Pandas庫常用功能 選擇行和列 去重

1.3 使用iloc進行選擇

1.4 直接使用column選擇列

1.5 選擇某一塊資料

二、去重

import pandas as pd

import numpy as np
value = np.array([[
1,2,
3,4]
,[2,
3,4,
5],[
3,4,
5,6]
])index = np.array([10
,20,30
])column = np.array(
['u'
,'i'
,'r'
,'time'])
df = pd.dataframe(data=value, index=index, columns=column)
''' u i r time
10 1 2 3 4
20 2 3 4 5
30 3 4 5 6
'''

.ix is deprecated. please use

.loc for label based indexing or
.iloc for positional indexing

# 通過乙個布林判斷進行篩選，篩選出time列大於4的行

''' u i r time
20 2 3 4 5
30 3 4 5 6
'''data = df[df.time >4]
# 也可以使用設定多個條件，如加上要求評分為5分的條件
''' u i r time
30 3 4 5 6
'''data = df[
(df.time >4)
&(df.r ==5)
]

# 選擇第一行（第一行的index是10）

'''u 1
i 2
r 3
time 4
name: 10, dtype: int32
'''data = df.loc[10]
# 選擇第二行及之後的行（第二行的index是20）
''' u i r time
20 2 3 4 5
30 3 4 5 6
'''data = df.loc[20:
30]# 或者data = df.loc[20:]

# 選擇第一列（第一列的column是'u'）

'''u 1
i 2
r 3
time 4
name: 10, dtype: int32
'''data = df.loc[:,
'u']
# 選擇第二列到第四列（第二列的column是'i'，第四列的column是『time』）
''' i r time
10 2 3 4
20 3 4 5
30 4 5 6
'''data = df.loc[:,
'i':
'time'
]

# 選擇第一行

'''u 1
i 2
r 3
time 4
name: 10, dtype: int32
'''data = df.iloc[0]
# 選擇第二行及之後的行
''' u i r time
20 2 3 4 5
30 3 4 5 6
'''data = df.iloc[1:
3]# 或者data = df.iloc[1:]

# 選擇第一列

'''u 1
i 2
r 3
time 4
name: 10, dtype: int32
'''data = df.iloc[:,
0]# 選擇第二列到第四列
''' i r time
10 2 3 4
20 3 4 5
30 4 5 6
'''data = df.iloc[:,
1:4]

# 選擇第一列（第一列的column是'u'）

'''u 1
i 2
r 3
time 4
name: 10, dtype: int32
'''data = df[
'u']

# 使用loc

''' u i r
10 1 2 3
20 2 3 4
'''data = df.loc[10:
20,'u':
'r']
# 使用iloc
''' u i r
10 1 2 3
20 2 3 4
'''data = df.iloc[0:
2,0:
3]

import pandas as pd

# 資料共有四列，列名分別為u，i，r和time
#u i r time
#1 3 4 1
#2 1 5 2
#3 1 5 3
#1 3 4 2
#1 3 4 1
df = pd.read_csv(
'rating.txt'
, names=
['u'
,'i'
,'r'
,'time'
])

#   u  i  r  time

#0 1 3 4 1
#1 2 1 5 2
#2 3 1 5 3
#3 1 3 4 2
data = df.drop_duplicates(
)

一、四、五條資料重複，可以結合上面的選擇列的方法進行去重

#   u  i  r

#0 1 3 4
#1 2 1 5
#2 3 1 5
data = df.loc[:,
['u'
,'i'
,'r']]
.drop_duplicates(
)

Pandas常用功能

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