服务器之家

服务器之家 > 正文

Python3.5 Pandas模块之DataFrame用法实例分析

时间:2021-06-19 01:05     来源/作者:loveliuzz

本文实例讲述了python3.5 pandas模块之dataframe用法。分享给大家供大家参考,具体如下:

1、dataframe的创建

(1)通过二维数组方式创建

Python3.5 Pandas模块之DataFrame用法实例分析

 

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# author:zhengzhengliu
 
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import series,dataframe
 
#1.dataframe通过二维数组创建
print("======dataframe直接通过二维数组创建======")
d1 = dataframe([["a","b","c","d"],[1,2,3,4]])
print(d1)
 
print("======dataframe借助array二维数组创建======")
arr = np.array([
  ["jack",78],
  ["lili",86],
  ["amy",97],
  ["tom",100]
])
 
d2 = dataframe(arr,index=["01","02","03","04"],columns=["姓名","成绩"])
print(d2)
print("========打印行索引========")
print(d2.index)
print("========打印列索引========")
print(d2.columns)
print("========打印值========")
print(d2.values)

运行结果:

======dataframe直接通过二维数组创建======
   0  1  2  3
0  a  b  c  d
1  1  2  3  4
======dataframe借助array二维数组创建======
      姓名   成绩
01  jack   78
02  lili   86
03   amy   97
04   tom  100
========打印行索引========
index(['01', '02', '03', '04'], dtype='object')
========打印列索引========
index(['姓名', '成绩'], dtype='object')
========打印值========
[['jack' '78']
 ['lili' '86']
 ['amy' '97']
 ['tom' '100']]

(2)通过字典方式创建

Python3.5 Pandas模块之DataFrame用法实例分析

 

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
#2.dataframe通过字典创建,键作为列索引,键值作为数据值,行索引值自动生成
 
data = {
  "apart":['1101',"1102","1103","1104"],
  "profit":[2000,4000,5000,3500],
  "month":8
}
 
d3 = dataframe(data)
print(d3)
print("========行索引========")
print(d3.index)
print("========列索引========")
print(d3.columns)
print("========数据值========")
print(d3.values)

运行结果:

apart  month  profit
0  1101      8    2000
1  1102      8    4000
2  1103      8    5000
3  1104      8    3500
========行索引========
rangeindex(start=0, stop=4, step=1)
========列索引========
index(['apart', 'month', 'profit'], dtype='object')
========数据值========
[['1101' 8 2000]
 ['1102' 8 4000]
 ['1103' 8 5000]
 ['1104' 8 3500]]

2、dataframe数据获取

 

Python3.5 Pandas模块之DataFrame用法实例分析

Python3.5 Pandas模块之DataFrame用法实例分析

Python3.5 Pandas模块之DataFrame用法实例分析

 

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import series,dataframe
 
#3.dataframe获取数据
data = {
  "apart":['1101',"1102","1103","1104"],
  "profit":[2000,4000,5000,3500],
  "month":8
}
 
d3 = dataframe(data)
print(d3)
 
print("======获取一列数据======")
print(d3["apart"])
print("======获取一行数据======")
print(d3.ix[1])
 
print("======修改数据值======")
d3["month"] = [7,8,9,10]        #修改值
d3["year"] = [2001,2001,2003,2004]   #新增列
d3.ix["4"] = np.nan
print(d3)

运行结果:

 apart  month  profit
0  1101      8    2000
1  1102      8    4000
2  1103      8    5000
3  1104      8    3500
======获取一列数据======
0    1101
1    1102
2    1103
3    1104
name: apart, dtype: object
======获取一行数据======
apart     1102
month        8
profit    4000
name: 1, dtype: object
======修改数据值======
  apart  month  profit    year
0  1101    7.0  2000.0  2001.0
1  1102    8.0  4000.0  2001.0
2  1103    9.0  5000.0  2003.0
3  1104   10.0  3500.0  2004.0
4   nan    nan     nan     nan

3、pandas基本功能

 

Python3.5 Pandas模块之DataFrame用法实例分析

(1)pandas数据文件读取

Python3.5 Pandas模块之DataFrame用法实例分析

Python3.5 Pandas模块之DataFrame用法实例分析

 

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import series,dataframe
 
#pandas基本操作
#1.数据文件读取
 
df = pd.read_csv("data.csv")
print(df)

运行结果:

    name  age  source
0  gerry   18    98.5
1    tom   21    78.2
2   lili   24    98.5
3   john   20    89.2

(2)数据过滤获取

Python3.5 Pandas模块之DataFrame用法实例分析

 

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import series,dataframe
 
#pandas基本操作
#1.数据文件读取
 
df = pd.read_csv("data.csv")
print(df)
 
#2.数据过滤获取
 
columns = ["姓名","年龄","成绩"]
df.columns = columns    #更改列索引
print("=======更改列索引========")
print(df)
 
#获取几列的值
df1 = df[columns[1:]]
print("=======获取几列的值========")
print(df1)
print("=======获取几行的值========")
print(df.ix[1:3])
 
#删除含有nan值的行
df2 = df1.dropna()
print("=======删除含有nan值的行=======")
print(df2)

运行结果:

 name  age  source
0  gerry   18    98.5
1    tom   21     nan
2   lili   24    98.5
3   john   20    89.2
=======更改列索引========
      姓名  年龄    成绩
0  gerry  18  98.5
1    tom  21   nan
2   lili  24  98.5
3   john  20  89.2
=======获取几列的值========
   年龄    成绩
0  18  98.5
1  21   nan
2  24  98.5
3  20  89.2
=======获取几行的值========
     姓名  年龄    成绩
1   tom  21   nan
2  lili  24  98.5
3  john  20  89.2
=======删除含有nan值的行=======
   年龄    成绩
0  18  98.5
2  24  98.5
3  20  89.2

希望本文所述对大家python程序设计有所帮助。

原文链接:https://blog.csdn.net/loveliuzz/article/details/78498094

标签:

相关文章

热门资讯

2020微信伤感网名听哭了 让对方看到心疼的伤感网名大全
2020微信伤感网名听哭了 让对方看到心疼的伤感网名大全 2019-12-26
yue是什么意思 网络流行语yue了是什么梗
yue是什么意思 网络流行语yue了是什么梗 2020-10-11
背刺什么意思 网络词语背刺是什么梗
背刺什么意思 网络词语背刺是什么梗 2020-05-22
苹果12mini价格表官网报价 iPhone12mini全版本价格汇总
苹果12mini价格表官网报价 iPhone12mini全版本价格汇总 2020-11-13
2021德云社封箱演出完整版 2021年德云社封箱演出在线看
2021德云社封箱演出完整版 2021年德云社封箱演出在线看 2021-03-15
返回顶部