[数据分析工具] Pandas 功能介绍(一)
- 如果你在使用 Pandas(Python Data Analysis Library) 的话,下面介绍的对你一定会有帮助的。
- DataFrame:行列数据,类似 Excel 的 sheet,或关系型数据库的表
- series:单列数据
- axis:0:行,1:列
- shape:DataFrame的行列数,(行数,列数)
1. 加载 CSV
- 直接加载
- 无参数加载
- 无参数加载
- 选择特定列加载
- 时间转换加载

- 分批加载


2. 浏览 DataFrame 数据
- df.head(n):浏览数据的前 n 行,默认 5 行
- df.tail(n):浏览数据的末尾 n 行,默认 5 行
- df.sample(n):随机浏览 n 行数据,默认 5 行
- df.shape:tuple 类型的数据行列数,(行数,列数)
- df.describe():计算评估数据的趋势
- df.info():内存和数据类型
3. 在 DataFrame 中增加列
- 简单方式
df['new_column'] = 1
- 计算方式
- 条件方式


- 循环方式


4. 选择指定单元格
- loc 根据标签选取loc
- iloc 根据索引选取
- 选取行数据
- df.loc[[行索引数组]],df.iloc[[行索引数组]]

- 索引开始位置:闭区间
- 索引结束位置:开区间
- loc 和 iloc 选取整列数据的时候,看上去与 df[列名数组] 的方式一致,但是其实前者返回的仍然是 DataFrame,后者返回的是 Series

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