python pandas 数据分析笔记-优快云博客

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本文详细介绍了使用Python的Pandas库进行数据导入、展示、清洗和保存的方法。涵盖了txt、xlsx和csv等常见数据格式的读取技巧，展示了如何利用head、shape、value_counts等函数查看数据概览，以及drop、fillna等函数进行数据清洗。同时，提供了数据保存的具体步骤。

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python pandas 使用笔记

数据导入
数据展示
数据清洗
数据保存

数据导入
常见的数据保存格式：txt，xlsx，csv

import pandas as pd
#读txt文件
df = pd.read_table('input_file') 
#读csv文件
df = pd.read_csv('input_file')
#读xlsx文件
df = pd.read_excel('input_file','Sheet1')

分隔符：read_table使用\t分隔符，read_csv使用,分隔符，sep= 参数可以指定以哪种分隔符去处理文件
表头：header=None使用默认的表头，names=[]指定表头
索引列：index_col=指定索引列

数据展示

df.head() #展示前5行数据
df.shape #展示数据的维度 如 n rows x m columns
df.reshape((i,j)) #将DataFrame的形状改变，接受一个元组做参数
df.columns #展示表头，
df['label'].value_counts() #统计一列的频数
df['label'] #展示一列数据
df.loc['row'] #展示一行数据
df['label'] = value #给一列赋值
df[df['three'] > 5]  #按照bool值进行索引
#loc使用行、列标签名选取 obj.loc[['row_label',],['columns_label',]]
df.loc[label]
df.loc['Colorado', ['two', 'three']] 
#iloc使用行、列数字索引选取，obj.iloc[[1,],[1,]]
df.iloc[2, [3, 0, 1]]

数据清洗

df.drop([],axis=1) #按照列标签删除列
df.drop([]) #默认按照行标签删除行
df.isnull().any() #显示一列是否有空值
df[["",""]].fillna() #将列中空值填充，
df[["",""]].fillna(‘NA’) #填充NA
df[["",""]].fillna(0) #填充0
df[["",""]].fillna(method='ffill') #向前填充
df[["",""]].fillna(method='bfill') #向后填充
用均值填充
value_mean = df['able'].mean()
lable = df['lable'].fillna(value_mean)
df['lable'] = lable

数据保存

#不写入行索引，不写入表头，并按`,`分隔
data.to_csv('output_file', index=False, header=False)