[Python] Thêm, sửa dữ liệu trong pandas DataFrame

Tạo một DataFrame kích thước 5x4, xem cách tạo tại đây.
Việc thêm hay sửa giá trị, trong pandas gọi là "setting".

Tạo DataFrame

In [1]: import pandas as pd
In [2]: import numpy as np

In [3]: indexes = pd.Series(pd.date_range('20170106', periods=5))

In [4]: indexes
Out[4]:
0   2017-01-06
1   2017-01-07
2   2017-01-08
3   2017-01-09
4   2017-01-10
dtype: datetime64[ns]

In [5]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 4), indexes, columns=list('ABCD'))

In [6]: df
Out[6]:
                   A         B         C         D
2017-01-06  1.055670 -1.381857  0.023099 -1.848228
2017-01-07  0.192066 -0.255177  1.325126  1.490978
2017-01-08 -0.288918 -0.184494 -0.097952  0.067526
2017-01-09  0.508677 -1.017638 -0.324527 -0.071968
2017-01-10  0.478519 -0.904286 -0.458511 -0.591687

Tạo một cột cùng index như bảng và thêm vào bảng ở vị trí cột E (Setting a new column)

In [7]: s1 = pd.Series([1,2,3,5,9], index=indexes)

In [8]: s1
Out[8]:
2017-01-06    1
2017-01-07    2
2017-01-08    3
2017-01-09    5
2017-01-10    9
dtype: int64

In [9]: df['E'] = s1

In [10]: df
Out[10]:
                   A         B         C         D  E
2017-01-06  1.055670 -1.381857  0.023099 -1.848228  1
2017-01-07  0.192066 -0.255177  1.325126  1.490978  2
2017-01-08 -0.288918 -0.184494 -0.097952  0.067526  3
2017-01-09  0.508677 -1.017638 -0.324527 -0.071968  5
2017-01-10  0.478519 -0.904286 -0.458511 -0.591687  9

Sửa giá trị từng ô trong bảng (setting value)

# Bằng label
In [18]: df.at[indexes[2], 'C'] = 33
# Bằng position
In [21]: df.iat[1, 1] = 22

In [22]: df
Out[22]:
                   A          B          C         D  E
2017-01-06  1.055670  -1.381857   0.023099 -1.848228  1
2017-01-07  0.192066  22.000000   1.325126  1.490978  2
2017-01-08 -0.288918  -0.184494  33.000000  0.067526  3
2017-01-09  0.508677  -1.017638  -0.324527 -0.071968  5
2017-01-10  0.478519  -0.904286  -0.458511 -0.591687  9

Đảo dấu cả bảng

In [33]: df = -df

In [34]: df
Out[34]:
                   A          B          C         D    E
2017-01-06 -1.055670   1.381857  -0.023099  1.848228 -1.0
2017-01-07 -0.192066 -22.000000  -1.325126 -1.490978 -2.0
2017-01-08  0.288918   0.184494 -33.000000 -0.067526 -3.0
2017-01-09 -0.508677   1.017638   0.324527  0.071968 -5.0
2017-01-10 -0.478519   0.904286   0.458511  0.591687 -9.0

Copy dòng cuối cùng, thêm một dòng nữa vào bảng

In [35]: s = df.iloc[-1]

In [43]: df = df.append(s) # append RETURNs new DataFrame, not like list.append() returns None

In [44]: df
Out[44]:
                   A          B          C         D    E
2017-01-06 -1.055670   1.381857  -0.023099  1.848228 -1.0
2017-01-07 -0.192066 -22.000000  -1.325126 -1.490978 -2.0
2017-01-08  0.288918   0.184494 -33.000000 -0.067526 -3.0
2017-01-09 -0.508677   1.017638   0.324527  0.071968 -5.0
2017-01-10 -0.478519   3.000000   0.458511  0.591687 -9.0
2017-01-10 -0.478519   3.000000   0.458511  0.591687 -9.0

Hết.
Ngắn vậy thôi, nhưng trăm hay ko bằng quay quen 🤑
Tham khảo: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html
HVN at http://www.familug.org/ and http://pymi.vn