[雪峰磁针石博客]数据分析工具pandas快速入门教程2

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DataFrame常用的索引操作有:

注意ix现在机会不推荐使用。

read_csv.py

df.iloc[where_i, where_j] | 挑选行列 |

df.at[label_i, label_j] | 挑选值 |

df.iat[i, j] | 挑选值 |

reindex method | 通过label挑选多行或列 |

get_value, set_value | 通过label挑选耽搁行或列

df[bool] | 挑选行

df [[ bool1, bool2, ...]] | 挑选行

df[ start :stop: step ] | 基于行数挑选行

注意:序列一般是直接输出成excel文件

官方文档:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.html

Series和python的列表相似于。DataFrame则相似于值为Series的字典。

Series的方法

更多的输入输出方法:

执行结果

子集的方法

Series的属性

series.py

执行结果:

DataFrame是最常见的Pandas对象,可认为是Python存储相似于电子表格的数据的方法。Series多常见功能都涵盖在DataFrame中。

create.py

out.py

执行结果:

执行结果

执行结果:

df.loc[val1, val2] | 挑选行列 |

df.iloc[row number] | 基于行数挑选行 |

执行结果:

读写excel和csv相似于,不过要改用read_excel来读,excel_summary_demo, 提供了多个excel求和的功能,不能做为excel读写的实例,这里不再赘述。

执行结果