pandas 一 資料過濾與排序

import pandas as pd

#在df中取某列,比如name
df.name
df['name']
#取多列
df[['name','age']]
#計數df.name.count()
#檢視df資訊,info
df.info()
#檢視有多少列
df.shape[1]
#檢視多少行
df.shape[0]
#排序,以values排序,以index排序
#sort引數,ascending=true預設公升序
df.sort_values(['age'],ascending=fasle)
df.sort_index(ascending=false)
#對某列求平均值
df['age'].mean()
#四捨五入
round(df['age'].mean())
#取age列中大於25歲的,判斷t or f 取資料
df[df.age>25]
#取name列中,x開頭的名,同樣以判斷t or f取資料
df[df.name.str.startswith('x')]
# 按列label取資料name列與age列之間多列
df.loc['name':'age']
df.loc['name']
# 按絕對位置取,幾行幾列這種
df.iloc[1:4,0:3] #前面行切片,後面列切片
df.iloc[1:5:2,0:5:2] #設slice片長,步長,隔行取,隔列取等操作
#ix混合取,label和位置引數
df.ix[1:4,'name':'age']
#取頭3行,取尾3行
df.head(3)
df.tail(3)
#isin判斷取,name中叫'xiaoming','xiaoli'的 isin也是判斷t or f
df[df.name.isin(['xiaoming','xiaoli'])]

pandas練習02 資料過濾與排序

euro2012 stats.csv 1.將資料集命名為euro12 import pandas as pd import numpy as np path data euro2012.csv 將資料集命名為euro12 euro12 pd.read csv path 2.只選取 goals 這一列...

pandas 排序 Pandas 資料排序

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pandas資料排序

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