Pandas常用操作

import pandas as pdimport numpy as np#以下操作对100行，5列的数据进行操作

1.读取csv文件

csv_file = pd.read_csv('test.csv')#csv_file为dataframe格式#参数header，指定某行为列名##读取文件第一行 为数据时（即文件中无列名），采用header=None进行读取(默认header=0)##header参数是用来将第header行指定为列名，若header=None,则说明文件中无列名，得到的dataframe会默认以0,1,2···为列名##header也可以用列表做参数，如header=[0,1，3]，这里表明，第0，1，3行为列名，第2行会被丢弃csv_file = pd.read_csv('test.csv',header=None)#参数names，指定列名，应用此参数时，默认header=None。默认None。##打开csv文件，并指定列名为a,b,c,d,ecsv_file = pd.read_csv('test.csv',names=['a','b','c','d','e'])#参数index_col， 以第index_col列，作为索引值。默认None。##若文件第0列时索引值，比如0~100，则设置该列为索引值csv_file = pd.read_csv('test.csv',index_col=0)#参数usecols，指定读取哪几列##读取文件的第0，1，3列csv_file = pd.read_csv('test.csv',usecols=[0,1,3])#参数dtype，设置第几列读取的数据类型csv_file = pd.read_csv('test.csv',dtype={
   'col_name1':object,'col_name2': np.float64})#参数sep，默认','。即默认csv文件中的列与列之间以','分割，这里可以自己更换。##若文件以'\t'分隔，则读取文件可采用csv_file = pd.read_csv('test.csv',sep='\t')#参数na_values，替换NAN值，默认NAN等##如使用'str'，替换文件中的空值csv_file = pd.read_csv('test.csv',na_values='str')

2.写csv文件

csv_file.to_csv('result.csv')#将dataframe格式的数据，写入到result.csv文件中#参数index，默认True，将索引值写入到文件中。csv_file.to_csv('result.csv',index=False)#参数columns，指定哪几列写入到文件中csv_file.to_csv('result.csv',columns=[0,1,3])#参数header，默认header=0。如果没有表头，可以将其设为Nonecsv_file.to_csv('result.csv',header=None)#参数sep,默认','。即默认csv文件中的列与列之间以','分割，这里可以自己更换。#若想要生成的csv文件的列与列之间以'\t'分割。csv_file.to_csv('result.csv',sep='\t')#参数na_rep，替换NAN值，默认NAN等csv_file.to_csv('result.csv',na_rep='str')

3.DataFrame与Numpy格式的转换

#dataframe 转 numpynp_values = df_values.values#numpy 转 dataframedf_values = pd.DataFrame(np_values)#numpy 转 dataframe 并指定列名df_values = pd.DataFame(np_values,columns=[1,2,3,4,5])#numpy 转 dataframe 并指定行名(索引)df_values = pd.DataFame(np_values,index=[i for i in range(100)])

4.DataFrame数据的创建

df=pd.Dataframe(columns=[],index=[],data=[]) ##创建一个Dataframe#创建方式1--字典的键作为列索引data = {
   '水果':['苹果','梨','草莓'],       '数量':[3,2,5],       '价格':[10,9,8]}df = DataFrame(data)#创建方式2--外层字典的键作为列索引，内层字典的键作为行索引data = {
   '数量':{
   '苹果':3,'梨':2,'草莓':5},       '价格':{
   '苹果':10,'梨':9,'草莓':8}}df = DataFrame(data)#创建方式3--使用包含Series的字典创建DataFramedata = {
   '水果':Series(['苹果','梨','草莓']),       '数量':Series([3,2,5]),       '价格':Series([10,9,8])}df = DataFrame(data)

5.DataFrame数据的统计性描述

#计算每一列的统计数据，如数量、均值等等，默认只对数值型的数据进行统计df_values.describe()#使describe函数可以对字符型数据进行统计df_values.describe(include=['object'])#统计每列的min, max,mean,std,quantile,注意：当数据中存在不可比较数据时，该代码会出错df.describe('all')#得到每一列的非空数量df_values.info()#得到每一列的数据类型df_values.dtypes

6.DataFrame数据的查看

#查看前5行的数据df_values.head()#显示前10行的数据df_values.head(n=10)#查看最后5行的数据df_values.tail()#查看dataframe数据的列名df_values.columns#查看dataframe数据的行名(索引)df_values.index

7.DataFrame的切片操作

#取一列的所有数据##利用列名直接取某一列df_values['column_name']##取第index列的数据df_values[df.columns[index]]#取某一行的数据##根据行的位置，取特定行数据（列全取）df_values.loc[index]##取index行的，ab两列数据df_values.loc[[index],['a','b']]##取index行的，列名为'a' 到 列名为 'b'的所有列df_values.loc[[index],'a':'b']#根据索引位置来取数##取某一范围的数字df_values.iloc[0:10,0:10]##可按照需求，选择特定的行和列df_values.iloc[[0,5,10],[1,8,10]]#根据条件，逻辑值索引取数##取出A列中大于0的所有数据df_values[df_values.A>0]##取出A列中包含'one','two'的所有数据df_values[df_values['A'].isin(['one','two'])] #给列赋值##用数组给某列赋值df_values['A']=np.array([1]*len(df_values))##根据位置赋值df_values.loc[:,['a','c']]=[]

8.相关的操作(排序、合并)

#排序操作##降序按索引排序所有列df_values.sort_index(axis=1,ascending=False)##按某列升序排序df_values.sort_values(by='column_Name',ascending=True)#多个dataframe的合并操作##将数据框的行或列合并（concat）###按列拼接数据，要求列数和列名一样pd.concat([df1[:],df2[:],...],axis=0)###按行拼接数据，行数和行索引相同pd.concat([df1,df2,...],axis=1)##append将一行或多行数据添加df_values.append(df1[:],ignore_index=True) ##将会重新设定index

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