DataFrame常用小知识汇总

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• 按条件筛数据
• 查看、统计类
• 更改dataframe

按条件筛数据

df[df[列名]>=某个值]

# 取2020-06-06包含这天的数据
df1= df[df['date']>='2020-06-06']
#取完之后，丢掉原索引，重置索引（0，1......)
df1= df1.reset_index(drop=True)

筛某个列只有[值1，值2…]的df isin()

#筛出expid列值为online的数据
df= df[df['expid'].isin(['online'])]
df= df.reset_index(drop=True)

提取指定行列 iloc[]

#根据行号、行号和列号查看某一行的数据
#默认初始行号列号从行0、列0开始
df.iloc[6949] #行6949的数据
df.iloc[6949:7000,3]#行6949到行7000，列3的数据

查看、统计类

某一列有多少种值 nunique()

#某一列有多少种值
df['pid'].nunique()

更改dataframe

删除某一行或者一列

用法：DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)

参数说明：
labels 就是要删除的行列的名字，用列表给定
axis 默认为0，指删除行，因此删除columns时要指定axis=1；
index 直接指定要删除的行
columns 直接指定要删除的列
inplace=False，默认该删除操作不改变原数据，而是返回一个执行删除操作后的新dataframe；
inplace=True，则会直接在原数据上进行删除操作，删除后无法返回。

因此，删除行列有两种方式：
1）labels=None,axis=0 的组合
2）index或columns直接指定要删除的行或列

https://blog.csdn.net/songyunli1111/article/details/79306639