Panda的学习之路（3）——pandas 设置特定的值&处理没有数据的部分

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先设定好我们的dataframe：

# pandas 设置特定的值
dates=pd.date_range('',periods=6)
# print(dates)
df=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),index=dates,columns=['a','b','c','d'])
print(df)

结果：

a b c d
2013-01-01 0 1 2 3
2013-01-02 4 5 6 7
2013-01-03 8 9 10 11
2013-01-04 12 13 14 15
2013-01-05 16 17 18 19
2013-01-06 20 21 22 23

一、修改特定的数据

1.1分别根据索引和行（列）号来修改特定的值

df.iloc[2,2]=1111 #第二列第二行的数据改为1111
print(df)df.loc['','b']=2222
print(df)

结果：

a b c d
2013-01-01 0 2222 2 3
2013-01-02 4 5 6 7
2013-01-03 8 9 1111 11
2013-01-04 12 13 14 15
2013-01-05 16 17 18 19
2013-01-06 20 21 22 23

1.2对特定的行进行筛选操作

df[df.a>4]=0 #这个是指 a这一列只要是大于4的其所在的行全部变为0
print(df)

结果：

a b c d
2013-01-01 0 1 2 3
2013-01-02 4 5 6 7
2013-01-03 0 0 0 0
2013-01-04 0 0 0 0
2013-01-05 0 0 0 0
2013-01-06 0 0 0 0

1.3对特定的列进行筛选操作：

df.a[df.a>4]=0#这个是只更改某一列
print(df)

结果

a b c d
2013-01-01 0 1 2 3
2013-01-02 4 5 6 7
2013-01-03 0 9 10 11
2013-01-04 0 13 14 15
2013-01-05 0 17 18 19
2013-01-06 0 21 22 23

二、增加一个列

#datafame 加一个空的行
df['f']=np.nan
print(df)
#这个是增加一个有内容的行
df['e']=pd.Series([1,2,3,4,5,6],index=pd.date_range('',periods=6))
print(df)

结果：

a b c d f e
2013-01-01 0 1 2 3 NaN 1
2013-01-02 4 5 6 7 NaN 2
2013-01-03 8 9 10 11 NaN 3
2013-01-04 12 13 14 15 NaN 4
2013-01-05 16 17 18 19 NaN 5
2013-01-06 20 21 22 23 NaN 6

三、处理没有数据的部分

3.1设定丢失数据

# pandas处理没有数据的部分
dates=pd.date_range('',periods=6)
# print(dates)
df=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),index=dates,columns=['a','b','c','d'])
print(df)
df.iloc[0,1]=np.nan#设定丢失的数据
df.iloc[1,2]=np.nan
print(df)

结果：

a b c d
2013-01-01 0 NaN 2.0 3
2013-01-02 4 5.0 NaN 7
2013-01-03 8 9.0 10.0 11
2013-01-04 12 13.0 14.0 15
2013-01-05 16 17.0 18.0 19
2013-01-06 20 21.0 22.0 23

3.2丢弃操作

丢弃特定的行

df=df.dropna(axis=0,how='any')#axis=0 表示行 how={'any','all'}
print(df)

结果

a b c d
2013-01-03 8 9.0 10.0 11
2013-01-04 12 13.0 14.0 15
2013-01-05 16 17.0 18.0 19
2013-01-06 20 21.0 22.0 23

丢弃特定的列：

df=df.dropna(axis=1,how='any')
print(df)

结果

a d
2013-01-01 0 3
2013-01-02 4 7
2013-01-03 8 11
2013-01-04 12 15
2013-01-05 16 19
2013-01-06 20 23

填充操作：

# 填充操作
df=df.fillna(value=2333)
print(df)

结果：

a b c d
2013-01-01 0 2333.0 2.0 3
2013-01-02 4 5.0 2333.0 7
2013-01-03 8 9.0 10.0 11
2013-01-04 12 13.0 14.0 15
2013-01-05 16 17.0 18.0 19
2013-01-06 20 21.0 22.0 23

四、判断是否有缺失

# 判断是否有缺失
df=df.isnull()
print(df)a=np.any(df.isnull()==True)
print(a)

结果：

a b c d
2013-01-01 False True False False
2013-01-02 False False True False
2013-01-03 False False False False
2013-01-04 False False False False
2013-01-05 False False False False
2013-01-06 False False False False
直接确定是否有缺失的
True

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