pandas库DataFrame行列操作 python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例

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'] #选择表格中的'w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型

data.w  #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型

data[['w']] #选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame类型

data[['w','z']] #选择表格中的'w'、'z'列

data[0:2] #返回第1行到第2行的所有行，前闭后开，包括前不包括后

data[1:2] #返回第2行，从0计，返回的是单行，通过有前后值的索引形式，
    #如果采用data[1]则报错

data.ix[1:2] #返回第2行的第三种方法，返回的是DataFrame，跟data[1:2]同

data['a':'b'] #利用index值进行切片，返回的是**前闭后闭**的DataFrame, 
    #即末端是包含的 

#——————新版本pandas已舍弃该方法，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) #选取ser序列中的第一个
ser.iget_value(-1) #选取ser序列中的最后一个，这种轴索引包含索引器的series不能采用ser[-1]去获取最后一个，这会引起歧义。
#————————————————————————————-----------------

data.head() #返回data的前几行数据，默认为前五行，需要前十行则data.head(10)
data.tail() #返回data的后几行数据，默认为后五行，需要后十行则data.tail(10)

data.iloc[-1]  #选取DataFrame最后一行，返回的是Series
data.iloc[-1:]  #选取DataFrame最后一行，返回的是DataFrame

data.loc['a',['w','x']]  #返回‘a'行'w'、'x'列，这种用于选取行索引列索引已知

data.iat[1,1]  #选取第二行第二列，用于已知行、列位置的选取。

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

#对列的操作方法有如下几种

data.icol(0)  #选取第一列
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时
Out[13]: 
    a  b  c
one   0  1  2
two   5  6  7
three 10 11 12

data.ix[1,[0]] #选择第2行第1列的值
Out[14]: 
a  5
Name: two, dtype: int32

data.ix[[1,2],[0]]  #选择第2,3行第1列的值
Out[15]: 
    a
two   5
three 10

data.ix[1:3,[0,2]] #选择第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] #选择第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] #选择'b'列中大于6所在的行中的第4列，有点拗口
Out[31]: 
    d
three 13

data.ix[data.a>5,2:4] #选择'a'列中大于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]] #选择'a'列中大于5所在的行中的第2列并重复3次
Out[33]: 
    c  c  c
three 12 12 12

#还可以行数或列数跟行名列名混着用
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

#对行的操作有如下几种：
data[1:2] #（不知道列索引时）选择第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)  #选取第二行
Out[36]: 
a  5
b  6
c  7
d  8
e  9
Name: two, dtype: int32

data.ix[1]  #选择第2行
Out[20]: 
a  5
b  6
c  7
d  8
e  9
Name: two, dtype: int32


data['one':'two'] #当用已知的行索引时为前闭后闭区间，这点与切片稍有不同。
Out[22]: 
   a b c d e
one 0 1 2 3 4
two 5 6 7 8 9

data.ix[1:3] #选择第2到4行，不包括第4行，即前闭后开区间。
Out[23]: 
    a  b  c  d  e
two   5  6  7  8  9
three 10 11 12 13 14

data.ix[-1:] #取DataFrame中最后一行，返回的是DataFrame类型,**注意**这种取法是有使用条件的，只有当行索引不是数字索引时才可以使用，否则可以选用`data[-1:]`--返回DataFrame类型或`data.irow(-1)`--返回Series类型
Out[11]: 
    a  b  c  d  e
three 10 11 12 13 14

data[-1:] #跟上面一样，取DataFrame中最后一行，返回的是DataFrame类型
Out[12]: 
    a  b  c  d  e
three 10 11 12 13 14

data.ix[-1] #取DataFrame中最后一行，返回的是Series类型，这个一样，行索引不能是数字时才可以使用
Out[13]: 
a  10
b  11
c  12
d  13
e  14
Name: three, dtype: int32

data.tail(1)  #返回DataFrame中的最后一行
data.head(1)  #返回DataFrame中的第一行

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

data7 = data6.ix[:,1:]1