列
ser.iget_value(0) #選取ser序列中的第一個
ser.iget_value(-1) #選取ser序列中的最後一個,這種軸索引包含索引器的series不能採用ser[-1]去獲取最後一個,這會引起歧義。
#————————————————————————————-----------------
data.head() #返回data的前幾行資料,預設為前五行,需要前十行則data.head(10)
data.tail() #返回data的後幾行資料,預設為後五行,需要後十行則data .tail(10)
data.iloc[-1] #選取DataFrame最後一行,返回的是Series
data.iloc[-1:] #選取DataFrame最後一行,返回的是DataFrame
data.loc['a',['w','x']] #返回‘a’行'w'、'x'列,這種用於選取行索引列索引已知
data.iat[1,1] #選取第二行第二列,用於已知行、列位置的選取。
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下面是簡單的例子使用驗證:
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import numpy as np
data = DataFrame(np.arange(15).reshape(3,5),index=['one','two','three'],columns=['a','b','c','d','e'])
data
Out[7]:
a b c d e
one 0 1 2 3 4
two 5 6 7 8 9
three 10 11 12 13 14
#對列的操作方法有如下幾種
data.icol(0) #選取第一列
E:\Anaconda2\lib\site-packages\spyder\utils\ipython\start_kernel.py:1: FutureWarning: icol(i) is deprecated. Please use .iloc[:,i]
# -*- coding: utf-8 -*-
Out[35]:
one 0
two 5
three 10
Name: a, dtype: int32
data['a']
Out[8]:
one 0
two 5
three 10
Name: a, dtype: int32
data.a
Out[9]:
one 0
two 5
three 10
Name: a, dtype: int32
data[['a']]
Out[10]:
a
one 0
two 5
three 10
data.ix[:,[0,1,2]] #不知道列名只知道列的位置時
Out[13]:
a b c
one 0 1 2
two 5 6 7
three 10 11 12
data.ix[1,[0]] #選擇第2行第1列的值
Out[14]:
a 5
Name: two, dtype: int32
data.ix[[1,2],[0]] #選擇第2,3行第1列的值
Out[15]:
a
two 5
three 10
data.ix[1:3,[0,2]] #選擇第2-4行第1、3列的值
Out[17]:
a c
two 5 7
three 10 12
data.ix[1:2,2:4] #選擇第2-3行,3-5(不包括5)列的值
Out[29]:
c d
two 7 8
data.ix[data.a>5,3]
Out[30]:
three 13
Name: d, dtype: int32
data.ix[data.b>6,3:4] #選擇'b'列中大於6所在的行中的第4列,有點拗口
Out[31]:
d
three 13
data.ix[data.a>5,2:4] #選擇'a'列中大於5所在的行中的第3-5(不包括5)列
Out[32]:
c d
three 12 13
data.ix[data.a>5,[2,2,2]] #選擇'a'列中大於5所在的行中的第2列並重復3次
Out[33]:
c c c
three 12 12 12
#還可以行數或列數跟行名列名混著用
data.ix[1:3,['a','e']]
Out[24]:
a e
two 5 9
three 10 14
data.ix['one':'two',[2,1]]
Out[25]:
c b
one 2 1
two 7 6
data.ix[['one','three'],[2,2]]
Out[26]:
c c
one 2 2
three 12 12
data.ix['one':'three',['a','c']]
Out[27]:
a c
one 0 2
two 5 7
three 10 12
data.ix[['one','one'],['a','e','d','d','d']]
Out[28]:
a e d d d
one 0 4 3 3 3
one 0 4 3 3 3
#對行的操作有如下幾種:
data[1:2] #(不知道列索引時)選擇第2行,不能用data[1],可以用data.ix[1]
Out[18]:
a b c d e
two 5 6 7 8 9
data.irow(1) #選取第二行
Out[36]:
a 5
b 6
c 7
d 8
e 9
Name: two, dtype: int32
data.ix[1] #選擇第2行
Out[20]:
a 5
b 6
c 7
d 8
e 9
Name: two, dtype: int32
data['one':'two'] #當用已知的行索引時為前閉後閉區間,這點與切片稍有不同。
Out[22]:
a b c d e
one 0 1 2 3 4
two 5 6 7 8 9
data.ix[1:3] #選擇第2到4行,不包括第4行,即前閉後開區間。
Out[23]:
a b c d e
two 5 6 7 8 9
three 10 11 12 13 14
data.ix[-1:] #取DataFrame中最後一行,返回的是DataFrame型別,**注意**這種取法是有使用條件的,只有當行索引不是數字索引時才可以使用,否則可以選用`data[-1:]`--返回DataFrame型別或`data.irow(-1)`--返回Series型別
Out[11]:
a b c d e
three 10 11 12 13 14
data[-1:] #跟上面一樣,取DataFrame中最後一行,返回的是DataFrame型別
Out[12]:
a b c d e
three 10 11 12 13 14
data.ix[-1] #取DataFrame中最後一行,返回的是Series型別,這個一樣,行索引不能是數字時才可以使用
Out[13]:
a 10
b 11
c 12
d 13
e 14
Name: three, dtype: int32
data.tail(1) #返回DataFrame中的最後一行
data.head(1) #返回DataFrame中的第一行
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最近處理資料時發現當pd.read_csv()資料時有時候會有讀取到未命名的列,且該列也用不到,一般是索引列被換掉後導致的,有強迫症的看著難受,這時候dataframe.drop([columns,])是沒法處理的,怎麼辦呢,
最笨的方法是直接給列索引重新命名:
data6
Unnamed: 0 high symbol time
date
2016-11-01 0 3317.4 IF1611 18:10:44.8
2016-11-01 1 3317.4 IF1611 06:01:04.5
2016-11-01 2 3317.4 IF1611 07:46:25.5
2016-11-01 3 3318.4 IF1611 09:30:04.0
2016-11-01 4 3321.8 IF1611 09:31:04.0
data6.columns = list('abcd')
data6
a b c d
date
2016-11-01 0 3317.4 IF1611 18:10:44.8
2016-11-01 1 3317.4 IF1611 06:01:04.5
2016-11-01 2 3317.4 IF1611 07:46:25.5
2016-11-01 3 3318.4 IF1611 09:30:04.0
2016-11-01 4 3321.8 IF1611 09:31:04.0
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重新命名後就可以用dataframe.drop([columns])來刪除了,當然不用我這樣全部給列名替換掉了,可以只是改變未命名的那個列,然後刪除。不過這個用起來總是覺得有點low,有沒有更好的方法呢,有,可以不去刪除,直接:
data7 = data6.ix[:,1:]
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這樣既不改變原有資料,也達到了刪除神煩列,當然我這裡時第0列刪除,可以根據實際選擇所在的列刪除之,至於這個原理,可以看下前面的對列的操作。