1.3 增加，删除与合并数据

1.3.1 增加数据

在原数据末尾增加一列时，语法为 df[‘新列名'] = 某个值或某个元素个数与 DataFrame 列数相同的列表，例如：

df = pd.DataFrame({'姓名':['张三', '李四', '王五'], '统计学': [95, 100, 88], '高数': [82, 90, 88], '英语': [84, 89, 78]})
df['计算机'] = [92, 69, 75] # 增加一列计算机课程的成绩
df

	姓名	统计学	高数	英语	计算机
0	张三	95	82	84	92
1	赵四	100	90	89	69
2	王五	88	88	78	75

在原数据末尾增加一行数据时，比较简单的方式是用 loc 函数，df.loc[行索引] = 新行值。

df.loc[3] = ['马六', 65, 70, 69, 55]  # 在末尾增加一行数据
df

	姓名	统计学	高数	英语	计算机
0	张三	95	82	84	92
1	赵四	100	90	89	69
2	王五	88	88	78	75
3	马六	65	70	69	55

若要在指定位置插入列，则需要用到 insert 函数。

df.insert(1, '运筹学', [61, 72, 84, 81]) # 在第 1 列后面插入新的一列
df

	姓名	运筹学	统计学	高数	英语	计算机
0	张三	61	95	82	84	92
1	赵四	72	100	90	89	69
2	王五	84	88	88	78	75
3	马六	81	65	70	69	55

df.insert(3, 'Python', [81, 76, 74, 71]) # 在第 4 列后面插入新的一列
df

	姓名	运筹学	统计学	Python	高数	英语	计算机
0	张三	61	95	81	82	84	92
1	赵四	72	100	76	90	89	69
2	王五	84	88	74	88	78	75
3	马六	81	65	71	70	69	55

若要在指定位置插入行，目前 Pandas 还没有专门的函数，一般采用concat函数合并多个 DataFrame 的方式，增加多列或多行数据也可以使用 concat函数或merge函数，具体参看后面的合并数据章节。

1.3.2 删除数据

Pandas 可以利用drop函数删除行数据或列数据。删除一行时，参数为行标签名以及inplace = True。若没有参数inplace = True，原始的 DataFrame 数据不变。

df.drop(3, inplace = True) # 删除第 3 行
df

	姓名	运筹学	统计学	Python	高数	英语	计算机
0	张三	61	95	81	82	84	92
1	赵四	72	100	76	90	89	69
2	王五	84	88	74	88	78	75

删除一列时，多了一个参数axis = 1：

df.drop('英语', inplace = True, axis = 1)
df

	姓名	运筹学	统计学	Python	高数	计算机
0	张三	61	95	81	82	92
1	赵四	72	100	76	90	69
2	王五	84	88	74	88	75

df.drop(['运筹学', '高数'], inplace = True, axis = 1) # 删除两行
df

	姓名	统计学	Python	计算机
0	张三	95	81	92
1	赵四	100	76	69
2	王五	88	74	75

1.3.3 合并数据

Pandas 中比较常用的两个合并数据的方法是concat与merge。 当两个 DataFrame 数据表具有完全相同的列标签时，一般用concat，其他情况下多用merge。

df1 = pd.DataFrame({'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '统计学': [85, 68, 90], '高数': [82, 63, 88], '英语': [84, 90, 78]})
df1

	姓名	统计学	高数	英语
0	张三	85	82	84
1	李四	68	63	90
2	王五	90	88	78

df2 = pd.DataFrame({'姓名': ['马大帅', '陈小虎'], '统计学': [83, 59], '高数': [92, 70], '英语': [94, 78]})
df2

	姓名	统计学	高数	英语
0	马大帅	83	92	94
1	陈小虎	59	70	78

两张表具有完全相同的行名，用concat合并的代码如下：

pd.concat([df1, df2])  #  注意中括号不等丢

	姓名	统计学	高数	英语
0	张三	85	82	84
1	李四	68	63	90
2	王五	90	88	78
0	马大帅	83	92	94
1	陈小虎	59	70	78

若要合并后的 index 重新命名，可以加参数ignore_index = True，让合并后数据的 index 重新从小到大命名：

pd.concat([df1, df2], ignore_index = True)

