数据转置

　　行列标签一起转置，利用.T实现

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd

d = {'col1': [1,2,3], 'col2': [4,5,6],'col3':[7,8,9]}
df = pd.DataFrame(data=d)
print(df)
print('-----------')
print(df.T)

   col1  col2  col3
0     1     4     7
1     2     5     8
2     3     6     9
-----------
      0  1  2
col1  1  2  3
col2  4  5  6
col3  7  8  9

　　数据修改

　　1、通过直接索引修改整行和列

　　2、使用df.at修改单个值(建议新值和旧值数据类型应保持一致)

　　3、参考上一节loc和iloc的用法，使用df.loc或者df.iloc来灵活赋值

　　4、复制操作时候一个经典错误参考SettingWithCopyWarning

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd

d = {'col1': [1,2,3], 'col2': [4,'66',6],'col3':[7,8,9]}
df = pd.DataFrame(data=d)
print(df)
print('------------------')

df['col1'] = 'aaa' # 直接修改一列
print(df)
print('-------------------')

df.at[1,'col2'] = 'py' #索引为1的行的col2列
print(df)
print('-----------')

# df.loc[[1]]['col1'] = 'bbb' # 这样是错的,不生效
df.loc[[1],'col1'] = 'bbb' # 这样是对的
print(df)

   col1 col2  col3
0     1    4     7
1     2   66     8
2     3    6     9
------------------
  col1 col2  col3
0  aaa    4     7
1  aaa   66     8
2  aaa    6     9
-------------------
  col1 col2  col3
0  aaa    4     7
1  aaa   py     8
2  aaa    6     9
-----------
并未变化
  col1 col2  col3
0  aaa    4     7
1  bbb   py     8
2  aaa    6     9

　　数据删除

　　1、del

　　2、drop函数

　　drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')

　　常用操作

　　df.drop(['a', 'd'], axis=0) 删除索引为a、d的行，默认axis=0

　　df.drop(['a', 'd'], axis=1) 删除索引为a、d的列

　　df.drop(['a', 'd'], axis=1 ,inplace=False) 生成新df，不改变原df。默认是False

　　df.drop(['a', 'd'], axis=1 ,inplace=False) 改变原df

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd

d = {'col1': [1,2,3], 'col2': [4,'66',6],'col3':[7,8,9]}
df = pd.DataFrame(data=d)
print(df)
print('------------------')

# del删除col1列
del(df['col1'])
print(df)
print('------------')

# drop删除索引为1的行
res = df.drop([1])
print(res)
print('-------------')

#删除索引为col2的列
df.drop(['col2'],axis=1,inplace=True)
print(df)

   col1 col2  col3
0     1    4     7
1     2   66     8
2     3    6     9
------------------
  col2  col3
0    4     7
1   66     8
2    6     9
------------
  col2  col3
0    4     7
2    6     9
-------------
   col3
0     7
1     8
2     9

　　对齐(相加)

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd

d1 = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}
d2 = {'col1': [4, 8], 'col2': [7, 9],'col3':[1,2]}
df1 = pd.DataFrame(data=d1)
df2 = pd.DataFrame(data=d2)
df = df1 + df2
print(df)

   col1  col2  col3
0     5    10   NaN
1    10    13   NaN

　　排序

　　1）按值排序

　　sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', ignore_index=False, key=None)

　　常用参数：

　　by：字符串或者列表；如果axis=0，那么by="列名"；如果axis=1，那么by="行名"。

　　axis：默认值0，默认按照列排序，即纵向排序；如果为1，则是横向排序。

　　ascending：布尔型，True则升序，如果by=['列名1','列名2']，则该参数可以是[True, False]，即第一字段升序，第二个降序。

　　inplace：布尔型，默认False代表返回新的对象。

　　na_position：{‘first’, ‘last’}, 默认是‘last’，默认缺失值排在最后面。

　　单列排序及多列排序

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'b':[1,2,3,2],'a':[4,3,2,1],'c':[1,3,8,2]},index=[2,0,1,3])
print(df)
print('------------')

df1 = df.sort_values(by='b',axis=0)
print(df1)
print('--------------')

# 多列排序
df2 = df.sort_values(by=['b','a'],axis=0,ascending=[False,True])
print(df2)

   b  a  c
2  1  4  1
0  2  3  3
1  3  2  8
3  2  1  2
------------
   b  a  c
2  1  4  1
0  2  3  3
3  2  1  2
1  3  2  8
--------------
   b  a  c
1  3  2  8
3  2  1  2
0  2  3  3
2  1  4  1

　　2）按索引排序

　　sort_index函数

sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True, ignore_index=False, key=None)

　　常用参数

　　axis:默认值0，0代表行索引排序，1代表按照列索引排序。

　　ascending:布尔型，True则升序

　　inplace:布尔型，是否用排序后的数据替换现有的数据

　　na_position:{‘first’, ‘last’}, 默认是‘last’，默认缺失值排在最后面。

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'b':[1,2,2,3],'a':[4,3,2,1],'c':[1,3,8,2]},index=[2,0,1,3])
print(df)
print('----------')

#默认按“行标签”升序排序
df1 = df.sort_index()
print(df1)
print('-------------')

#按“列标签”降排序
df2 = df.sort_index(axis=1,ascending=False)
print(df2)

   b  a  c
2  1  4  1
0  2  3  3
1  2  2  8
3  3  1  2
----------
   b  a  c
0  2  3  3
1  2  2  8
2  1  4  1
3  3  1  2
-------------
   c  b  a
2  1  1  4
0  3  2  3
1  8  2  2
3  2  3  1

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