zoukankan      html  css  js  c++  java
  • pandas之DataFrame

    一、添加数据

    1.创建数据框Object Creation

    import pandas as pd
    import numpy as np
    dates=pd.date_range('2020-03-08',periods=7)
    dF1=pd.DataFrame(np.random.rand(7,4),index=dates)

    2.整合数据

    Concat/Merge/Append
    Concat:将数据框拼接在一起(可按rows或columns)
    Merge:类似于SQL中Join的用法
    Append:将数据按rows拼接到数据框中

    3.数据导入和导出

    Csv和Excel

    二、数据查看及操作

    1.查看

    head():查看数据前几项,看数据长什么样
    info():查看数据类型,以及数据缺失情况
    descibe():查看数据描述统计性信息,数据大概分布情况

    dF1.head()
    dF1.info()
    dF1.describe()

    2.选取

    #主要操作
    dF1['属性名']
    dF1[0:3]
    dF1.loc[0]
    dF1.iloc[1]
    dF1.iloc[1:3,[0,3]]
    dF1[dF1['属性名']>30]
    dF1[dF1['A'].isin(['B'])]
    dF1[dF1['A'].isin(['B'])&(dF1['C']>5)] 

    3.分组

    dF1.groupby('属性名')

    4.删除行或列

    #axis代表选中的是行还是列,列是1,行是2。inplace代表有没有真正删除
    dF1.drop('A',axis = 1,inplace = True)

     

  • 相关阅读:
    python—虚拟环境搭建
    pytnon—线程,进程
    python——新excel模块之openpyxl
    装饰器——应用
    css样式
    HTML
    广图登陆知网下载资源教程
    使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果
    k-近邻算法概述
    机器学习基础
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/huanghuangwei/p/12442653.html
Copyright © 2011-2022 走看看