6、数据框操作基础指南

数据框操作基础指南

在数据处理和分析中，数据框（DataFrame）是一种非常重要的数据结构。下面将详细介绍数据框的一些基本操作，包括数据基本信息获取、方法链式调用、运算符使用、缺失值比较以及操作方向转换等内容。

1. 数据框基本信息获取

可以使用一些属性和方法来获取数据框的基本信息，例如：

import pandas as pd

# 假设已经读取了movie数据集
# 获取数据集大小信息
# shape属性返回包含行数和列数的二元元组
# size属性返回数据框中元素的总数，即行数和列数的乘积
# ndim属性返回数据框的维度，对于所有数据框，该值为2
# len函数返回数据框的行数
# 示例代码如下（假设movie为已读取的数据框）
print(movie.shape)
print(movie.size)
print(movie.ndim)
print(len(movie))

# 对每列进行聚合操作，将每列聚合为一个数值
# 示例代码如下
print(movie.min())
print(movie.max())

需要注意的是，在聚合操作时，如果对象列中有缺失值，pandas在计算最小值时会静默删除这些列，不会报错或发出警告。而对于数值列，默认情况下pandas会跳过缺失值进行计算，但可以通过设置 skipna 参数为 False 来改变这种行为，若列中存在至少一个缺失值，聚合方法将返回 NaN 。示例代码如下：