DataFrame常用的屬性和方法

dataframe有許多的的屬性和方法使得pabdas用起來非常的快捷簡便。

匯入資料：

1

import
pandas as pd
2import
numpy as np
3from pandas import
series,dataframe 
4 test=pd.read_excel("
/users/yaozhilin/downloads/資料.xls
",sep="t"
)5 test.head(5)#
顯示前五行
•屬性
test.columns    獲取dataframe的列名
test.index        獲取dataframe的索引名
test.dtypes      獲取dataframe的沒列資料的屬性
test.shape       獲取dataframe的行和列數
test.size          獲取dataframe的總元素
1 test.columns

1 test.index

rangeindex(start=0, stop=91, step=1)
1 test.dtypes

公司名稱             object

聯絡人姓名 object
聯絡人頭銜 object
位址 object
** object
傳真 object
電子郵件 object
日期 datetime64[ns]
附件 float64
dtype: object
1 test.shape

(91, 9)
1 test.size

819
•方法方法使用

1、head()                                        顯示資料前幾行（預設5行）
2、tail()                                          顯示資料後幾行（預設5行）
3、rename(index/columns=)      資料索引或列重新命名
4、replace(columns:)                替換資料 
5、unique                                       顯示唯一值
6、sort_index                                  索引排序
7、sort_values                                 值排序
8、value_counts                               統計每個值的數量
9、describe  
統計所有值的資料
10、max/min/sum/mean
11、reindex                                      建立新索引
下面舉幾個列子
職位"].unique()

array(['銷售代表', '物主', '採購員', '市場經理', '結算經理', '銷售**', '銷售員', '銷售經理', '市場助理',

'助理銷售**', '助理銷售代表', '物主/市場助理'], dtype=object)

1 len(test["

職位"].unique())

12

sort_index

1 test.sort_index(ascending=false).head(5)#

ascending預設為true
姓名","
職位"]).head(4)
判斷該資料中是否有重複值

false    91

dtype: int64

1 test["

職位"].value_counts()

銷售代表       17

物主 17
市場經理 12
銷售經理 11
結算經理 10
銷售員 7
市場助理 6
銷售** 5
採購員 2
助理銷售** 2
助理銷售代表 1
物主/市場助理 1
name: 職位, dtype: int64
describe

1 test["

附件"]=range(91)
DataFrame常用操作
檢視dataframe中的內容 persondf.show 檢視dataframe部分列中的內容 persondf.select persondf.col name show persondf.select col name col age show persondf.select name sho...
Dataframe常用操作
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python的dataframe常用操作
data dataframe np.arange 16 reshape 4,4 index list abcd columns list wxyz print data print data 0 2 取前兩行資料 print print len data 求出一共多少行 print data.col...