pandas
Manipulación sencilla de DataFrames.

Eliminar una columna en un DataFrame

Hay un par de formas de eliminar una columna en un DataFrame.

import numpy as np
import pandas as pd

np.random.seed(0)

pd.DataFrame(np.random.randn(5, 6), columns=list('ABCDEF'))

print(df)
# Output:
#           A         B         C         D         E         F
# 0 -0.895467  0.386902 -0.510805 -1.180632 -0.028182  0.428332
# 1  0.066517  0.302472 -0.634322 -0.362741 -0.672460 -0.359553
# 2 -0.813146 -1.726283  0.177426 -0.401781 -1.630198  0.462782
# 3 -0.907298  0.051945  0.729091  0.128983  1.139401 -1.234826
# 4  0.402342 -0.684810 -0.870797 -0.578850 -0.311553  0.056165

1) usando del

del df['C']

print(df)
# Output:
#           A         B         D         E         F
# 0 -0.895467  0.386902 -1.180632 -0.028182  0.428332
# 1  0.066517  0.302472 -0.362741 -0.672460 -0.359553
# 2 -0.813146 -1.726283 -0.401781 -1.630198  0.462782
# 3 -0.907298  0.051945  0.128983  1.139401 -1.234826
# 4  0.402342 -0.684810 -0.578850 -0.311553  0.056165

2) Usando drop

df.drop(['B', 'E'], axis='columns', inplace=True)
# or df = df.drop(['B', 'E'], axis=1) without the option inplace=True

print(df)
# Output:
#           A         D         F
# 0 -0.895467 -1.180632  0.428332
# 1  0.066517 -0.362741 -0.359553
# 2 -0.813146 -0.401781  0.462782
# 3 -0.907298  0.128983 -1.234826
# 4  0.402342 -0.578850  0.056165

3) Usando drop con números de columna

Para usar números enteros de columna en lugar de nombres (recuerde que los índices de columna comienzan en cero):

df.drop(df.columns[[0, 2]], axis='columns')

print(df)
# Output:
#           D
# 0 -1.180632
# 1 -0.362741
# 2 -0.401781
# 3  0.128983
# 4 -0.578850

Renombrar una columna

df = pd.DataFrame({'old_name_1': [1, 2, 3], 'old_name_2': [5, 6, 7]})

print(df)
# Output: 
#    old_name_1  old_name_2
# 0           1           5
# 1           2           6
# 2           3           7

Para cambiar el nombre de una o más columnas, pase los nombres antiguos y los nuevos nombres como un diccionario:

df.rename(columns={'old_name_1': 'new_name_1', 'old_name_2': 'new_name_2'}, inplace=True)
print(df)
# Output:
#   new_name_1  new_name_2
# 0           1           5
# 1           2           6
# 2           3           7

O una función:

df.rename(columns=lambda x: x.replace('old_', '_new'), inplace=True)
print(df)
# Output:
#   new_name_1  new_name_2
# 0           1           5
# 1           2           6
# 2           3           7

También puede establecer df.columns como la lista de los nuevos nombres:

df.columns = ['new_name_1','new_name_2']
print(df)
# Output:
#   new_name_1  new_name_2
# 0           1           5
# 1           2           6
# 2           3           7

Más detalles se pueden encontrar aquí .

Añadiendo una nueva columna

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

print(df)
# Output: 
#    A  B
# 0  1  4
# 1  2  5
# 2  3  6

Asignar directamente

df['C'] = [7, 8, 9]

print(df)
# Output: 
#    A  B  C
# 0  1  4  7
# 1  2  5  8
# 2  3  6  9

Añadir una columna constante

df['C'] = 1

print(df)

# Output: 
#    A  B  C
# 0  1  4  1
# 1  2  5  1
# 2  3  6  1

Columna como expresión en otras columnas.

df['C'] = df['A'] + df['B']

# print(df)
# Output: 
#    A  B  C
# 0  1  4  5
# 1  2  5  7
# 2  3  6  9

df['C'] = df['A']**df['B']

print(df)
# Output:
#    A  B    C
# 0  1  4    1
# 1  2  5   32
# 2  3  6  729

Las operaciones se calculan por componentes, por lo que si tuviéramos columnas como listas

a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]

La columna en la última expresión se obtendría como

c = [x**y for (x,y) in zip(a,b)]

print(c)
# Output:
# [1, 32, 729]

Crealo sobre la marcha

df_means = df.assign(D=[10, 20, 30]).mean()

print(df_means)
# Output: 
# A     2.0
# B     5.0
# C     7.0
# D    20.0  # adds a new column D before taking the mean
# dtype: float64

agregar columnas múltiples

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df[['A2','B2']] = np.square(df)

print(df)
# Output:
#    A  B  A2  B2
# 0  1  4   1  16
# 1  2  5   4  25
# 2  3  6   9  36

añadir múltiples columnas sobre la marcha

new_df = df.assign(A3=df.A*df.A2, B3=5*df.B)

print(new_df)
# Output:
#    A  B  A2  B2  A3  B3
# 0  1  4   1  16   1  20
# 1  2  5   4  25   8  25
# 2  3  6   9  36  27  30

Localice y reemplace los datos en una columna

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'gender': ["male", "female","female"],
                    'id': [1, 2, 3] })
>>> df
   gender  id
0    male   1
1  female   2
2  female   3

Para codificar el macho a 0 y la hembra a 1:

df.loc[df["gender"] == "male","gender"] = 0
df.loc[df["gender"] == "female","gender"] = 1

>>> df
       gender  id
    0       0   1
    1       1   2
    2       1   3

Añadiendo una nueva fila a DataFrame

Dado un DataFrame:

s1 = pd.Series([1,2,3])
s2 = pd.Series(['a','b','c'])

df = pd.DataFrame([list(s1), list(s2)],  columns =  ["C1", "C2", "C3"])
print df

Salida:

  C1 C2 C3
0  1  2  3
1  a  b  c

Permite agregar una nueva fila, [10,11,12] :

df = pd.DataFrame(np.array([[10,11,12]]), \
        columns=["C1", "C2", "C3"]).append(df, ignore_index=True)
print df

Salida:

   C1  C2  C3
0  10  11  12
1   1   2   3
2   a   b   c

Eliminar / eliminar filas de DataFrame

vamos a generar un DataFrame primero:

df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(5,2), columns=list('ab'))

print(df) 
# Output:
#    a  b
# 0  0  1
# 1  2  3
# 2  4  5
# 3  6  7
# 4  8  9

suelte filas con índices: 0 y 4 usando el método drop([...], inplace=True) :

df.drop([0,4], inplace=True)

print(df)
# Output
#    a  b
# 1  2  3
# 2  4  5
# 3  6  7

suelte filas con índices: 0 y 4 usando el método df = drop([...]) :

df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(5,2), columns=list('ab'))

df = df.drop([0,4])

print(df)
# Output:
#    a  b
# 1  2  3
# 2  4  5
# 3  6  7

utilizando el método de selección negativa:

df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(5,2), columns=list('ab'))

df = df[~df.index.isin([0,4])]

print(df)
# Output:
#    a  b
# 1  2  3
# 2  4  5
# 3  6  7

Reordenar columnas

# get a list of columns
cols = list(df)

# move the column to head of list using index, pop and insert
cols.insert(0, cols.pop(cols.index('listing')))

# use ix to reorder
df2 = df.ix[:, cols]