pandas基础操作

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了pandas基础操作相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

 

Pandas基于两种数据类型: series 与 dataframe 

Series:是一个一维的数据类型

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 DataFrame:是一个二维的表结构

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选择/切片

df[‘code‘]    # 选取一列,生成一个Series 

df[[‘code‘]]   # 选取一列,生成一个DataFrame

df[[‘code‘, ‘unit‘]]   # 选取多列

df[1:3]        #第1行到第2行(不含第3行)  

loc,在知道列名字的情况下,df.loc[index,column] 选取指定行,列的数据

iloc完全用数字来定位 iloc[row_index, column_index]

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isin 过滤

df[df[‘unit‘].isin([‘1单元‘]) 

缺省项

# pandas 中使用np.nan作为缺省项的值

# 删除所有带有缺省项的行 :df.dropna(how = ‘any)

# 填充缺省项:df.fillna(value = 7)

# 获得缺省项的布尔掩码:pd.isnull(df)

观察操作

# 前几行数据

df.head()

# 显示索引

df.index

# 显示列

df.columns

# 转置

df.T

 

参考文档:http://www.data-master.net/80533003

 

以上是关于pandas基础操作的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

pandas GroupBy上的方法apply:一般性的“拆分-应用-合并”

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