关于pandas的一些应用

本文介绍了使用 Python 的 Pandas 库进行数据处理的一些实用技巧,包括如何同时索引多列、筛选特定值的行、执行切片操作以及合并数据表等。

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import pandas as pd

 

df0 = pd.DataFrame(....) # df0为数据全体

 

1、同时索引两列  :

 df[ ['列名1',‘列名2’] ]

 

2、把某列中 等于某值得 样本筛选出来,如把客户性质列的 'Bad‘ 客户筛选出来:

方法一:gb = df0.groupby(['客户性质'])  #首先把df0 按照客户性质group一下,

                df_bad = gb.get_group('Bad') #再把数据结构为gb的 get_group 函数把 'Bad' 值 提取出来放到 df_bad 中

方法二:dftest1 = df0.ix[df0.客户性质 ==  'Bad']

 

3、切片操作:某一列某范围:

dftest2 = df0[df0['逾期天数']>60]

 

4、两个表合并,方法:

 df_gab = df_good.append(df_bad)

 

 

### Pandas 使用指南与介绍 Pandas 是一个功能强大的 Python 数据分析库,提供了丰富的工具来处理结构化数据。它基于 NumPy 库开发,具有高效的数据操作能力,并广泛应用于数据分析和科学计算领域[^2]。 #### 1. Pandas 的核心功能 Pandas 提供了两种主要的数据结构:`Series` 和 `DataFrame`。 - **Series** 是一维数组结构,类似于定长有序的字典,由一组数据和与之相关的索引(index)组成[^4]。 - **DataFrame** 是二维表格型数据结构,可以看作是由多个 Series 组成的集合,适合存储和操作结构化数据[^2]。 #### 2. Pandas 的优势 - Pandas 提供了简洁的 API,使开发者能够专注于代码的核心逻辑,而无需过多关注底层实现细节[^1]。 - 它实现了与其他库的无缝集成,例如 SciPy、scikit-learn 和 Matplotlib,从而增强了数据分析和可视化的功能[^1]。 - Pandas 官方网站提供了详尽的文档和教程,同时拥有活跃的社区支持,方便用户快速上手和解决问题。 #### 3. Pandas 的基本操作示例 以下是一些常见的 Pandas 操作示例: ##### 创建 Series 和 DataFrame ```python import pandas as pd # 创建 Series s = pd.Series([1, 3, 5, 7], index=['a', 'b', 'c', 'd']) print(s) # 创建 DataFrame data = {'col1': [1, 2, 3, 4], 'col2': ['A', 'B', 'C', 'D']} df = pd.DataFrame(data) print(df) ``` ##### 数据选择与过滤 ```python # 选择列 col1 = df['col1'] print(col1) # 过滤行 filtered_df = df[df['col1'] > 2] print(filtered_df) ``` ##### 数据操作 ```python # 添加新列 df['col3'] = df['col1'] * 2 print(df) # 删除列 df.drop('col2', axis=1, inplace=True) print(df) ``` #### 4. 自动补全功能 在 IPython 或 Jupyter Notebook 环境中,Pandas 提供了自动补全功能,可以帮助用户快速查找可用属性和方法。例如,输入 `df2.<TAB>` 后按下 Tab 键,将显示所有可用的属性和方法,如 `df2.add`, `df2.apply`, `df2.describe` 等[^3]。 #### 5. 学习资源 Pandas 官方网站提供了详细的入门教程和使用指南,适合初学者快速掌握其基本用法。此外,社区中有大量第三方教程和案例可供参考。 ---
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