????1.0 對于行和列都有索引的DataFrame

df=DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index=['a','b','c','d'],columns=['one','two','three','four']) df Out[10]: one two three four a 0 1 2 3 b 4 5 6 7 c 8 9 10 11 d 12 13 14 15

????刪除某行

df.drop('a') #默認 axis=0 Out[18]: one two three four b 4 5 6 7 c 8 9 10 11 d 12 13 14 15 df.drop('a',axis=0) Out[10]: one two three four b 4 5 6 7 c 8 9 10 11 d 12 13 14 15

????刪除某列

df.drop('one',axis=1) #axis=1 必須有 Out[8]: two three four a 1 2 3 b 5 6 7 c 9 10 11 d 13 14 15

????增加某列

df['new']=list(range(df.shape[0]))#所增加的某列的維度必須與原DataFrame 相一致 df Out[19]: 0 1 2 3 new 0 0 1 2 3 0 1 4 5 6 7 1 2 8 9 10 11 2 3 12 13 14 15 3 df['new']='12'#向 DataFrame 添加一列，該列為同一值df Out[25]: 0 1 2 3 new row 0 0 1 2 3 12 1 1 4 5 6 7 12 2 2 8 9 10 11 12 3 3 12 13 14 15 12 4

????計算各列數據總和并作為新列添加到末尾

df=DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index=['a','b','c','d'],columns=['one','two','three','four'])df['Col_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum(), axis=1)df Out[36]: one two three four Col_sum a 0 1 2 3 6 b 4 5 6 7 22 c 8 9 10 11 38 d 12 13 14 15 54

????計算各行數據總和并作為新行添加到末尾

df.loc['Row_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum())df Out[39]: one two three four a 0 1 2 3 b 4 5 6 7 c 8 9 10 11 d 12 13 14 15 Row_sum 24 28 32 36

????對于行和列都沒有索引的DataFrame

df=DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)))

????刪除某行

df.drop([0]) Out[14]: 0 1 2 3 1 4 5 6 7 2 8 9 10 11 3 12 13 14 15df.drop([0],axis=0) Out[15]: 0 1 2 3 1 4 5 6 7 2 8 9 10 11 3 12 13 14 15

????刪除某列

df.drop([0],axis=1) Out[16]: 1 2 3 0 1 2 3 1 5 6 7 2 9 10 11 3 13 14 15

總結

以上是生活随笔為你收集整理的DataFrame 删除与增减行列的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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