dataframe的一些操作

09-dataframe的修改操作

import pandas as pd

# 載入資料
data = pd.read_excel(
"./users.xlsx"
)print
('data:\n'
, data)
print
('data 的列索引；\n'
, data.columns)
# 將age 修改18歲
# data.loc[:, 'age'] = 18
# 將*** 為 男 全部 改為 女
# bool_index = data.loc[:, '***'] == '男'
## data.loc[bool_index, '***'] = '女'
# 將 age 為偶數的年齡 改為 18歲
bool_index = data.loc[:,
'age']%
2==0data.loc[bool_index,
'age']=
18print
('data:\n'
, data)

10-dataframe的刪除操作

import pandas as pd

# 載入資料
data = pd.read_excel(
"./users.xlsx"
)print
('data:\n'
, data)
print
('data 的列索引：\n'
, data.columns)
# drop --刪除
# labels --指定刪除的列名稱列表、行名稱列表
# axis ---如果為0,刪除行； 如果為1，刪除列
# inplace --- 如果true，直接對原df產生影響；如果為false，不會原df產生影響，返回刪除的結果供我們檢視
# data.drop(labels=['***', 'age', 'address', 'poo'], axis=1, inplace=true)
# res = data.drop(labels=['***', 'age', 'address', 'poo'], axis=1, inplace=false)
## print('data:', data.shape)
# print('res:', res.shape)
# 刪除指定的行
# data.drop(labels=[i for i in range(50)], axis=0, inplace=true)
# print('data:\n',data.shape)
# 按照指定條件進行刪除
# 刪除年齡為偶數的行
# bool_index = data.loc[:, 'age'] % 2 == 0
## labels = data.loc[bool_index, :].index
## # 刪除 年齡為偶數 的行
# data.drop(labels=labels, axis=0, inplace=true)
# print('data', data.shape)
# print('data;\n',data)
# 保留法
# --保留年齡 非偶數的 行
bool_index = data.loc[:,
'age']%
2!=0data = data.loc[bool_index,:]
print
('data:\n'
,data)
print
('data:\n'
,data.shape)

11-dataframe的去重操作

import pandas as pd

"""如果所有樣本--某乙個特徵 值 全部相同，---該特徵對於我們最終的結果影響是相同的
"""# 判斷 是否該特徵所有的值 都是相同的？
# 載入資料
data = pd.read_excel(
'./meal_order_detail.xlsx'
)print
('data:\n'
, data)
print
('data 的列索引：\n'
, data.columns)
print
('*'
*100
)# df.drop_duplicates()
# subset --指定去重的列的名稱
# keep='first' --去重的時候保留出現的第乙個
# inplace --如果true,直接對原df產生影響；如果為false ,會返回乙個去重之後的結果，供我們檢視
# res = data.drop_duplicates(subset='cost', inplace=false)
# print('res:\n', res)
drop_list =
# 剔除 data 中的列--所有值 都相同的列
for column in data.columns:
# 按照每一列都進行去重
res = data.drop_duplicates(subset=column, inplace=
false
)if res.shape[0]
==1:print
('drop_list:\n'
, drop_list)
# 刪除 值相同的列
data.drop(labels=drop_list, axis=
1, inplace=
true
)print
('刪除值相同的列的結果為：\n'
,data)
print
('刪除值相同的列的結果為：\n'
,data.shape)

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