Pandas DataFrame 基础知识

jupyter文件在这里。本文还参考了****¹。

引入包并导入数据

import pandas as pd
df = pd.read_csv('sample.csv')

查看原始数据

function	description	return type
df.head(n)	查看前n行，n不写则查看所有行	DataFrame
df.tail(n)	查看后n行，n不写则查看所有行	DataFrame
df.shape	查看row和column数	tuple
df.index	查看index	RangeIndex
df.columns	查看columns	Index
df[n:m]	slice风格查看第n到第m行（不包括第m行）	DataFrame
df.column_name	查看某column数据	Series
df[‘column_name’]	同上	Series
df[[‘column_name1’( ,‘column_name2( , …)’]]	查看多列数据	DataFrame

连续使用上面倒数四种函数可以获取指定位置的数据。具体要看type。

# 查看指定位置数据的例子
df[['column_name']][n:m]

查看统计信息

function	description
df.describe()	查看简单统计信息
df.max()	最大值
df.min()	最小值
df.mean()	平均值

SQL风格数据查询

df[['name','age']][df['salary']>df['salary'].mean()]

set_index()/reset_index()

df = set_index('id', inplace = True)

如果inplace参数为True，则在原DataFrame上做如下修改：

如不想修改原DataFrame，可另inplace = False:

df2 = df.set_index('id', inplace=False)

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1. Python Pandas Tutorial 2: Dataframe Basics ↩︎