pandas處理csv資料小試

import pandas as pd

import numpy as np
1.讀取csv檔案
filepath = ''
data = pd. read_csv(filepath, low_memory = false)
2.輸出設定
pd.set_option('display.float_format', lambda x:'%f'%x) #display setting
pd.set_option('display.height',1000)
pd.set_option('display.max_rows',20)
pd.set_option('display.max_columns',500)
pd.set_option('display.width',1000)
3.map函式
#把data的列名全部變為大寫
data.columns = map(str.upper, data.columns)
4.replace函式
#將列名為『test』的這一列中，所有的0替換為nan
data['test'] = data['test'].replace([0], np.nan)
5.value_counts函式
#data['birds']這一列是各種鳥類。下面這一行會將各個種類的鳥統計個數，nan也會被統計。
count_of_birds = data['birds'].value_counts(sort = false, dropna = false)
#data['birds']這一列是各種鳥類。下面這一行會將各個種類的鳥統計百分比，nan也會被統計。
count_of_birds = data['birds'].value_counts(sort = false, normalize= true, dropna = false)
7.條件篩選
#選出data中符合條件的行資料或列資料。與或關係要弄清。
new_data = data[condition1 | condition2 & condition3 ]
8.新建乙個pd資料
#'c1'等是列名，c1，c2等是資料。
new_data = pd.dataframe()

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