	姓名	统计学	高数	英语
0	张三	85	82	84
1	李四	68	63	90
2	王五	90	88	78
3	马大帅	83	92	94
4	陈小虎	59	70	78

假如有下面的数据：

df3 = pd.DataFrame({'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '会计': [75, 78, 80], '管理学': [94, 96, 88]})
df3

	姓名	会计	管理学
0	张三	75	94
1	李四	78	96
2	王五	80	88

df1 与 df3 的姓名相同，但列名不完全相同。我们想把 df3 的列添加到 df1 中，此时就要使用merge方法了，它的使用语法一般如下：

DataFrame.merge(right, how='inner', on=None)
right	需要合并的另一个 DataFrame 数据
how	默认为 'inner'，表示内连接，取两个数据表中匹配字段的交集进行合并
	'outer'，表示外连接，取两个数据表中匹配字段的并集进行合并
	'left'，表示左连接，取左边数据表中匹配字段进行合并
	'right'，表示右连接，取右边数据表中匹配字段进行合并
on	匹配的字段（列），可以是一个或多个

因此，对于 df1 与 df3，用merge合并时，匹配的字段（列名）为’姓名’：

df1.merge(df3, on = '姓名')

	姓名	统计学	高数	英语	会计	管理学
0	张三	85	82	84	75	94
1	李四	68	63	90	78	96
2	王五	90	88	78	80	88

merge也能实现concat的合并效果，例如，合并 df1 与 df2：

df1.merge(df2, on = ['姓名', '统计学', '高数', '英语'], how = 'outer')

	姓名	统计学	高数	英语
0	张三	85	82	84
1	李四	68	63	90
2	王五	90	88	78
3	马大帅	83	92	94
4	陈小虎	59	70	78

在上面的代码中，匹配的字段为所有的列，连接方式为外连接，实现结果与concat相同。若连接方式为其他类型，显示效果如下：

df1.merge(df2, on = ['姓名', '统计学', '高数', '英语'], how = 'inner')  # 内连接时两个数据表匹配字段的交集为空

	姓名	统计学	高数	英语

df1.merge(df2, on = ['姓名', '统计学', '高数', '英语'], how = 'left')  # 左连接时保留左数据表的所有匹配字段

	姓名	统计学	高数	英语
0	张三	85	82	84
1	李四	68	63	90
2	王五	90	88	78

df1.merge(df2, on = ['姓名', '统计学', '高数', '英语'], how = 'right')  # 右连接时保留右数据表的所有匹配字段

	姓名	统计学	高数	英语
0	马大帅	83	92	94
1	陈小虎	59	70	78

在合并数据表时，若某些字段没有对应数据，Pandas 会自动用 NaN 替代，下面的例子展示了不同连接方式的效果。

df1 = pd.DataFrame({'班级': ['一班', '二班', '一班'], '姓名': ['张三', '李四', '王五'], '性别': ['男', '男', '女'], '籍贯': ['北京', '上海', '重庆']})
df1

	班级	姓名	性别	籍贯
0	一班	张三	男	北京
1	二班	李四	男	上海
2	一班	王五	女	重庆

df2 = pd.DataFrame({ '姓名': ['张三', '陈小虎'], '统计学': [85, 59]})
df2

	姓名	统计学
0	张三	85
1	陈小虎	59

df1.merge(df2, on = '姓名')

	班级	姓名	性别	籍贯	统计学
0	一班	张三	男	北京	85

df1.merge(df2, on = '姓名', how = 'outer') # 某些字段没有对应数据，则显示为 NaN

	班级	姓名	性别	籍贯	统计学
0	一班	张三	男	北京	85.0
1	二班	李四	男	上海	NaN
2	一班	王五	女	重庆	NaN
3	NaN	陈小虎	NaN	NaN	59.0

df1.merge(df2, on = '姓名', how = 'left')

	班级	姓名	性别	籍贯	统计学
0	一班	张三	男	北京	85.0
1	二班	李四	男	上海	NaN
2	一班	王五	女	重庆	NaN

df1.merge(df2, on = '姓名', how = 'right')

	班级	姓名	性别	籍贯	统计学
0	一班	张三	男	北京	85
1	NaN	陈小虎	NaN	NaN	59