Um quadro de dados é uma estrutura de dados bidimensional, ou seja, os dados são alinhados de forma tabular em linhas e colunas. Podemos realizar operações básicas em linhas / colunas, como selecionar, excluir, adicionar e renomear. Neste artigo, estamos usando o nba.csvarquivo.

Lidando com Colunas

Para lidar com colunas, realizamos operações básicas em colunas como selecionar, excluir, adicionar e renomear.

Seleção de coluna :
Para selecionar uma coluna no Pandas DataFrame, podemos acessar as colunas chamando-as pelo nome das colunas.

# Import pandas package
import pandas as pd
  
# Define a dictionary containing employee data
data = {'Name':['Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj'],
        'Age':[27, 24, 22, 32],
        'Address':['Delhi', 'Kanpur', 'Allahabad', 'Kannauj'],
        'Qualification':['Msc', 'MA', 'MCA', 'Phd']}
  
# Convert the dictionary into DataFrame 
df = pd.DataFrame(data)
  
# select two columns
print(df[['Name', 'Qualification']])

Saída:

Para obter mais exemplos, consulte Como selecionar várias colunas em um dataframe do pandas. Adição de
 
coluna :
Para adicionar uma coluna no DataFrame do Pandas, podemos declarar uma nova lista como uma coluna e adicioná-la a um Dataframe existente.

# Import pandas package 
import pandas as pd
  
# Define a dictionary containing Students data
data = {'Name': ['Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj'],
        'Height': [5.1, 6.2, 5.1, 5.2],
        'Qualification': ['Msc', 'MA', 'Msc', 'Msc']}
  
# Convert the dictionary into DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
  
# Declare a list that is to be converted into a column
address = ['Delhi', 'Bangalore', 'Chennai', 'Patna']
  
# Using 'Address' as the column name
# and equating it to the list
df['Address'] = address
  
# Observe the result
print(df)

Saída:

Para obter mais exemplos, consulte Adicionar nova coluna a DataFrame existente no Pandas.
 
Exclusão de coluna :
Para excluir uma coluna no Pandas DataFrame, podemos usar o drop()método. As colunas são excluídas eliminando as colunas com os nomes das colunas.

# importing pandas module
import pandas as pd
  
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("nba.csv", index_col ="Name" )
  
# dropping passed columns
data.drop(["Team", "Weight"], axis = 1, inplace = True)
  
# display
print(data)

Saída:
conforme mostrado nas imagens de saída, a nova saída não tem as colunas passadas. Esses valores foram descartados, pois o eixo foi definido como 1 e as alterações foram feitas no quadro de dados original, pois o local era True.

Quadro de dados antes de descartar colunas-


Quadro de dados depois de descartar colunas-

Para mais exemplos, consulte Excluir colunas de DataFrame usando Pandas.drop()

Lidando com linhas:

Para lidar com linhas, podemos realizar operações básicas em linhas como selecionar, excluir, adicionar e renomear.

Seleção de linha :
Pandas fornecem um método exclusivo para recuperar linhas de um quadro de dados. DataFrame.loc[]método é usado para recuperar linhas do Pandas DataFrame. As linhas também podem ser selecionadas passando a localização do inteiro para umafunção iloc [] .

# importing pandas package
import pandas as pd
  
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("nba.csv", index_col ="Name")
  
# retrieving row by loc method
first = data.loc["Avery Bradley"]
second = data.loc["R.J. Hunter"]
  
  
print(first, "\n\n\n", second)

Saída:
conforme mostrado na imagem de saída, duas séries foram retornadas, pois havia apenas um parâmetro em ambas as vezes.

Para mais exemplos, consulte Extração de linhas do Pandas usando .loc []
 
Adição de linha :
para adicionar uma linha no DataFrame do Pandas, podemos concatenar o dataframe antigo com o novo.

# importing pandas module 
import pandas as pd 
    
# making data frame 
df = pd.read_csv("nba.csv", index_col ="Name") 
  
df.head(10)
  
new_row = pd.DataFrame({'Name':'Geeks', 'Team':'Boston', 'Number':3,
                        'Position':'PG', 'Age':33, 'Height':'6-2',
                        'Weight':189, 'College':'MIT', 'Salary':99999},
                                                            index =[0])
# simply concatenate both dataframes
df = pd.concat([new_row, df]).reset_index(drop = True)
df.head(5)

Saída:

Quadro de dados antes de adicionar linha-


Quadro de dados depois de adicionar linha-


Para mais exemplos, consulte Adicionar uma linha no topo no pandas DataFrame.
 
Exclusão de linha :
Para excluir uma linha no Pandas DataFrame, podemos usar o método drop(). As linhas são excluídas eliminando Linhas por rótulo de índice.

# importing pandas module
import pandas as pd
  
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("nba.csv", index_col ="Name" )
  
# dropping passed values
data.drop(["Avery Bradley", "John Holland", "R.J. Hunter",
                            "R.J. Hunter"], inplace = True)
  
# display
data

Saída:
conforme mostrado nas imagens de saída, a nova saída não possui os valores passados. Esses valores foram descartados e as mudanças foram feitas no quadro de dados original, uma vez que o local era True.

Quadro de dados antes de eliminar valores -


Quadro de dados após eliminar valores -

Para mais exemplos, consulte Excluir linhas do DataFrame usando Pandas.drop()
 
Problema relacionado às colunas:

Problema relacionado às linhas: