3.1panda基礎(chǔ)操作

頭文件：

import numpy as np import pandas as pd

創(chuàng)建pandas序列

pandas會默認(rèn)添加序號

s = pd.Series([1,3,6,np.nan,44,1])

創(chuàng)建時間序列。periods=6：生成六個數(shù)據(jù)

dates = pd.date_range('20160101',periods=6)

自己定義數(shù)據(jù)標(biāo)簽

index是值行標(biāo)簽。colums是列標(biāo)簽

df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=['A','B','C','D'])

字典創(chuàng)建法

df2 = pd.DataFrame({'A':1.,'B':pd.Timestamp('20130102'),'C':pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype='float32'),'D':np.array([3]*4,dtype='int32'),'E':pd.Categorical(["test","train","test","train"]),'F':'foo' })

打印各列的數(shù)據(jù)形式

print(df2.dtypes)

返回所有行的序號

print(df2.index)

返回所有列的序號

print(df2.columns)

返回所有的值

print(df2.values)

對各列的描述：count mean min等等

df2.describe()

轉(zhuǎn)置！行變列，列變行

df2.T

排序

#按列標(biāo)簽排序 False是倒序，True是正序 df2.sort_index(axis=1,ascending=False)#按指定標(biāo)簽下的數(shù)值進(jìn)行排序 df2.sort_values(by='E')

3.2pandas選擇數(shù)據(jù)

頭文件：

import numpy as np import pandas as pd

選擇標(biāo)簽‘A’的數(shù)據(jù)

dates = pd.date_range('20130101',periods=6) df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=['A','B','C','D']) print(df['A']) #等同與df.A

切片

print(df[0:3]) print(df['20130102':'20130104'])

根據(jù)標(biāo)簽選擇數(shù)據(jù)：loc

print(df.loc['20130102']) print(df.loc['20130102',['A','B']])

根據(jù)位置選擇數(shù)據(jù):iloc

print(df.iloc[3:5,1:3])

綜合選擇：ix (已被棄用)

#print(df.ix[:3,['A','C']])

根據(jù)閾值選擇數(shù)據(jù)

print(df[df.A > 1])#若只打印A這一列大于8的數(shù)據(jù) print(df['A'][df['A']>1])

3.3pandas設(shè)置值

頭文件：

import numpy as np import pandas as pd

根據(jù)序列改

dates = pd.date_range('20130101',periods=6) df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=['A','B','C','D'])df.iloc[2,2] = 1111

根據(jù)標(biāo)簽改

df.loc['20130101','B'] = 2222

把A>1的部分的所有值都改成0（不止標(biāo)簽A部分）

df[df.A>1] = 0

只把A部分大于1的部分改成0

df.A[df.A>1] = 0

增加一列標(biāo)簽

df['F'] = np.nan df['E'] = pd.Series([1,2,3,4,5,6],index = pd.date_range('20130101',periods=6)) 創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎勵來咯，堅(jiān)持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的pandas基础操作的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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