Pandas 學習筆記

method 1

for index, row in dataframe.iterrows():

row['column_name']

for row in dataframe.itertuples(index=true, name='pandas'):

getattr(row,'column_name')

for i in range(len(dataframe)):

dataframe.iloc[i]['column_name]

import pandas

data = pandas.dataframe([['id1','class1'],['id2','class2'],['id3','class1']])
data.columns = ['id','class']
print('previous data :\n',data)
# 對映字典

import pandas

data = pandas.dataframe([['id1','class1'],['id2','class2'],['id3','class1']])
data.columns = ['id','class']
print('previous data :\n',data)
# 對映字典
data = data.join(pandas.get_dummies(data['class']))
data = data.drop('class',axis=1)
print('later data :\n',data)

使用value_counts()統計列中每個值(類別)出現的次數，然後畫頻率直方圖。pandas中畫圖也是利用matplotlib庫進行的。

import pandas

import matplotlib.pyplot as plt 
df = pandas.dataframe(['a','b','b','c','a','d'],columns=['d'])
print(df)
plot_data = df['d'].value_counts().sort_index()
# 按照 索引排序
print(plot_data)
plot_data.plot.bar(color=['blue','orange','green','red'])
# 將圖顯示出來
plt.show()

如果想給圖加上圖注，可以加入以下**

import matplotlib.patches as mpatches

patch = 
plt.legend(handles=patch)

如果需要為各個柱子增加高度的資訊可以在bar()裡面新增width引數，設定為一，然後使用text()，plt.text(x,y,s)中x，y分別為橫座標和縱座標，s則是顯示的數值或其他內容。**如下

plot_data.plot.bar(width=1,color=['blue','orange','green','red'])

for i,__ in enumerate(plot_data.values.tolist()):
plt.text(i,__+0.05, '%.0f' % __, ha='center',va ='bottom',fontsize=15)

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