一个很偶然的机会,主动出击挑战一个之前没有尝试过的新东西,在做的过程中需要处理一些csv文件的数据,以下是我总结的一些小方法,希望对和我一样的新手朋友们有所帮助,初次尝试,望路过的朋友有更好的方法可以留言补充,小弟在此谢过~

1. 读取文件的某一列并追加到另一个文件中

import pandas as pd
filename = '/Users/nova.li/Desktop/workspace/对齐数据/6w_risk_date_merge.csv'
df1 = pd.read_csv(filename)
#设置索引从1开始
df1.index = df1.index + 1 #从这个csv文件中读取所要追加到另一个文件的原始文件并取列名
df2 = pd.read_csv('/Users/nova.li/Desktop/workspace/对齐数据/6w_2104_2106.csv')
df1['label'] = df2['label_fpd4']
#输出重写之后的文件,并设置所有列的列名为id,表中的小数位为0
df1.to_csv(filename, index=True, index_label='id',float_format='%.0f')

2.删除csv文件中的某列数据

import pandas as pd
filename = '/Users/nova.li/Desktop/workspace/对齐数据/6w_risk_date_merge.csv'
df = pd.read_csv(filename)
df = df.drop(['md5(mobile)', 'date'], axis=1)

3. 修改指定某列列名

import pandas as pd
filename = '/Users/nova.li/Desktop/workspace/对齐数据/6w_2104_2106_label.csv'
df = pd.read_csv(filename)
df.rename(columns={'label_mob3': 'label'}, inplace=True)
df.to_csv(filename)

4. 查看某一列数值为1的个数

pd.read_csv('/Users/nova.li/Desktop/workspace/对齐数据/6w_2104_2106.csv')['label_mob3'].sum()

5. 替换列数据

import pandas as pd
fname = '/Users/nova.li/Desktop/workspace/对齐数据/6w_2104_2106_done.csv'
df = pd.read_csv(fname)
data = pd.read_csv('/Users/nova.li/Desktop/workspace/对齐数据/6w_2104_2106.csv')
#删除原来的列
df = df.drop(['label'], axis=1)
#新增一列,并将另一个csv文件的某一列添加过来
df['new_label'] = data['label_mob1']
#更改列名
df.rename(columns={'new_label': 'label'}, inplace=True)
df.to_csv(fname, index=False)

6. 按比例切分文件

#安装scikit-learn(sklearn)模块
pip install scikit-learn
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np data = pd.read_csv('/Users/nova.li/Desktop/workspace/对齐数据/6w_2104_2106_done2.csv')
train,test = train_test_split(data,test_size=0.3,) #测试集的比例是30%
np.savetxt('/Users/nova.li/Desktop/workspace/对齐数据/6w_2104_2106_train.csv',train,delimiter=",",fmt='%s') #delimiter=“,” 才能一个数据一个格
np.savetxt('/Users/nova.li/Desktop/workspace/对齐数据/6w_2104_2106_test.csv',test,delimiter=",",fmt='%s')

7. 读取某个文件的前多少行

import pandas as pd
fname = '/Users/nova.li/Desktop/workspace/对齐数据/6w_2104_2106_test.csv'
df = pd.read_csv(fname)
df = df.head(43418)
df.to_csv(fname, index=False)

8. 读取某个文件的后多少行

import pandas as pd
fname = '/Users/nova.li/Desktop/workspace/对齐数据/6w_2104_2106_label_mob1_test.csv'
df = pd.read_csv(fname)
df = df.tail(18608)
df.to_csv(fname, index=False)

9. 将某一列数据转化为整数

fname = '/Users/nova.li/Desktop/workspace/对齐数据/predict_res_2e2d6f4f_csv.csv'
df = pd.read_csv(fname)
#重新赋值方式
df['id'] = df['id'].astype('int')
df['model_label'] = df['model_label'].astype('int')
df.to_csv(fname, index=False)

10. 空值填充

import pandas as pd
fname = '/Users/nova.li/Desktop/workspace/对齐数据/predict_res_2e2d6f4f_csv.csv'
df = pd.read_csv(fname)
df.fillna(9999, inplace = True)
df.to_csv(fname, index=False)
#print(df.to_string())

我也不知道我一个做前端的为什么一下子就接触到python的东西了,总而言之,多学点东西总是好的,继续努力,今天也要加油鸭~

Pandas 数据的一些基本操作的更多相关文章

  1. Python的工具包[1] -> pandas数据预处理 -> pandas 库及使用总结

    pandas数据预处理 / pandas data pre-processing 目录 关于 pandas pandas 库 pandas 基本操作 pandas 计算 pandas 的 Series ...

