pandas DataFrame的增删查改总结系列文章:

对于DataFrame的修改操作其实有很多,不单单是某个部分的值的修改,还有一些索引的修改、列名的修改,类型修改等等。我们仅选取部分进行介绍。

一、值的修改

DataFrame的修改方法,其实前面介绍loc方法的时候介绍了一些。

1、 loc方法修改

loc方法实际上是定位某个位置的数据的,但是定位完以后就可以对此位置的数据进行修改,使用此方法可以对DataFrame进行的修改如下:

  1. 对某行、某N行进行修改;
  2. 对某列、某N列进行修改;
  3. 对横坐标为某行或某N行,纵坐标为某列或者某N列的数据进行修改;

可以看出基本用loc方法我们对DataFrame可以进行任意修改了。

1.1 对某行、某N行进行修改

# 对第1行进行修改
test_dict_df.loc[1:1,('english','id','math','name')]=[90,2,100,'Alice_m']
# 对第0行到第1行进行修改
test_dict_df.loc[0:1,('english','id','math','name')]=[[90,1,100,'Alice_m'],[70,2,100,'Bob']]
# 对第0行和第2行进行修改
test_dict_df.loc[0:3:2,('english','id','math','name')]=[[90,1,100,'Alice_m'],[70,2,100,'Bob']]

可以看出具体的方法就是用loc方法,对某行或者某N行进行定位,然后赋予合适的格式的值就可以了。

1.2 对某列、某N列进行修改

学会了使用loc方法对行的修改,那触类旁通,对列的修改也很简单了。对列修改也就是修改此列的所有行。

# 对第english列进行修改
test_dict_df.loc[:,('english')]=[90,80,70,90,90,59] #test_dict_df.loc[:,'english']=[90,80,70,90,90,59]
# 对第english列和id列进行修改,注意赋值的写法
test_dict_df.loc[:,('english','id')]=[[90,1],[80,2],[80,2],[80,2],[80,2],[80,2]]

1.3 对某个区域的值进行修改

# 对第1、2行的english列和 id列进行修改
test_dict_df.loc[1:2,('english','id')]=[[38,2],[23,2]]

1.4总结

可以看到loc方法就是,只要你能选到某个或者某个区域的值,然后就可以对此部分的值进行修改。但是要注意赋值部分的组织方式。

2、 iloc、at、iat方法修改

类比于上面的方式,其实只要能选择,都是可以修改的。选择方法可以看pandas DataFrame的查询(选择)篇

二、列名的修改

1、直接全部更改

这种方法是对DataFrame的列名进行重新赋值,比较暴力直接。

test_dict_df.columns=['english_new','id_new','math_new','name_new']

2、使用rename方法

这种方法是比较推荐的,通过rename方法,注意参数inplace=True的时候,才能真正的在原来的DataFrame上进行修改。

test_dict_df.rename(columns={'english_new':'english'},inplace=True)

三、索引的修改

1、修改索引名称

上面的rename方法,如果不写columns=xx就默认修改索引了 。

test_dict_df.rename({0:'english1'},inplace=True)

2、重置索引

通过reset_index()方法我们可以重置索引,drop参数为True时,直接丢弃原来的索引,否则原来的索引新生成一列名为'index'的列:

test_dict_df.reset_index(inplace=True,drop=True)

2、设置其他列为索引

当然我们也可以用其他列为索引,通过set_index()方法:

test_dict_df.set_index('id_new')

四、总结

可以看到,所谓的修改首先要能选择修改的位置,即定位,然后对确定好的位置进行重新赋值,所以我们学会了如何选择数据,也就基本能修改此处的数据。

源代码:github

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