Pandas 操作数据（二）

蔚落 2024-04-07 14:01 186阅读 0赞

一、内置函数应用和映射




















函数

用法

apply()

用于对DataFrame中的数据进行按行或者按列操作

map()

用于对Series中的每一个数据操作

applymap()

用于对DataFrame的每一个数据操作

1、apply()函数 -对DataFrame 进行按行或者按列操作

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2、applymap()-对DataFrame 每一个数据操作

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3、map()-对Series中的每一个数据操作

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二、重复标签轴索引

df.index.is_unique # 判断是否是唯一值

df.index.unique() # 获取唯一值

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三、数据添加

  1. 1、直接添加数据列 
  2.        df['e']=100
  3.        df[['e','f']]=99    #必须再加[ ]
  4.        df['score']=[75,99,65]  #添加一列成绩
  6. 2、使用insert(位置，列名，值)添加数据列
  7.         df.insert(2,'count',[5,10,5])
  9. 3、使用append()添加，沿着 axis=0 （行方向）进行操作      
  10.        #ignore_index=True 忽略原来的索引，新索引从0开始
  11.        df1=df1.append(df2,ignore_index=True)

四、数据合并

  1. 1、concat连接操作：有行和列拼接，默认是行拼接，
  2.       拼接方法默认是外拼接（并集），拼接的对象是pandas数据类型
  5.    2、merge合并操作：基于column连接dataframe
  8.    3、 join() 合并操作：基于index连接dataframe
  10.      2与3的连接方法有内连接，外连接，左连接和右连接

1、concat连接操作

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2、merge合并操作

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使用how参数合并：

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3、join合并操作

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五、数据删除

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六、创建多级索引

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七、 检索多层索引

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八、更改索引层级

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九、 算术运算和数据对齐

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说明：两种结构之间的运算

广播机制

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