Panda Dataframe 基础知识

Pandas DataFrame基础知识

1.1简介

Pandas是一个用于数据分析的开源Python库。具有两种数据实现：Dataframe、Series格式。

Dataframe表示整个电子表格或矩形数据。

Series表示单列，具体来说是Dataframe的子集，表示其中的一列。

1.2加载数据集

导库

import pandas
import pandas as pd

示例

df = pandas.read_csv(r'../file_name',sep='\t')
print(df.head())

常用属性与函数：
type() #内置函数查看变量的数据类型 例：type(df)
df.shape #获取行数与列数
df.colums #获取列名
df.dtypes #获取每一列的类型
df.info() #获取更多数据信息

1.3查看列、行和单元格

1.3.1列子集

#获取单列
colums_1 = df['colums_name']
#获取多列
colums_name = df[['colums_1','colums_2','colums_3']]
​
#使用函数查看获取的列
colums_1.head()
colums_1.tail()
​
colums_name.head()
colums_name.tail()

1.3.2行子集

#两种方法 loc 与 iloc
#loc 基于索引标签获取行子集（行名，时间序列，下面的例子是行名等于行号的情况）
#iloc 基于行索引获取行子集（行号）
​
#获取第一行，从0开始计数
df.loc[0]
#获取最后一行 返