数据分析-day03-pandas-dataFrame的操作

最新推荐文章于 2024-09-25 21:01:07 发布

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本文深入讲解了Pandas库中DataFrame数据结构的使用方法，包括创建、索引、数据查询及基本统计操作。DataFrame是一个表格型的数据结构，含有有序列，支持多种数据类型，通过实例演示了如何利用DataFrame进行高效的数据处理。

DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同类型的值。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做是由Series组成的字典（共用同一个索引），数据是以二维结构存放的。

类似多维数组/表格数据 (如，excel, R中的data.frame)

每列数据可以是不同的类型

索引包括列索引和行索引

DataFrame对象既有行索引，又有列索引行索引，表明不同行，

横向索引，叫index，0轴，axis=0 列索引，表名不同列，

纵向索引，叫columns，1轴，axis=1

# -*- coding: utf-8 -*-

# @File    : pandas_dataframe_demo.py
# @Date    :  2020-01-02 10:09
# @Author  : admin
import string

import pandas as pd;
import numpy as np;
#行索引，表明不同行，横向索引，叫index，0轴，axis=0
#列索引，表名不同列，纵向索引，叫columns，1轴，axis=1
c=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4));
print(c)
#行索引，列索引，指定标签
d=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),index=list(string.ascii_uppercase[:3]),columns=list(string.ascii_uppercase[-4:]));
print(d)
#获取shape
print("获取shape:",d.shape)
print("获取维度:",d.ndim)
print("获取行索引:",d.index)
print("获取列索引:",d.columns)
print("获取前几条数据:head",d.head(2))

print("获取后几条数据:head",d.tail(2))
print("获取总的信息:\r\n",d.describe())
#df.sort_values(by="Count_AnimalName",ascending=False)
print("排序:",d.sort_values(by="Y",ascending=False))
'''
#pandas取行或者列的注意点
# - 方括号写数字,表示取行,对行进行操作
# - 写字符串,表示的去列索引,对列进行操作
'''
print("按行查询:\r\n",d[:1])
print("按列查询:\r\n",d["Y"])