加载CSV到DataFrame和Pandas的轴

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本文介绍如何使用Python的Pandas库读取CSV文件并进行数据分析，包括数据加载、描述性统计、列行访问及计算。通过具体示例展示Pandas在数据科学中的应用。

从arr.csv文件中读取

arr.csv

date,s1,s2,s3,s4,s5
05-21,27.93  ,28.18 , 29.39  ,40.52 , 26.26
05-22,58.08  ,50.61 , 51.62  ,48.55  ,54.03
05-23,38.67  ,31.73  ,57.91  ,59.23  ,49.08
05-24,45.83  ,31.48  ,45.94  ,71.21  ,46.53
05-25,70.26  ,55.96  ,53.81  ,58.48  ,43.23
05-26,46.61  ,22.73  ,45.77  ,63.63  ,56.79
05-27,49.73  ,40.47  ,69.13  ,55.16  ,58.71
05-28,34.02  ,42.02  ,28.75  ,34.90  ,26.43
05-29,56.64  ,31.39  ,43.43  ,54.65  ,44.97
05-30,57.28 , 64.21  ,55.79 , 68.03  ,54.16

read_csv

将csv文件加载为DataFrame

describe

获取DataFrame中数据的描述信息

import pandas as pd
df = pd.read_csv('arr.csv',index_col = 'date')
#获取DataFrame中数据的描述信息，比如均值、最大最小值等
print(df.describe())
#按列访问
print(df['s1'])
#按行访问
print(df.loc['05-21'])

按列计算

axis=0、axis='index'

按行计算

axis = 1,axis='columns'