pandas DataFrame的修改方法

pandas DataFrame的增刪查改總結系列文章：

• pandas DaFrame的建立方法
• pandas DataFrame的查詢方法
• pandas DataFrame行或列的刪除方法
• pandas DataFrame的修改方法

對於DataFrame的修改操做其實有不少，不僅僅是某個部分的值的修改，還有一些索引的修改、列名的修改，類型修改等等。咱們僅選取部分進行介紹。

1、值的修改

DataFrame的修改方法，其實前面介紹loc方法的時候介紹了一些。

一、 loc方法修改

loc方法其實是定位某個位置的數據的，可是定位完之後就能夠對此位置的數據進行修改，使用此方法能夠對DataFrame進行的修改以下：

1. 對某行、某N行進行修改；
2. 對某列、某N列進行修改；
3. 對橫座標爲某行或某N行，縱座標爲某列或者某N列的數據進行修改；

能夠看出基本用loc方法咱們對DataFrame能夠進行任意修改了。

1.1 對某行、某N行進行修改

# 對第1行進行修改
test_dict_df.loc[1:1,('english','id','math','name')]=[90,2,100,'Alice_m']
# 對第0行到第1行進行修改
test_dict_df.loc[0:1,('english','id','math','name')]=[[90,1,100,'Alice_m'],[70,2,100,'Bob']]
# 對第0行和第2行進行修改
test_dict_df.loc[0:3:2,('english','id','math','name')]=[[90,1,100,'Alice_m'],[70,2,100,'Bob']]

能夠看出具體的方法就是用loc方法，對某行或者某N行進行定位，而後賦予合適的格式的值就能夠了。

1.2 對某列、某N列進行修改

學會了使用loc方法對行的修改，那舉一反三，對列的修改也很簡單了。對列修改也就是修改此列的全部行。

# 對第english列進行修改
test_dict_df.loc[:,('english')]=[90,80,70,90,90,59] #test_dict_df.loc[:,'english']=[90,80,70,90,90,59]
# 對第english列和id列進行修改，注意賦值的寫法
test_dict_df.loc[:,('english','id')]=[[90,1],[80,2],[80,2],[80,2],[80,2],[80,2]]

1.3 對某個區域的值進行修改

# 對第一、2行的english列和 id列進行修改
test_dict_df.loc[1:2,('english','id')]=[[38,2],[23,2]]

1.4總結

能夠看到loc方法就是，只要你能選到某個或者某個區域的值，而後就能夠對此部分的值進行修改。可是要注意賦值部分的組織方式。

二、 iloc、at、iat方法修改

類比於上面的方式，其實只要能選擇，都是能夠修改的。選擇方法能夠看pandas DataFrame的查詢(選擇)篇。

2、列名的修改

一、直接所有更改

這種方法是對DataFrame的列名進行從新賦值，比較暴力直接。

test_dict_df.columns=['english_new','id_new','math_new','name_new']

二、使用rename方法

這種方法是比較推薦的，經過rename方法，注意參數inplace=True的時候，才能真正的在原來的DataFrame上進行修改。

test_dict_df.rename(columns={'english_new':'english'},inplace=True)

3、索引的修改

一、修改索引名稱

上面的rename方法，若是不寫columns=xx就默認修改索引了 。

test_dict_df.rename({0:'english1'},inplace=True)

二、重置索引

經過reset_index()方法咱們能夠重置索引，drop參數爲True時，直接丟棄原來的索引，不然原來的索引新生成一列名爲'index'的列：

test_dict_df.reset_index(inplace=True,drop=True)

二、設置其餘列爲索引

固然咱們也能夠用其餘列爲索引，經過set_index()方法：

test_dict_df.set_index('id_new')

4、總結

能夠看到，所謂的修改首先要能選擇修改的位置，即定位，而後對肯定好的位置進行從新賦值，因此咱們學會了如何選擇數據，也就基本能修改此處的數據。

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