Python数据分析之 Pandas Dataframe修改和删除及查询操作

import pandas as pd
data = {"name": ["Alice", "Bob", "Cindy", "David"], "age": [25, 23, 28, 24], "gender": ["woman", "man", "woman", "man"]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.index)
print(df.columns)
df

# 获取第0行数据
df[0:1]
# 获取第2-4行数据(不包括4)
df[2:4]
# 获取某一列
df.name  # df["name"]
# 获取某几列
df[["name", "gender"]]
# 获取指定行指定列
df[2:4][["name", "gender"]]

# 获取某行
df.loc[1]
df.iloc[1]
# 获取多行
df.loc[1:3]
df.iloc[1:3]
# 获取某列
df.loc[:, "name"]
df.iloc[:, 0]
# 获取多列
df.loc[:, ["name","gender"]]
df.iloc[:, [0,2]]

# 查询index为0列名为name的元素
df.at[0, "name"]
# 查询第2行第1列的元素
df.iat[2,1]

# 修改指定行索引
df.rename({1:"one", 2:"two"}, inplace=True)
# 修改指定列索引
df.rename(columns={"city": "address"}, inplace=True)
df

# 修改1-2行age和city列的数据
df.loc[1:2, ["age","city"]] = [["22", "北京"],["21", "济南"]]
# 修改gender列 man-->男
df.loc[df["gender"]=="man", "gender"] = "男"
df

df.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)

# 删除单行
df.drop(4, inplace=True)
# 删除多行
df.drop([1,3], inplace=True)
# 删除多列
df.drop(["gender","city"], axis=1, inplace=True)  # 或 df.drop(columns=["genger","city"], inplace=True)
df