  2. 数据分析与展示——Pandas数据特征分析

    Pandas数据特征分析 数据的排序 将一组数据通过摘要(有损地提取数据特征的过程)的方式,可以获得基本统计(含排序).分布/累计统计.数据特征(相关性.周期性等).数据挖掘(形成知识). .sort ...

  3. pandas小记:pandas数据输入输出

    http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52208727 数据输入输出 数据pickling pandas数据pickling比保存和读取csv文 ...

  4. mysql(三) 数据表的基本操作操作

    mysql(三) 数据表的基本操作操作 创建表,曾删改查,主键,外键,基本数据类型. 1. 创建表 create table 表名( 列名 类型 是否可以为空, 列名 类型 是否可以为空 )ENGIN ...

  5. Pandas数据排序

    Pandas数据排序 .sort_index() 在指定轴上根据索引进行排序,索引排序后内容会跟随排序 b = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5),inde ...

  6. pandas数据操作

    pandas数据操作 字符串方法 Series对象在其str属性中配备了一组字符串处理方法,可以很容易的应用到数组中的每个元素 t = pd.Series(['a_b_c_d','c_d_e',np. ...

  7. Pandas数据存取

    pd.read_excel('foo.xlsx', 'Sheet1', index_col=None, na_values=['NA']) Pandas数据存取 Pandas可以存取多种介质类型数据, ...

  8. pandas 数据预处理

    pandas 数据预处理 缺失数据处理 csv_data=''' A,B,C,D 1.0,2.0,3.0,4.0 5.6,6.0,,8.0 0.0,11.0,12.0,,''' import pand ...

  9. Pandas数据规整

    Pandas数据规整 数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备上的,有时候存放在文件或数据库中的数据并不能满足数据处理应用的要求 Pandas提供了一组高级的.灵活的.高效的核心函数和算法,它 ...

随机推荐

  1. kubebuilder实战之六:构建部署运行

    欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS ...

  2. pgsql学习

    --求所有人的薪水的总和,平均值,最大值,最小值 select sum(sal) , avg(sal), max(sal) , min(sal) from emp; --求总的行数 select co ...

  3. Ubuntu中配置tomcat

    1.从网上下载的tomcat配置失败后,servername那一栏写不了,必须要删除工作空间的配置文件 sudo rm /home/{username}/workspace/.metadata/.pl ...

  4. IDEA中的Git操作,看这一篇就够了!

    大家在使用Git时,都会选择一种Git客户端,在IDEA中内置了这种客户端,可以让你不需要使用Git命令就可以方便地进行操作,本文将讲述IDEA中的一些常用Git操作. 环境准备 使用前需要安装一个远 ...

  5. Ubuntu18.04 + NVidia显卡 + Anaconda3 + Tensorflow-GPU 安装、配置、测试 (无需手动安装CUDA)

    其中其决定作用的是这篇文章  https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/Install-TensorFlow-with-GPU-Support-the-Easy-Wa ...

  6. 再见了,我的散装研发管理平台;再见了,4台ECS!

    周末的时候,收到好几个云服务器临近过期的通知短信,准备续个费,居然都要大几千!因为这几个都是以前低价抢购的,掐指一算,如果都续费的话,要蚕食好多利润!作为一名自己养活自己的独立开发者,节省成本是必备技 ...

  7. Linux(一)——简介

    aaa https://www.cnblogs.com/three-fighter/p/14644152.html#navigator

  8. 模拟9:T1:斐波那契

    Description: 题目描述:   小 C 养了一些很可爱的兔子.   有一天,小 C 突然发现兔子们都是严格按照伟大的数学家斐波那契提出的模型来进行繁衍:一对兔子从出生后第二个月起,每个月刚开 ...

  9. python轻量级orm框架 peewee常用功能速查

    peewee常用功能速查 peewee 简介 Peewee是一种简单而小的ORM.它有很少的(但富有表现力的)概念,使它易于学习和直观的使用. 常见orm数据库框架 Django ORM peewee ...

  10. Nginx:多项目开发配置跨域代理

    简述Nginx应用场景(前后端) 当我们开发 vue 项目中可以通过 proxyTable 进行跨域,但如果是原生的 html+css+js ,或者其他没有跨域插件的项目中,想要跨域就要引入配置许多的 ...