创建df：
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>>> df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), columns=list('ABCD'), index=list('1234'))
>>> df
A B C D
1 0 1 2 3
2 4 5 6 7
3 8 9 10 11
4 12 13 14 15
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1，删除行
1.1，drop
通过行名称删除：
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df = df.drop(['1', '2']) # 不指定axis默认为0
df.drop(['1', '3'], inplace=True)
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通过行号删除：
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df.drop(df.index[0], inplace=True) # 删除第1行
df.drop(df.index[0:3], inplace=True) # 删除前3行
df.drop(df.index[[0, 2]], inplace=True) # 删除第1第3行
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1.2，通过各种筛选方法实现删除行
详见pandas“选择行单元格，选择行列“的笔记
举例，通过筛选可以实现很多功能，例如要对某行数据去重，可以获取去重后的index列表后，使用loc方法：
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>>> df.loc['2','B']=9
>>> df
A B C D
1 0 1 2 3
2 4 9 6 7
3 8 9 10 11
4 12 13 14 15
>>> chooses = df['B'].drop_duplicates().index
>>> df.loc[chooses]
A B C D
1 0 1 2 3
2 4 9 6 7
4 12 13 14 15
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2，删除列
2.1，del
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del df['A'] # 删除A列，会就地修改
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2.2，drop
通过列名称删除：
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df = df.drop(['B', 'C'], axis=1) # drop不会就地修改，创建副本返回
df.drop(['B', 'C'], axis=1, inplace=True) # inplace=True会就地修改
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使用列数删除，传入参数是int，列表，者切片：
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df.drop(df.columns[0], axis=1, inplace=True) # 删除第1列
df.drop(df.columns[0:3], axis=1, inplace=True) # 删除前3列
df.drop(df.columns[[0, 2]], axis=1, inplace=True) # 删除第1第3列
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2.3，通过各种筛选方法实现删除列
详见pandas“选择行单元格，选择行列“的笔记
3，增加行
3.1，loc，at，set_value
想增加一行，行名称为‘5'，内容为[16, 17, 18, 19]
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df.loc['5'] = [16, 17, 18, 19] # 后面的序列是Iterable就行
df.at['5'] = [16, 17, 18, 19]
df.set_value('5', df.columns, [16, 17, 18, 19], takeable=False) # warning，set_value会被取消
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3.2，append
添加有name的Series：
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s = pd.Series([16, 17, 18, 19], index=df.columns, name='5')
df = df.append(s)
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添加没有name的Series，必须ignore_index：
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s = pd.Series([16, 17, 18, 19], index=df.columns)
df = df.append(s, ignore_index=True)
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可以 append字典列表，同样需要必须ignore_index：
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ls = [{'A': 16, 'B': 17, 'C': 18, 'D': 19}, {'A': 20, 'B': 21, 'C': 22, 'D': 23}]
df = df.append(ls, ignore_index=True)
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3.3，逐行增加
简单的逐行添加内容，可以：
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df.loc[len(df)] = [16, 17, 18, 19]
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但需要注意：len(df)生成的是int，如果生成的int，df已经存在了，会覆盖该行数据，而不会新增
3.4，插入行
增加行没找到类似insert这种可以插入的方法，暂时替代方法可以先reindex，再赋值：
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df = df.reindex(index=df.index.insert(2, '5'))
df.loc['5'] = [16, 17, 18, 19]
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4，df增加列
一般涉及到增加列项时，经常会对现有的数据进行遍历运算，获得新增列项的值，所以这里结合对DataFrame的遍历讨论增加列。
例如，想增加一列'E'，值等于'A'和'C'列对应值之和。
4.1，遍历DataFrame获取序列的方法
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s = [a + c for a, c in zip(df['A'], df['C'])] # 通过遍历获取序列
s = [row['A'] + row['C'] for i, row in df.iterrows()] # 通过iterrows()获取序列，s为list
s = df.apply(lambda row: row['A'] + row['C'], axis=1) # 通过apply获取序列，s为Series
s = df['A'] + df['C'] # 通过Series矢量相加获取序列
s = df['A'].values + df['C'].values # 通过Numpy矢量相加获取序列
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4.2，[ ]，loc
通过df[]或者df.loc添加序列
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df.loc[:, 'E'] = s
df['E'] = s
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4.3，Insert
可以指定插入位置，和插入列名称
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df.insert(0, 'E', s)
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4.4，concat
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s = pd.Series([16, 17, 18, 19], name='E', index=df.index)
df = pd.concat([df, s], axis=1)
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4.5，iloc和loc遍历过程中给列赋值
效率比较低
df['E']是DataFrame的一个Series，是引用，对其修改也能改变DataFrame，但运行时报了Warning
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df['E'] = None # 需事先创建e列，否则iloc遍历会报错，loc遍历无需事先创建
for i in range(len(df)):
df['E'].iloc[i] = df['A'].iloc[i] + df['C'].iloc[i]
# SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
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不用Series不会报Warning：
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df['E'] = None
col_no = [i for i in df.columns].index('E')
for i in range(len(df)):
df.iloc[i, col_no] = df['A'].iloc[i] + df['C'].iloc[i]
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用loc无需先给E列赋空值：
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for i in df.index:
df.loc[i, 'E'] = df.loc[i, 'A'] + df.loc[i, 'C']
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4.6，逐列增加
简单的逐列添加内容，可以：
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df[len(df)] = [16, 17, 18, 19]
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但需要注意：len(df)生成的是int，如果生成的int，df已经存在了，会覆盖该列数据，而不会新增
4.7，其他方法
增加3列，EFG，value默认为np.NaN
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df = pd.concat([df, pd.DataFrame(columns=list('EFG'))]) # 列的次序无法指定，并且fillna时会对整个df做出调整
df = df.reindex(columns=list('ABCDEFG'), fill_value=0) # 列的次序按照list指定，并且fill_value只对新增列做出调整，推荐！
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