Python pandas dataframe

 dataframe 列类型

df['客户id'] = df['客户id'].apply(pd.to_numeric)

df = pd.DataFrame(a, dtype='float')  #示例1
df = pd.DataFrame(data=d, dtype=np.int8) #示例2
df = pd.read_csv("somefile.csv", dtype = {'column_name' : str})

df[['col2','col3']] = df[['col2','col3']].apply(pd.to_numeric)

df[['two', 'three']] = df[['two', 'three']].astype(float)

    df.dtypes

    type(mydata[0][0])

   维度查看：df.shape
   数据表基本信息（维度、列名称、数据格式、所占空间等）：df.info()
   每一列数据的格式：df.dtypes
   某一列格式：df['B'].dtype

文件操作

DataFrame 数据的保存和读取

• df.to_csv 写入到 csv 文件
• pd.read_csv 读取 csv 文件
• df.to_json 写入到 json 文件
• pd.read_json 读取 json 文件
• df.to_html 写入到 html 文件
• pd.read_html 读取 html 文件
• df.to_excel 写入到 excel 文件
• pd.read_excel 读取 excel 文件

pandas.DataFrame.to_csv
将 DataFrame 写入到 csv 文件
    DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=', ', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True,
                     index_label=None, mode='w', encoding=None, compression=None, quoting=None, quotechar='"',
                     line_terminator=' ', chunksize=None, tupleize_cols=None, date_format=None, doublequote=True,
                     escapechar=None, decimal='.')

参数：
    path_or_buf : 文件路径，如果没有指定则将会直接返回字符串的 json
    sep : 输出文件的字段分隔符，默认为 “,”
    na_rep : 用于替换空数据的字符串，默认为''
    float_format : 设置浮点数的格式（几位小数点）
    columns : 要写的列
    header : 是否保存列名，默认为 True ，保存
    index : 是否保存索引，默认为 True ，保存
    index_label : 索引的列标签名

条件筛选

单条件筛选

选取col1列的取值大于n的记录: data[data['col1']>n]

筛选col1列的取值大于n的记录,但是显示col2，col3列的值: data[['col2','col3']][data['col1']>n]

选择特定行：使用isin函数根据特定值筛选记录。筛选col1值等于list中元素的记录: data[data.col1.isin(list)]

 

 

多条件筛选

可以使用&(并)与| (或)操作符或者特定的函数实现多条件筛选

使用&筛选col1列的取值大于n，col2列的取值大于m的记录:data[(data['col1'] > n) & (data['col2'] > m)]

使用numpy的logical_and函数完成同样的功能:data[np.logical_and(data['col1']> n,data['col2']>m)]

 

 

索引筛选

切片操作

使用切片操作选择特定的行: data[n:m]

传入列名选择特定的列: data[['col1','col2']]

 

loc函数[行用序号，列用名称]

当每列已有column name时，用 data ['col1'] 就能选取出一整列数据。如果你知道column names 和index，可以选择 .loc同时进行行列选择: data.loc[index,'colum_names']

 

iloc函数[行用序号，列用序号]

使用方法同loc函数，但是不再输入列名，而是输入列的index: data.iloc[row_index,col_index]

 

ix函数

ix的功能更加强大，参数既可以是索引，也可以是名称，相当于，loc和iloc的合体。需要注意的是在使用的时候需要统一，在行选择时同时出现索引和名称， 同样在同行选择时同时出现索引和名称: data.ix[n:m,['col1','col2']]

但是在最新的版本中，ix函数不建议使用

 

 

at函数

根据指定行index及列label，快速定位DataFrame的元素，选择列时仅支持列名:data.at[row_index,'column_names']

 

 

iat函数

与at的功能相同，只使用索引参数:data.iat[row_index,column_index]

df.set_index('month')    


df.set_index(['year','month'])     


DataFrame.columns = [newName]

df['Hour'] = pd.to_datetime(df['report_date'])

df.rename(index = str,column = new_names)

删除列：

#通过特征选取
data = data[['age']]

#通过del 关键字
del  data['name']

#通过drop函数
data.drop(['name'],axis=1, inplace=True)

#通过pop
data.pop('name')

 

df = pd.read_csv(INPUTFILE, encoding = "utf-8")

df_bio = pd.read_csv(INPUTFILE, encoding = "utf-8", header=None) # header=None, header=0

显示前几行

df.head()

显示后几行

df.tail()

删除重复的数据

isDuplicated=df.duplicated() #判断重复数据记录
print(isDuplicated)
0    False
1    False
2     True
3    False
dtype: bool

#删除重复的数据
print(df.drop_duplicates()) #删除所有列值相同的记录，index为2的记录行被删除
  col1  col2
0    a     3
1    b     2
3    c     2

print(df.drop_duplicates(['col1'])) #删除col1列值相同的记录，index为2的记录行被删除
  col1  col2
0    a     3
1    b     2
3    c     2

print(df.drop_duplicates(['col2'])) #删除col2列值相同的记录，index为2和3的记录行被删除
  col1  col2
0    a     3
1    b     2

print(df.drop_duplicates(['col1','col2'])) #删除指定列（col1和col2）值相同的记录，index为2的记录行被删除
  col1  col2
0    a     3
1    b     2
3    c     2

df 某一列字母转大写小写
df['列名'] = df['列名'].str.upper()

df['列名'] = df['列名'].str.lower()

REF

https://www.cnblogs.com/aro7/p/9748202.html

https://www.cnblogs.com/hankleo/p/11462532.html