反df pandas - Python

在数据分析和数据挖掘的过程中，Pandas是一个非常好用的Python库。但有时候我们需要对Pandas做一些“反Pandas”的事情，比如从一个数据框中提取一些行和列、删除重复的行等等。本篇文章将介绍一些Pandas的常见用法和对应的“反Pandas”代码片段。

提取行和列

从一个数据框中提取行和列是Pandas最常见的用法之一。我们可以使用操作符[]和loc来完成这个任务。通常，我们会使用[]操作符来提取一些列，使用loc方法来提取一些行。

# 提取某些列
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]})
df[['a', 'c']] # 提取a和c列

# 提取某些行
df.loc[1:2] # 提取第2到第3行

现在，如果我们要“反Pandas”，只需要删掉我们不需要的列和行：

# 删除某些列
df.drop(['a', 'c'], axis=1, inplace=True) # 删除a和c列

# 删除某些行
df.drop([0, 2], inplace=True) # 删除第1和第3行

删除重复行

在数据分析的过程中，常常会遇到重复的行数据。为了确保数据的准确性，我们需要删除这些重复的行。Pandas可以使用drop_duplicates方法来删除一些行：

# 删除重复的行
df.drop_duplicates(subset='name', inplace=True) # 根据名字列删除重复的行

如果我们要“反Pandas”，只需要使用Python的集合来处理重复的行即可：

# 删除重复的行
seen = set()
df_new = []
for row in df:
    if row not in seen:
        df_new.append(row)
        seen.add(row)
df = pd.DataFrame(df_new)

将df中所有值都乘以10

有时候我们需要将整个数据框中的值都乘以一个常数，我们可以使用Pandas的广播机制：

# 将df中所有值都乘以10
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]})
df *= 10

如果我们要“反Pandas”，则可以使用Python的for循环遍历整个数据框并将每个值都乘以一个常数：

# 将df中所有值都乘以10
for i in range(len(df)):
    for j in range(len(df.columns)):
        df.iloc[i, j] *= 10

Conclusion

本篇文章介绍了一些Pandas的常见用法，并提供了对应的“反Pandas”代码片段。当然，在实际使用过程中，我们应该尽量避免使用“反Pandas”来处理数据，因为这样会降低代码的可读性和可维护性。