pandas简易学习教程/练习(1)

本文是pandas学习教程的第一部分,介绍了如何使用Python的pandas库进行数据处理。通过交互式平台Jupyter Notebook演示,代码已上传至GitHub,提供QQ和邮箱联系方式交流。

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pandas是Python处理数据的一个数据分析处理库,这里的代码我都是在anaconda的Jupyter Notebook上运行的,这是个交互式平台可以立马看到结果(很方便),当然也可以在pycharm上运行,如果没有安装运行的环境的可以参考以下博文
http://blog.youkuaiyun.com/a_hui_tai_lang/article/details/78689559
废话少说,一切尽在代码之中
代码已经上传到我的GitHub,https://github.com/LoyalWilliams/machinelearning

# coding: utf-8
# In[1]:
import pandas
#利用pandas读取csv格式的数据
titanic_train=pandas.read_csv("titanic_train.csv")
print(type(titanic_train))
print(titanic_train.dtypes)

# In[2]:
# 显示帮助文档
print(help(pandas.read_csv))

这里写图片描述

# In[4]:
#显示前几条数据,默认显示5条
titanic_train.head()

这里写图片描述

# In[5]:
#显示倒数前几条数据,默认显示5条
titanic_train.tail()

这里写图片描述

# In[6]:
#查看列名字
titanic_train.columns

这里写图片描述

# In[7]:
#查看形状,即维度
titanic_train.shape

这里写图片描述

# In[9]:
#pandas 使用索引定位数据,使用loc函数即可
#Series object representing the row at index 0.
print(titanic_train.loc[2])

这里写图片描述

# In[17]:
#通过切片取数据,如取3到6行的数据
titanic_train.loc[3:6]

这里写图片描述

# In[27]:
#取2,5,10的数据,注意这里传入的参数是一个列表
# titanic_train.loc[[2,5,10]]#这条语句与以下两条语句等价
two_five_ten=[2,5,10]
titanic_train.loc[two_five_ten]

这里写图片描述

# In[28]:
#通过列名取数据,注意这里传入的参数是一个列表
# titanic_train[["Name","Sex"]]这条语句与以下两条语句等价
name_sex=["Name","Sex"]
titanic_train[name_sex]

这里写图片描述

# In[35]:
# 查找列名以e结尾的数据
col_name=titanic_train.columns.tolist()
print(col_name)
end_with_e_col=[]

for c in col_name:
  if c.endswith("e"):
    end_with_e_col.append(c)
print(end_with_e_col)
end_with_data=titanic_train[end_with_e_col]
print(end_with_data.head(3))

这里写图片描述

# In[36]:
#增加列操作,注意增加的列的维度必须和原来的dataframe的维度匹配,如下增加一列name2
titanic_train["Name2"]=titanic_train["Name"]
titanic_train.head()

这里写图片描述

# In[48]:
#对dataframe进行排序,按年龄来排序
titanic_train.sort_values("Age",inplace=True,ascending=True)
titanic_train.head()

我的GitHub
QQ:2541692705
邮箱:loyalwilliams@163.com
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