pandas 新手学习笔记

最新推荐文章于 2025-09-12 15:58:40 发布

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本文介绍了使用Python的Pandas库进行数据操作的基本方法，包括如何创建DataFrame和Series，从CSV文件导入数据，以及如何进行数据的修改、查找和删除等基本操作。此外，还详细解释了Pandas中apply函数的应用场景及参数说明。

1. 创建DataFrame

fruit = pd.DataFrame({'Apple': [35, 41, 50], 'Bananas': [21, 34, 10]}, index = ['2017 Sales', '2018 Sales', '2019 Sales'])

　　从csv导入数据

　　s3 = pd.read_csv('Titanic.csv')

　　保存到csv

　　s3.to_csv('testsave.csv')

2. 创建Series

s2 = pd.Series(['4 cups', '1 cup', '2 large', '1 can'], index = ['Flaver', 'Milk', 'Eggs', 'Spam'])

index默认为数组下标（0，1，2 ...)

　　删除

　　s2.drop('Milk')

　　修改

　　s2['Milk'] = '3 cups'

　　查找

　　s2['Milk']

3. Pandas用过的函数

　　1）apply

　　　DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds)

　　　def remean_points(srs):

　　　　srs.points = srs.points - review_points_mean

　　　　return srs

　　　reviews.apply(remean_points, axis = 1)

　　　　其中func : function|要应用在行和列的函数
　　　　axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0|选择是行还是列
　　　　broadcast : boolean, default False|For aggregation functions, return object of same size with values propagated
　　　　raw : boolean, default False|If False, convert each row or column into a Series. If raw=True the passed function will receive ndarray objects instead.
　　　　reduce : boolean or None, default None|Try to apply reduction procedures.
　　　　args : tuple|函数的参数

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