import pandas as pd
用英超积分榜这个实例来熟悉下pandas中DataFrame的操作。首先从网上抠一个当前的英超积分榜,保存为ecxel格式。然后导入到pandas中,初始化为一个DataFrame。
对表格的各种操作中总体上就可以分为4类:查,改,增,删。下面练习一下。
df = pd.read_excel("英超积分表.xlsx")
其完整数据,如下表:
df
| 排名 | 球队 | 场次 | 积分 | 胜 | 平 | 负 | 进球 | 失球 | 净胜球 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 曼城 | 33 | 77 | 24 | 5 | 4 | 69 | 24 | 45 |
| 1 | 2 | 曼联 | 32 | 66 | 19 | 9 | 4 | 64 | 35 | 29 |
| 2 | 3 | 莱斯特城 | 32 | 59 | 18 | 5 | 9 | 58 | 37 | 21 |
| 3 | 4 | 切尔西 | 32 | 55 | 15 | 10 | 7 | 50 | 31 | 19 |
| 4 | 5 | 西汉姆联 | 32 | 55 | 16 | 7 | 9 | 53 | 42 | 11 |
| 5 | 6 | 热刺 | 33 | 53 | 15 | 8 | 10 | 56 | 38 | 18 |
| 6 | 7 | 利物浦 | 32 | 53 | 15 | 8 | 9 | 54 | 38 | 16 |
| 7 | 8 | 埃弗顿 | 31 | 49 | 14 | 7 | 10 | 43 | 40 | 3 |
| 8 | 9 | 阿森纳 | 32 | 46 | 13 | 7 | 12 | 44 | 36 | 8 |
| 9 | 10 | 利兹联 | 32 | 46 | 14 | 4 | 14 | 50 | 50 | 0 |
| 10 | 11 | 阿斯顿维拉 | 31 | 44 | 13 | 5 | 13 | 44 | 35 | 9 |
| 11 | 12 | 狼队 | 32 | 41 | 11 | 8 | 13 | 32 | 41 | -9 |
| 12 |

本文通过英超积分榜实例介绍Pandas DataFrame的使用,包括查看争冠、争四、保级球队,筛选特定球队及按进攻、防守水平排序。分析显示曼城夺冠形势明朗,争四竞争激烈,防守表现影响球队排名。
最低0.47元/天 解锁文章
447

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



