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Python Pandas 对列/行进行选择，增加，删除操作

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针对“PythonPandas对列/行进行选择，增加，删除操作”的操作，以下是完整的攻略。

选择列

在Pandas中，选择一列通常是使用以下方式：

df[column_name]

其中，df表示数据框，column_name表示你所需要选择的列名。如果你要选择多列，则需要使用如下的方式：

df[[column_name1, column_name2, ...]]

这里使用了Python的列表表示法，其中列表的每一项均为所需要选择的列。示例如下：

import pandas as pd

# 创建数据框
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 35, 40],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 选择单列
name = df['name']

# 选择多列
name_age = df[['name', 'age']]

选择行

选择行通常需要用到.loc[]或.iloc[]方法。其中，.loc[]用于标签索引，.iloc[]用于位置索引。具体示例如下：

import pandas as pd

# 创建数据框
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 35, 40],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 选择单行（标签索引）
row1 = df.loc[0]

# 选择多行（标签索引）
row1_2 = df.loc[[0,1]]

# 选择单行（位置索引）
row1_pos = df.iloc[0]

# 选择多行（位置索引）
row1_2_pos = df.iloc[[0,1]]

# 根据条件选择行
age_above_30 = df[df['age']>30]

增加列

使用Pandas可以很容易地增加一列，即：

df[column_name] = values

其中，values可以是列表、数组或Series对象。示例如下：

import pandas as pd

# 创建数据框
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 35, 40],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 增加一列
income = [5000, 8000, 10000, 12000]
df['income'] = income

增加行

Pandas可以通过append()方法实现增加一行。不过需要特别注意的是，直接使用append()方法会返回一个新的数据框，而不是原数据框的改变。示例如下：

import pandas as pd

# 创建数据框
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 35, 40],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 增加一行
new_row = {'name': 'Eva', 'age': 28, 'gender': 'F'}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

删除列

使用Pandas可以很容易地删除一列，即：

df.drop(column_name, axis=1, inplace=True)

其中，column_name表示需要删除的列名，axis=1表示删除列，inplace=True表示直接在原数据框上进行操作。示例如下：

import pandas as pd

# 创建数据框
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 35, 40],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除一列
df.drop('gender', axis=1, inplace=True)

删除行

Pandas可以通过drop()方法实现删除一行。同样需要特别注意，直接使用drop()方法会返回一个修改后的数据框，而不是直接在原数据框上进行操作。示例如下：

import pandas as pd

# 创建数据框
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 35, 40],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除一行
df_new = df.drop(0)

希望以上的操作能够对你有所帮助。

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