python数据框修改行索引 pandas修改行索引

各位同学好，今天我和大家分享一下Pandas库的索引操作中的修改值、查找值、高级索引。

首先，我们先定义两个变量ps1存放Series数据，pd1存放DataFrame数据，以便后续操作。
 

import pandas as pd
import numpy as np
ps1 = pd.Series(range(5),index=['a','b','c','d','e'])
pd1 = pd.DataFrame(np.arange(1,10).reshape(3,3),index=['a','b','c'],columns=['A','B','C'])

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1. 索引操作 -- 改

1.1 对 Series 修改

利用标签索引修改： Series名[ 标签名 ] = 值

利用位置索引修改： Series名[ 位置数 ] = 值

# series修改
ps1['a'] = 999  #标签索引
ps1[1] = 888  #位置索引

将标签名'a'对应的值改成999，将位置索引1对应的值改为888。标签索引'a'对应的位置索引是0

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1.2 对 DataFrame 修改

（1）利用标签索引修改一列数据： 变量名[ 列标签名 ] = 值/列表

#（1）利用索引修改一列的数据
pd1["A"] = 100
pd1["B"] = [9,99,999]
pd1["F"] = [8,8,8]    #索引名不存在，增加一列

（2）利用对象修改一列数据： 变量名.列标签名 = 值/列表

#（2）利用对象修改一列的数据  变量名.索引 = [数据]
pd1.A = 0
pd1.C = [1,11,111]

（3）利用高级索引修改一行数据： 变量名.loc[ 行标签名 ] = 值/列表

（4）利用高级索引修改某一个数据：变量名.loc[ 行标签名, 列标签名 ] = 值

#（3）loc 标签索引 
# 修改一行
pd1.loc['a'] = 777  # a索引对应的一行都变成777
#（4）修改单个数据 某行某列
pd1.loc['a','A'] = 1000

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2. 索引操作 -- 查

2.1 对 Series 操作

（1）利用标签索引、位置索引查某个值： Series名[ 标签名 / 位置索引 ]

a1 = ps1['a']  #标签索引查值
a2 = ps1[0]    #位置索引查值

（2）利用切片索引查一块值： 

        标签索引切片，顾头顾尾： Series名[ 标签名1 : 标签名2 ]

        位置索引切片，顾头不顾尾： Series名[ 位置索引1 : 位置索引2 ]

# 切片索引
a3 = ps1['b':'d']  #标签切片，顾头顾尾
a4 = ps1[1:4]  #位置切片，顾头不顾尾

 （3）利用不连续索引查多个值：

        使用标签索引： 变量名[[ 标签名1 , 标签名2 ]]     

        使用位置索引： 变量名[[ 位置索引1 , 位置索引2 ]]

# 不连续索引
a5 = ps1[['b','e']]  #标签索引，两个中括号，代表取的是b这一行和e这一行，是不连续的
a6 = ps1[[0,2,3]]  #位置索引

（4） 利用布尔索引取满足条件的值： 变量名[ 条件 ]

满足条件则为True，输出满足条件的值，如下式条件ps1>2。ps1中的值有0、1、2、3、4。其中对于ps>1这个条件。0，1，2都是False；3，4是True。因此输出的是3、4。

# 布尔索引
a7 = ps1[ps1>2]  #取出ps1中所有大于2的值

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2.2 对 DataFrame 操作

（1）利用标签索引查某一列： 变量名[ 标签名 ]       

（2）利用标签索引查多列：    变量名[[ 标签名1 , 标签名2 ]]

# 只能用标签索引操作，不能用位置索引
a8 = pd1["A"]  #标签索引，输出一列，返回series类型
a9 = pd1[["A","C"]]  #不连续索引取多列

（3）利用标签索引取某一个值： 变量名[ 列索引名 ][ 行索引名 ]

# 选取一个值
a10 = pd1['A']['a']

（4）利用切片索引查连续几行数据：

        位置索引切片，顾头不顾尾： 变量名[ 位置索引1 : 位置索引2 ]

        标签索引切片，顾头顾尾： 变量名[ 标签名1 : 标签名2 ]

# 切片处理，获取的是行
a11 = pd1[:2]  # 顾头不顾尾，获取前两行
a12 = pd1['a':'c']  # 顾头顾尾

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3. 高级索引

3.1  loc 标签索引 --- 基于标签名的索引

（1）对 series 操作

        利用标签索引切片： Series名[ 标签名1 : 标签名2 ]

        利用高级索引切片： Series名.loc[ 标签名1 : 标签名2 ]

两种写法得到的结果相同

# 切片操作
a12 = ps1['a':'c']
a13 = ps1.loc['a':'c']

（2）对 DataFrame 操作

   利用高级索引进行切片操作：

        获取第几行第几列的某个值： 变量名.loc[ 行索引名 , 列索引名 ]

       获取连续几行中某一列的数据： 变量名.loc[ 行索引名1 : 行索引名2 , 列索引名 ]

        获取指定的某几行某几列的一块区域的数据：

        变量名.loc[ 行索引名1 : 行索引名2 , 列索引名1 : 列索引名2 ]

# frame名.loc[行索引,列索引]
a14 = pd1.loc['a','A']     #取出第a行第A列的数
a15 = pd1.loc['a':'b','A']   #取出'a'到'b'行中第'A'列的数据
a16 = pd1.loc['a':'b','A':'C']  #取出'a'到'b'行中第'A'到'C'列的数据

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3.2  iloc 位置索引

（1）对 Series 操作

        利用位置索引切片： Series名[ 位置索引1 : 位置索引2 ]

        利用高级索引切片： Series名.iloc[ 位置索引1 : 位置索引2 ]

位置索引切片顾头不顾尾，两种切片方法结果相同

# 对series操作
a17 = ps1[1:3]  #位置切片，顾头不顾尾
a18 = ps1.iloc[1:3]

（2）对 DataFrame 操作

 列用高级索引进行切片操作：

        获取第几行第几列的某个值： 变量名.iloc[ 行位置索引 , 列位置索引 ]

       获取连续几行中某一列的数据： 变量名.iloc[ 行位置1 : 行位置2 , 列位置 ]

        获取指定的某几行某几列的一块区域的数据：

        变量名.iloc[ 行位置1 : 行位置2 , 列位置1 : 列位置2 ]

位置索引顾头不顾尾

# frame名.iloc[行索引，列索引]   顾头不顾尾
a19 = pd1.iloc[0,2]   # 获取第0行第2列的值
a20 = pd1.iloc[0:2,2]   # 获取第0到1行中第2列的值
a21 = pd1.iloc[0:2,1:3]  # 获取第0到1行中第1到2行的一块数据