这篇文章主要介绍了Python Pandas 修改表格数据类型 DataFrame 列的顺序案例，文章通过主题展开详细的相关内容，感兴趣的小伙伴可以参考一下！
一、修改表格数据类型 DataFrame 列的顺序
实战场景：Pandas如何修改表格数据类型 DataFrame 列的顺序
1.1主要知识点
文件读写基础语法数据构建PandasNumpy
实战：
1.2创建 python 文件
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(66)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=list('ABCD'))
print(df)
df = df[["D", "A", "B", "C"]]
print(df)1.3运行结果
A B C D0 0.154288 0.133700 0.362685 0.6791091 0.194450 0.251210 0.758416 0.5576192 0.514803 0.467800 0.087176 0.8290953 0.298641 0.031346 0.678006 0.9034894 0.514451 0.539105 0.664328 0.6340575 0.353419 0.026643 0.165290 0.8793196 0.067820 0.369086 0.115501 0.0962947 0.083770 0.086927 0.022256 0.7710438 0.049213 0.465223 0.941233 0.2165129 0.361318 0.031319 0.304045 0.188268 D A B C0 0.679109 0.154288 0.133700 0.3626851 0.557619 0.194450 0.251210 0.7584162 0.829095 0.514803 0.467800 0.0871763 0.903489 0.298641 0.031346 0.6780064 0.634057 0.514451 0.539105 0.6643285 0.879319 0.353419 0.026643 0.1652906 0.096294 0.067820 0.369086 0.1155017 0.771043 0.083770 0.086927 0.0222568 0.216512 0.049213 0.465223 0.9412339 0.188268 0.361318 0.031319 0.304045
二、Pandas 如何统计某个数据列的空值个数
实战场景：Pandas如何统计某个数据列的空值个数
2.1主要知识点
文件读写基础语法Pandasnumpy
实战：
2.2创建 python 文件
"""
对如下DF，设置两个单元格的值
·使用iloc 设置(3,B)的值是nan
·使用loc设置(8,D)的值是nan
"""
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(66)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=list('ABCD'))
df.iloc[3, 1] = np.nan
df.loc[8, 'D'] = np.nan
print(df)
print(df.isnull().sum())2.3运行结果
A B C D0 0.154288 0.133700 0.362685 0.6791091 0.194450 0.251210 0.758416 0.5576192 0.514803 0.467800 0.087176 0.8290953 0.298641NaN 0.678006 0.9034894 0.514451 0.539105 0.664328 0.6340575 0.353419 0.026643 0.165290 0.8793196 0.067820 0.369086 0.115501 0.0962947 0.083770 0.086927 0.022256 0.7710438 0.049213 0.465223 0.941233NaN9 0.361318 0.031319 0.304045 0.188268A 0B 1C 0D 1dtype: int64
三、Pandas如何移除包含空值的行
实战场景：Pandas如何移除包含空值的行
3.1主要知识点
文件读写基础语法Pandasnumpy
实战：
3.2创建 python 文件
"""
对如下DF，设置两个单元格的值
·使用iloc 设置(3,B)的值是nan
·使用loc设置(8,D)的值是nan
"""
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(66)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=list('ABCD'))
df.iloc[3, 1] = np.nan
df.loc[8, 'D'] = np.nan
print(df)
df2 = df.dropna()
print(df2)3.3运行结果
A B C D0 0.154288 0.133700 0.362685 0.6791091 0.194450 0.251210 0.758416 0.5576192 0.514803 0.467800 0.087176 0.8290953 0.298641NaN 0.678006 0.9034894 0.514451 0.539105 0.664328 0.6340575 0.353419 0.026643 0.165290 0.8793196 0.067820 0.369086 0.115501 0.0962947 0.083770 0.086927 0.022256 0.7710438 0.049213 0.465223 0.941233NaN9 0.361318 0.031319 0.304045 0.188268 A B C D0 0.154288 0.133700 0.362685 0.6791091 0.194450 0.251210 0.758416 0.5576192 0.514803 0.467800 0.087176 0.8290954 0.514451 0.539105 0.664328 0.6340575 0.353419 0.026643 0.165290 0.8793196 0.067820 0.369086 0.115501 0.0962947 0.083770 0.086927 0.022256 0.7710439 0.361318 0.031319 0.304045 0.188268
四、Pandas如何精确设置表格数据的单元格的值
实战场景：Pandas如何精确设置表格数据的单元格的值
4.1主要知识点
文件读写基础语法Pandasnumpy
实战：
4.2创建 python 文件
"""
对如下DF，设置两个单元格的值
·使用iloc 设置(3,B)的值是nan
·使用loc设置(8,D)的值是nan
"""
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(66)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=list('ABCD'))
print(df)
df.iloc[3, 1] = np.nan
df.loc[8, 'D'] = np.nan
print(df)4.3运行结果
A B C D0 0.154288 0.133700 0.362685 0.6791091 0.194450 0.251210 0.758416 0.5576192 0.514803 0.467800 0.087176 0.8290953 0.298641 0.031346 0.678006 0.9034894 0.514451 0.539105 0.664328 0.6340575 0.353419 0.026643 0.165290 0.8793196 0.067820 0.369086 0.115501 0.0962947 0.083770 0.086927 0.022256 0.7710438 0.049213 0.465223 0.941233 0.2165129 0.361318 0.031319 0.304045 0.188268 A B C D0 0.154288 0.133700 0.362685 0.6791091 0.194450 0.251210 0.758416 0.5576192 0.514803 0.467800 0.087176 0.8290953 0.298641NaN 0.678006 0.9034894 0.514451 0.539105 0.664328 0.6340575 0.353419 0.026643 0.165290 0.8793196 0.067820 0.369086 0.115501 0.0962947 0.083770 0.086927 0.022256 0.7710438 0.049213 0.465223 0.941233NaN9 0.361318 0.031319 0.304045 0.188268