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              python库下使用pandas的实例教程
              2018-07-27 15:40:08         来源CoderWangSon  
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              python库使用-pandas

              一 .打开文件

              通常使用pandas打开一个csv文件你可以使用read_csv来读取一个csv文件他的返回值是一个DataFrame类型的数据假如csv文件格式如下:
              \

              其中第一行不是数据而是列的名字然后其他的行都是?#34892;?#25968;据

              二 .DaTaFrame的使用

              其实DataFrame你也可以看成是一个大矩阵里面是很多的数据只是这个数据没一列都有的名字你可以使用列名操作矩阵

              data = pandas.read_csv(“data.csv”)

              这个data就是一个DataFtame类型的数据你可以使用data.columns获取列的名字也就是第一行数据中的内容用shape整个数据矩阵的大小是多少行与多少列

              data.loc[1]则可以定位每一行的内容[]里面可以进行切片比如loc[1:3]就是1-3行的数据

              如果你想看某一个列的数据则可以data[‘id’],[]中代表列的名字

              三 .DataFrame常用函数

              mean()

              这个函数可以求平均值比如data[‘num’].mean()就代表对所有数据的数量进行求均值

              apply()函数

              这个函数可以传入一个函数这样的话就可以对一个DataFrame按照传入的函数进行处理比如上面的数据如果你想把某一列的值的格式批量修改那么你只需要定义一个函数可以修改某个值然后传入即可

              比如希望吧num都扩大10倍

              def big(row):
               return row['num']*10
              
              data['num']=data.apply(big,axis=1)  
              

              其中big函数中的row其实就是data中的每一行的数据然后row[‘num’]就是这一行的num数据返回了一个*10的结果就会被data[‘num’]的此行接收这个函数可以用于把连续的值离散化或者批量改变某个列的数据格式

              pivot_table()

              数据透视图可以用于统计比如

              data.pivot_table(index="name",values="num",aggfunc=numpy.sum)  
              

              这个就可以透视出来各种名字不同的物品的各自的总和其中index就是用来分类的数据values就是用来统计的数据列而aggfunc就是说明统计的方式可以是summean?#21462;?#26368;终生成的结果可以使用result.index和reslut.values分别获得

              四. Series

              其实DataFrame中的行和列都是由Series组成的可以把Series看做是DataFrame的一个小部件

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