Python學習第十彈 資料分析實戰

學習內容

資料處理

讀取資料

import pandas as pd

data_url =
""#python填寫路徑時，要麼使用/，要麼使用\\
df = pd.read_csv(data_url) 
df.head(
)# 讀取資料前5行
print df.tail(
)# 列印資料後5行
print df.columns #列印列名
print df.index #列印行名
df.iloc[[1
,3,5
],[2
,4]]
# 提取不連續行和列的資料，提取的是第1,3,5行，第2,4列的資料
df.iloc[2:
4]#選取第2到第3行
df.iat[3,
2]#專門提取某乙個資料，這個例子提取的是第三行，第二列資料（預設從0開始算）
df.iloc[0,
1]#選取第0行1列的元素
print df.shape #列印維度

123

4567
891011
12

1表示橫軸，方向從左到右；0表示縱軸，方向從上到；

當axis=1時，陣列的變化是橫向的，而體現出來的是列的增加或者減少；

捨棄資料

print df.drop(df.columns[1,

2], axis =1)
#捨棄資料前兩列
print df.drop(df.columns[[1
,2]]
, axis =0)
#捨棄資料前兩行

2增加列

df [『row』] = 1 #需要賦值，且每次只能增加一列

1條件篩選

df[

(df[
'weight'
]<=70)
|(df[
'weight'
]>=
100)
]df[
['day'
,'time']]
[(df.tip>7)
|(df.total_bill>50)
]# 假如加入了篩選條件後，我們只關心day和time

2統計描述

print df.describe() # 描述性統計，只篩選出具有描述性的統計資料

df.info() # info()函式用於列印dataframe的簡要摘要，顯示有關dataframe的資訊，包括索引的資料型別dtype和列的資料型別dtype，非空值的數量和記憶體使用情況12

資料處理

df.t  #  資料轉置 

df.sort_values(by=
'tip'
)#按tip列公升序排序

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