DataFrame操作的常用方法
pandas最强大的地方,就是提供了各式各样的处理方法 ,让你可以准确快速的完成数据分析,下面就通过代码来了解一下一些常函数的使用方法
以下代码截图来自Jupyter中文集成版
Git地址:GitHub - DaiMaBang/Jupyter: Jupyter中文集成版,是把python3.8和jupyter notebook高度集成,jupyter傻瓜式安装,用最简洁友好的纯中文方式(jupyter汉化100%)展现出来的优秀Jupyter绿色使用工具。本工具,把Jupyter的复杂操作简单化,集成pandas、numpy、matplotlib等常用三方库,并附带一些python的基础语法、pandas使用、股票分析实例,让您能最快的开始Jupyter的编写。Jupyter中文集成版,是把python3.8和jupyter notebook高度集成,jupyter傻瓜式安装,用最简洁友好的纯中文方式(jupyter汉化100%)展现出来的优秀Jupyter绿色使用工具。本工具,把Jupyter的复杂操作简单化,集成pandas、numpy、matplotlib等常用三方库,并附带一些python的基础语法、pandas使用、股票分析实例,让您能最快的开始Jupyter的编写。 - GitHub - DaiMaBang/Jupyter: Jupyter中文集成版,是把python3.8和jupyter notebook高度集成,jupyter傻瓜式安装,用最简洁友好的纯中文方式(jupyter汉化100%)展现出来的优秀Jupyter绿色使用工具。本工具,把Jupyter的复杂操作简单化,集成pandas、numpy、matplotlib等常用三方库,并附带一些python的基础语法、pandas使用、股票分析实例,让您能最快的开始Jupyter的编写。https://github.com/DaiMaBang/Jupyter
上面的代码通过print打印出DataFrame的结构数据 ,当你想获取DataFrame中的前几行数据时,就要用到head() 方法,
df.head(N)显示前N条数据
df.tail(N)显示后N条数据
df.index 显示索引
df.columns 显示所有的列
df.T 行列转换 这个在对数据库表数据的分析时,优为实用
这个方法的展示,用上面的data不太好理解,因此,对data进行了重新赋值,这样更有助于理解该方法的使用
df.sort_index(axis, ascending) 根据索引进行排序,axis取值为0按行 1按列默认为0, ascending取值True升序 False降序默认为True
df.sort_values(by, ascending) 根据指定列的值完成排序,by可以指定列名,可以是单列或者多列
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来源: https://blog.csdn.net/zhlkh/article/details/122863613