3-5-对象操作

import pandas as pd 

data =[10,11,12]
index=[‘a‘,‘b‘,‘c‘]
s=pd.Series(data=data,index=index)
s

s[0]

s[0:2]

mask=[True,False,True]
s[mask]

s.loc[‘b‘]

s.iloc[1]

s1=s.copy()
s1[‘a‘]=100
s1

s1.replace(to_replace=100,value=101,inplace=True)#inplace=True时s1原来的值会变，反之为False则不会变

s1

s1.index

s1.index=[‘a‘,‘b‘,‘d‘]#修改index的值
s1

s1.rename(index={‘a‘:‘A‘},inplace=True)#inplace=True可以改变原来s1的index值 
s1

data=[11,110]
index=[‘h‘,‘k‘]
s2=pd.Series(data=data,index=index)
s2

s3=s1.append(s2)#增加一整个Series

s3[‘j‘]=500#单独增加一个
s3

s1.append(s2,ignore_index=False)#ignore_index=False:不对序列进行重新排序，保留原来的排序

s1.append(s2,ignore_index=True)#ignore_index=True:对原来的序列进行重新排序

s3

del s3[‘A‘]#指定删除1行
s3

s3.drop([‘b‘,‘d‘],inplace=True)#多行删除
s3

data=[[1,2,3],[4,5,6]]
index=[‘a‘,‘b‘]
columns=[‘A‘,‘B‘,‘C‘]

df=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)
df

df[‘A‘]

df.loc[‘a‘]

df.iloc[1]

df.loc[‘a‘][‘A‘]

df.loc[‘a‘][‘A‘]=150#直接在原数据上修改值
df

df.index=[‘f‘,‘g‘]#改索引
df

df.rename(index={‘f‘:‘F‘},inplace=True)#改索引
df

df.loc[‘c‘]=[1,2,3]#增加1行
df

data=[[1,2,3],[4,5,6]]
index=[‘j‘,‘k‘]
columns=[‘A‘,‘B‘,‘C‘]

df2=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)
df2

df3=pd.concat([df,df2],axis=0)#把两个DataFrame连接
df3

df2[‘Tang‘]=[10,11]#增加一列
df2

df4=pd.DataFrame([[10,11],[12,13]],index=[‘j‘,‘k‘],columns=[‘D‘,‘E‘])
df4

df5=pd.concat([df2,df4],axis=1)
df5

df5.drop([‘j‘],axis=0,inplace=True)
df5

del df5[‘Tang‘]#删1列
df5

df5.drop([‘A‘,‘B‘,‘C‘],axis=1,inplace=True)
df5