pandas-Dataframe增加行删除行

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本文代码运行环境:

• windows10
• python3.6
• jupyter notebook

我使用pandas有很长时间了, 一个经常被问道的问题是, 如何增加或删除行, 今天我在这里做一个总结, 希望能帮助一部分人. 下面我们先引入用到的库, 并进行一些初始化的操作.

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import pandas as pd
import random

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df = pd.DataFrame({'a':list(range(100)), 'b':[random.random() for i in range(100)]})
index = pd.MultiIndex.from_product([list('abcd'), list(range(25))])
df.index = index
df.head()

增加行

如果你确定知道要增加的行的索引是什么, 并且这个索引不在df.index中, 那么用如下方法是最简单的.

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df.loc[('a', -1), :]=None 
df.tail()

但是, 很多时候, 我们并不确定索引是否已经存在, 只想追加数据, 那么最好是使用DataFrame.append方法. 但是你需要事先创建一个dataframe实例, 用于存放被追加的数据.

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data = pd.DataFrame({'a':[1,2,3], 'b':[4,5,6]})
data.index = pd.MultiIndex.from_tuples([('a', 1), ('b', 1), ('c', 1)])
data

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new_df = df.append(data)
new_df.tail()

删除行

很多时候我们没必要做频繁的数据操作, 只需要建立一个DataFrame的视图即可, 比如选择a<10的所有数据:

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df[df['a']<10]

我们并没有删除这些行, 只是选择出了我们需要的行, 并建立了一个视图, 这个概念可以类比与mysql数据库的查询视图.

但是, 如果想要删除某些行, 那怎么办? 我常用的方法是DataFrame.drop, 它既可以删除行, 也可以删除列. 具体看代码:

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# 删除index为('a', -1)的行
df.drop(('a', -1)).tail()

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# 删除指定行
# 删除倒数第一行
df.drop(df.index[-1]).tail()

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# 删除多行

df.drop([('a', -1), ('d', 24)]).tail()

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# 删除连续的多行
# 删除最后5行
df.drop(df.index[-5:]).tail()

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# 删除列
df.drop('to_delete', axis=1).head()

当然, 这些操作并没有真的删除这些数据, 想要在df上删除, 你需要使用参数inplace=True, 如:

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df.drop('to_delete', axis=1, inplace=True)
df.head()

好啦, 这就是我用python pandas时删除和增加行的方法, 如果你有更好的方法, 请在这里留言.

注意
本文由jupyter notebook转换而来, 您可以在这里下载notebook
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