深入浅出pandas——第一部分：pandas入门

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#python #pandas

于 2023-07-03 14:42:33 首次发布

该文演示了如何使用Python的Pandas库进行数据操作，包括安装Pandas，读取CSV和Excel文件，查看数据，设置索引，选择和过滤数据，排序以及进行分组聚合等操作。

# 首先是安装pandas库
# pip install pandas matplotlib 这个是在终端进行操作
import pandas as pd # 引入pandas库，按照惯例起别名pd
# 读取数据
df1 = pd.read_csv("E:/Test/BJ_Air.csv.", header = 0)
# print(df1)
df2 = pd.read_excel('E:/Test/three_China.xlsx', header = 0)
# print(df2)
# 查看数据
df1.head()
df1.tail()
df1.sample(5)
print(df1.head())
print(df1.tail())
print(df1.sample(5))
# 验证数据
df1.shape # 查看行数和列数
print(df1.shape)
df1.info()  # 查看索引、数据类型和内存信息
print(df1.info())
df1.describe()
print(df1.describe())
df1.dtypes # 查看各字段类型
print(df1.dtypes)
df1.axes # 显示行数和列数
print(df1.axes)
df1.columns # 列名
print(df1.columns)
# 建立索引
df1.set_index('date', inplace = True)
print(df1.head())
# 数据选取
df1['Co'] # 查看指定列
print(df1['Co'])
# 选择多列
df1[['Co','No2']] # 只看这两列，注意括号
df1.loc[:,['Co','No2']]
print(df1[['Co','No2']])
print(df1.loc[:,['Co','No2']])
# 选择行
# 用指定索引选取
df1[df1.index == 'date'] # 引号里需要指定姓名
print(df1[df1.index == 'date'])
df1[0:3] # 取前三行
print(df1[0:3])
df1[0:10:2] # 在前十个中每两个取一个
pri