pandas切片使用和column赋值
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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切片使用和column赋值相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
#-*- coding: utf-8 -*- #对数据进行基本的探索 #返回缺失值个数以及最大最小值 import pandas as pd datafile= ‘../data/air_data.csv‘ #航空原始数据,第一行为属性标签 resultfile = ‘../tmp/explore.xls‘ #数据探索结果表 data = pd.read_csv(datafile, encoding = ‘utf-8‘) #读取原始数据，指定UTF-8编码（需要用文本编辑器将数据装换为UTF-8编码） explore = data.describe(percentiles = [], include = ‘all‘).T #包括对数据的基本描述，percentiles参数是指定计算多少的分位数表 #（如1/4分位数、中位数等）；T是转置，转置后更方便查阅 explore[‘null‘] = len(data)-explore[‘count‘] #describe()函数自动计算非空值数，需要手动计算空值数 explore = explore[[‘null‘, ‘max‘, ‘min‘]] explore.columns = [u‘空值数‘, u‘最大值‘, u‘最小值‘] #表头重命名 ‘‘‘这里只选取部分探索结果。 describe()函数自动计算的字段有count（非空值数）、unique（唯一值数）、top（频数最高者）、freq（最高频数）、 mean（平均值）、std（方差）、min（最小值）、50%（中位数）、max（最大值）‘‘‘ explore.to_excel(resultfile) #导出结果
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pandas 对数据帧DataFrame中数据的索引及切片操作