DataFrame常用操作

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一.DataFrame常用属性

1.基本属性

函数	返回值
values	元素
index	索引
columns	列名
dtype	数据类型
size	元素个数
ndim	维度数
shape	数据形状

二.增删查改DataFrame

1.索引（用键值对形式）

# 例：
import pandas as pd

data = pd.read_csv(r'C:\Users\zqh\Desktop\Python数据分析与应用人邮版\data\meal_order_info.csv',encoding='gbk')
print(data.columns)
print(data[['info_id','dining_table_name']][:5])
"""
返回data‘info_id’和‘dining_table_name’列前5行数据
"""

2.查看访问DataFrame中数据

• 使用iloc和loc访问
• 1）loc方法：接收索引名称
  DataFrame.loc[行索引名称，列索引名称]
• 2）iloc方法：接收索引位置
  DataFrame.iloc[行索引位置，列索引位置]
• 注意：区间索引：iloc是前闭后开，loc是前后闭

3.更新数据

取出数据列进行赋值更新

4.增添一列数据

DataFrame添加一列，只需新建一个列索引，并对该索引下的数据赋值即可

5.删除某列或某行数据

• drop方法
  pd.DataFrame.drop(labels,axis=0,level=None,inplace=False)

#例：
import pandas as pd
# data = pd.read_table(r'C:\Users\zqh\Desktop\Python数据分析与应用人邮版\data\meal_order_info.csv',sep=',',encoding='gbk')
# print(data)
data = pd.read_csv(r'C:\Users\zqh\Desktop\Python数据分析与应用人邮版\data\meal_order_info.csv',encoding='gbk')
print(data.columns)
print(data[['info_id','dining_table_name']][:5])

print(data.drop('info_id',axis=1).columns)

三.描述分析DataFrame数据

1.pandas描述性统计方法

方法	说明
min	最小值
man	最大值
mean	均值
median	中位数
var	方差
sem	标准差
skem	样本偏差
quantile	四分位数
describe	描述统计
ptp	极差
std	标准差
cov	协方差
mode	众数
kurt	样本峰度
count	非空值数目
mad	平均绝对离差