Pandas数据变换：我用这8个操作，把混乱的数据整理成标准表格

大家好，我是正在实战各种AI项目的程序员晚枫。

今天学习数据变换的行列操作，这是将原始数据整理成分析所需格式的关键技能。

掌握这些操作，你就能灵活地重塑数据结构。

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列操作

选择列

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9],
    'D': [10, 11, 12]
})

# 选择单列（Series）
col_a = df['A']

# 选择多列（DataFrame）
cols_ab = df[['A', 'B']]

# 按类型选择
numeric_cols = df.select_dtypes(include=['number']).columns
print(numeric_cols)

添加列

# 直接赋值
df['E'] = [13, 14, 15]

# 基于现有列计算
df['总和'] = df['A'] + df['B'] + df['C']
df['平均值'] = df[['A', 'B', 'C']].mean(axis=1)

# 使用assign（链式操作）
df = df.assign(F=lambda x: x['A'] * 2,
               G=lambda x: x['B'] + x['C'])

删除列

# 方式1：del
del df['D']

# 方式2：drop
df = df.drop('D', axis=1)
df = df.drop(['B', 'C'], axis=1)

# 方式3：pop（删除并返回该列）
col_d = df.pop('D')

# 方式4：只保留需要的列
df = df[['A', 'B', '总和']]

重命名列

# 全部重命名
df.columns = ['列A', '列B', '列C']

# 部分重命名
df.rename(columns={'A': '列A', 'B': '列B'}, inplace=True)

# 统一处理列名（如转小写、去空格）
df.columns = df.columns.str.lower().str.strip()

调整列顺序

# 指定完整顺序
df = df[['C', 'A', 'B', 'D']]

# 把某列移到最前面
cols = ['A'] + [col for col in df.columns if col != 'A']
df = df[cols]

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行操作

添加行

# 使用loc
df.loc[len(df)] = [4, 5, 6, 7]  # 添加到最后

# 使用concat
new_row = pd.DataFrame({'A': [4], 'B': [5], 'C': [6], 'D': [7]})
df = pd.concat([df, new_row], ignore_index=True)

# 追加多个字典
rows = [{'A': 4, 'B': 5, 'C': 6}, {'A': 7, 'B': 8, 'C': 9}]
df = pd.concat([df, pd.DataFrame(rows)], ignore_index=True)

删除行

# 按索引删除
df = df.drop(0)  # 删除索引为0的行
df = df.drop([0, 2])  # 删除多行

# 按条件删除
df = df[df['A'] > 1]  # 保留A>1的行

# 删除前N行
df = df.iloc[2:]  # 删除前2行

# 删除后N行
df = df.iloc[:-2]  # 删除最后2行

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数据透视表

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({
    '日期': ['2024-01', '2024-01', '2024-02', '2024-02'],
    '产品': ['A', 'B', 'A', 'B'],
    '地区': ['北', '南', '北', '南'],
    '销量': [100, 150, 120, 180],
    '金额': [1000, 1500, 1200, 1800]
})

# 简单透视表
pivot = df.pivot_table(values='销量', 
                       index='日期', 
                       columns='产品',
                       aggfunc='sum')

# 多维度透视
pivot = df.pivot_table(values=['销量', '金额'],
                       index=['日期', '地区'],
                       columns='产品',
                       aggfunc={'销量': 'sum', '金额': 'mean'},
                       fill_value=0,
                       margins=True)  # 添加总计

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长宽格式转换

melt：宽转长

# 宽格式
wide_df = pd.DataFrame({
    '姓名': ['张三', '李四'],
    '语文': [85, 90],
    '数学': [90, 88],
    '英语': [78, 92]
})

# 转为长格式
long_df = wide_df.melt(id_vars=['姓名'],
                       value_vars=['语文', '数学', '英语'],
                       var_name='科目',
                       value_name='分数')

print(long_df)
#    姓名  科目  分数
# 0  张三  语文  85
# 1  李四  语文  90
# ...

pivot：长转宽

# 长格式转回宽格式
wide_back = long_df.pivot(index='姓名',
                          columns='科目',
                          values='分数').reset_index()

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实战：销售报表整理

# 原始数据（不规范）
raw_data = pd.DataFrame({
    '订单号': ['A001', 'A002', 'A003'],
    '客户信息': ['张三|北京', '李四|上海', '王五|广州'],
    '产品明细': 'iPhone:2,iPad:1;MacBook:1'
})

# 步骤1：拆分客户信息
raw_data[['客户名', '城市']] = raw_data['客户信息'].str.split('|', expand=True)

# 步骤2：展开产品明细（假设有多个产品用分号分隔）
expanded_rows = []
for idx, row in raw_data.iterrows():
    products = row['产品明细'].split(';')
    for prod in products:
        if ':' in prod:
            name, qty = prod.split(':')
            expanded_rows.append({
                '订单号': row['订单号'],
                '客户名': row['客户名'],
                '城市': row['城市'],
                '产品': name,
                '数量': int(qty)
            })

clean_df = pd.DataFrame(expanded_rows)
print(clean_df)

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下节预告

下一课我们将学习数据合并与连接，掌握如何整合多个数据源。

👉 继续阅读：Pandas数据变换-合并与连接

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PS：数据变换是数据分析的核心技能。熟练掌握行列操作，能应对80%的数据整理需求。

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