Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。本文主要介绍Python pandas 中DataFrame 行列的常用操作和运算,以及相关的示例代码。

1、DataFrame的常用操作

1)查看DataFrame的大小

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[10,6,7,8],
                   [1,9,12,14],
                   [5,8,10,6]],
                  columns = ['a','b','c','d'])
print(df.shape)

2)查看DataFrame的列名(columns)

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[10,6,7,8],
                   [1,9,12,14],
                   [5,8,10,6]],
                  columns = ['a','b','c','d'])
print(df.columns)

3)查看DataFrame的行名(index)

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[10,6,7,8],
                   [1,9,12,14],
                   [5,8,10,6]],
                  columns = ['a','b','c','d'])
print(df.index)

4)查看每行的数据类型

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[10,6,7,8],
                   [1,9,12,14],
                   [5,8,10,6]],
                  columns = ['a','b','c','d'])
print(df.dtypes)

5)查看行列的内容

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[10,6,7,8],
                   [1,9,12,14],
                   [5,8,10,6]],
                  columns = ['a','b','c','d'])
print(df)
print(df.iloc[-1]) #选取DataFrame最后一行,返回的是Series
print(df.iloc[-1:]) #选取DataFrame最后一行,返回的是DataFrame
print(df.loc[0:1,'b':'c']) #这种用于选取行索引列索引已知
print(df.iat[1,1]) #选取第二行第二列,用于已知行、列位置的选取。
print(df.head(2)) #查看前两行的内容
print(df.tail(2)) #查看后两行的内容
print(df.loc[[df.index[0],df.index[1]]]) #通过label查看
print(df.loc[[df.index[-2],df.index[-1]]])

6)查看每一列数据的整体特征

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[10,6,7,8],
                   [1,9,12,14],
                   [5,8,10,6]],
                  columns = ['a','b','c','d'])
print(df.describe())

7)对DataFrame进行倒置

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[10,6,7,8],
                   [1,9,12,14],
                   [5,8,10,6]],
                  columns = ['a','b','c','d'])
print(df.T)

2、DataFrame的行列运算

1)DataFrame中两列数据相加减

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[10,6,7,8],
                   [1,9,12,14],
                   [5,8,10,6]],
                  columns = ['a','b','c','d'])

df['d - a'] = df['d'] - df['a']
df['d + a'] = df['d'] + df['a']


print(df)

2)DataFrame中两行数据相加减

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[10,6,7,8],
                   [1,9,12,14],
                   [5,8,10,6]],
                  columns = ['a','b','c','d'])

print(df[df.a==10].values-df[df.a==1].values)
print(df[df.a==10].values+df[df.a==1].values)

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