Pandas - DataFrame 基本 *** 作

上一节我们学习了 Series 结构的增删改查基本 *** 作，本节掌握 DataFrame 的增删改查将变得非常轻松~

首先，我们来构造一个 DataFrame ：

查询指定列：

使用 loc 和 iloc 查询指定行：

此外， iloc 和 loc 还可以接收一个坐标，查询 DataFrame 的指定值或区域：

最后，还有经常使用的布尔索引：

修改指定值：

修改索引和列名：

增加一行内容：

增加多行内容（纵向拼接两个 DataFrame ），首先构造一个新的 DataFrame df2 ：

拼接两个 DataFrame：

pd.concat 只做简单的拼接，即便是索引重复也不会覆盖：

通常，我们会使用 ignore_index=True 来重新生产数字索引：

为 df2 增加一列 DD ：

如果是增加多列呢？同样的我们还是使用 pd.concat ，不过要将参数设置为 axis=1 。下面我们先构造一个两行两列的 DataFrame df4 ：

拼接 df2 与 df4 ：

删除上述 df5 中的 E 列和 F 列：

删除多列时，也可以使用 drop 方法，不过要指定 axis=1 ：

也可以使用 drop 方法删除多行，删除行时使用默认参数 axis=0 即可：

#原始数据为2行3列，行标01，列标abc

df = pandas.DataFrame(numpy.random.randn(2, 3), columns=['a', 'b', 'c'])

#增加一列d

df['d'] = pandas.Series(numpy.random.randn(len(df['a'])), index=df.index)

#增加一行2

df.ix[2] = pandas.Series(numpy.random.rand(4),index=df.columns)

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