• pandas基础


    1、将下面字典创建为DataFrame

    data = {"grammer":["Python","C","Java","GO",np.nan,"SQL","PHP","Python"],
     "score":[1,2,np.nan,4,5,6,7,10]}
    df = pd.DataFrame(data)
    

    2、提取含有字符串Python的行

    df[df['grammer'] == 'Python']
    

    3、输出df的所有列名

    df.columns
    

    4、修改第二列列名为'popularity'

    df.rename(columns={'score':'popularity'},inplace = True)
    # inplace:是否原地替换。布尔值,默认为False。如果为True,则在原DataFrame上进行操作,返回值为None。
    

    5、统计grammer列中每种编程语言出现的次数

    df['grammer'].value_counts()
    

    6、将空值用上下值的平均值填充

    df['popularity'] = df['popularity'].fillna(df['popularity'].interpolate())
    #fillna(method参数控制向上还是向下填充,ffill:向下自动填充,bfill:向上自动填充)
    

    7、提取popularity列中值大于3的行

    df[df['popularity'] > 3]
    

    8、按照grammer列进行去除重复值

    df.drop_duplicates(['grammer'])
    

    9、计算popularity列平均值

    df['popularity'].mean()
    

    10、将grammer列转换为list

    df['grammer'].to_list()
    

    11、将DataFrame保存为EXCEL

    df.to_excel('test.xlsx')
    

    12、查看数据行列数

    df.shape
    

    13、提取popularity列值大于3小于7的行

    df[(df['popularity'] > 3) & (df['popularity'] < 7)]
    

    14、交换两列位置

    temp = df['popularity']
    df.drop(labels=['popularity'],axis=1,inplace=True)
    df.insert(0,'popularity',temp)
    

    15、提取popularity列最大值所在行

    df[df['popularity'] == df['popularity'].max()]
    

    16、查看最后5行数据

    df.tail()
    

    17、删除最后一行数据

    df.drop([len(df)-1],inplace=True)
    

    18、添加一行数据

    row = {'grammer':'Perl','popularity':6.6}
    df = df.append(row,ignore_index=True)
    

    19、对数据按照popularity列值的大小进行排序

    df.sort_values("popularity",inplace=True)
    

    20、统计grammer列每个字符串的长度

    df['grammer'] = df['grammer'].fillna('R')
    df['len_str'] = df['grammer'].map(lambda x: len(x))
    
  • 相关阅读:
    【NOIP2001】【Luogu1025】数的划分(可行性剪枝,上下界剪枝)
    【POJ2676】Sudoku(优化搜索顺序)
    【codevs4228】小猫爬山(最优化剪枝)
    实现两个路由器漫游(传统路由器做AP)
    查询数据SELECT 之单表查询
    MySQL数据库基础概念
    删除Mac上的mysql数据库
    MYSQL数据库
    并发编程
    socketserver及相关的类 (处理socket服务端)+ event事件的使用
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/P-Z-W/p/13637968.html
Copyright © 2020-2023  润新知