Русские Блоги
DataFrame (6): добавление, удаление, изменение и проверка DataFrame.
1. Описание
- Увеличение: добавить строку или столбец;
- Удалить: удалить строку или столбец;
- Изменить: изменить строку или столбец;
- Проверить: получить значение в Datarame;
2. Проверить: получить значение
3. Увеличение
1) Добавить строку
① df.loc()
Результаты приведены ниже: 
② df.append (): эта функция имеет множество применений. В этом примере передается серия в append ().
Результаты приведены ниже: 
2) Увеличить столбец
① Добавьте столбец: df ["новое имя столбца"]
Результаты приведены ниже: 
② Добавьте столбец после указанного столбца: df.insert ()
Результаты приведены ниже: 
4. Удалить
1) Удалите строку: df.drop (axis = 0)
Результаты приведены ниже: 
2) Удалите столбец: df.drop (axis = 1)
Результаты приведены ниже: 
Примечание. При использовании функции drop () для удаления столбца, если вы изменяете таблицу df на месте, вы должны указать inplace = True.
3) Для удаления столбцов есть две функции: del, pop
Эти две функции предназначены для удаления столбца в df на месте, но после того, как функция pop () удаляет столбец, возвращается значение, возвращаемое значение — это удаленный столбец (серия), а del принадлежит окончательно удаленному столбцу после того, как столбец удален. Больше не существует.
① del: навсегда удалить столбец данных
Результаты приведены ниже: 
② pop (): удалите столбец данных, вы получите возвращаемое значение Series
Результаты приведены ниже: 
5. Изменить
1) Измените строку: df.loc (), df.iloc ()
Результаты приведены ниже: 
2) Измените столбец: df []
Результаты приведены ниже: 
Как сохранить определенные столбцы в Pandas (с примерами)
Вы можете использовать следующие методы, чтобы сохранить только определенные столбцы в pandas DataFrame:
Способ 1: укажите столбцы, которые нужно сохранить
Способ 2: укажите столбцы для удаления
В следующих примерах показано, как использовать каждый метод со следующими пандами DataFrame:
Способ 1: укажите столбцы, которые нужно сохранить
В следующем коде показано, как определить новый DataFrame, который содержит только столбцы «команда» и «очки»:
Обратите внимание, что результирующий DataFrame сохраняет только два указанных нами столбца.
Способ 2: укажите столбцы для удаления
В следующем коде показано, как определить новый DataFrame, который удаляет столбцы «assists» и «rebounds» из исходного DataFrame:
Обратите внимание, что результирующий DataFrame удаляет столбцы «assists» и «rebounds» из исходного DataFrame и сохраняет оставшиеся столбцы.
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:
how to reset index pandas dataframe after dropna() pandas dataframe
but after running my code, row index skips steps. For example, it becomes 0,1,2,4.
3 Answers 3
The code you’ve posted already does what you want, but does not do it «in place.» Try adding inplace=True to reset_index() or else reassigning the result to df_all . Note that you can also use inplace=True with dropna() , so:
Does it all in place. Or,
to reassign df_all .
You can chain methods and write it as a one-liner:
You can reset the index to default using set_axis() as well.
set_axis() is especially useful, if you want to reset the index to something other than the default because as long as the lengths match, you can change the index to literally anything with it. For example, you can change it to first row , second row etc.
pandas.Series.dropna
Возврат новой серии с удаленными недостающими значениями.
Дополнительные сведения о том, какие значения считаются пропущенными и как работать с отсутствующими данными, см. В Руководстве пользователя .
Parameters ось :
Не используется.Параметр необходим для совместимости с DataFrame.
inplace : bool, по умолчанию False
Если Правда,выполните операцию на месте и верните Нет.
how:str, optional
Не используется.Хранится для совместимости.
Returns Серия или нет
Серии с удаленными записями NA или None, если inplace=True .
Укажите недостающие значения.
Укажите существующие (отсутствующие)значения.
Замените недостающие значения.
Строки или столбцы,содержащие значения NA.
Сбросьте недостающие индексы.
Сбросьте значения NA из серии.
Держите серию с допустимыми записями в одной переменной.
Пустые строки не считаются значениями NA. None них не считается значением NA.