Pandas库的基础使用系列---数据查看

前言

我们上篇文章中介绍了，如何加载excel和csv数据，其实除了这两种数据外，还可以从网站或者数据库中读取数据，这部分我们放到后面再和大家介绍。

有了数据，我们该如何查看呢，今天就和我一起看看如何查看数据的行，列的数据。

head()方法

我们先通过上次内容介绍的read_excel()方法将数据加载到pd这个变量

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通常我们可以通过head()这个方法，查看整个数据的前5行。运行效果如下

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这个方法通常可以使用在确认数据是不是我们想要的，这时并不需要把所有的数据都显示出来，可以通过这个方法来查看前5行的数据即可。

shape属性

我们如果想要获取整个sheet有多少列以及多少行时，可以通过shape这个属性来得到。

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可以看到它返回的是一个元组，元组的第一个元素代表的就是行数,第二个参数就是列数。

columns属性

我们如果想获取这个表格的列名或者表头，则可以使用columns这个属性

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但是，对于我们这个张表格来说看起来很奇怪，这也是实际业务场景中经常遇到的问题，表格的作成者可能出于看起来“好看”或什么其他的原因，经常会出现入上图那样，在表格的上方会加一些说明性的文字，从而使我们的代码在执行的时候总是会出现一些奇怪的表现。

那么该如何解决这个问题呢？

其实很简单，我们只需将他前两行跳过即可，你可以使用如下语句重新加载一次数据

df = pd.read_excel("../data/年度数据.xls", skiprows=2)

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这时我们再通过df.columns来查看一下

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这时是不是看着舒服了很多。

可以细心的你，可能已经发现，第十一行的数据似乎也不是我们想要的，那么怎也将他忽略掉呢？

这时，就需要使用组合技能了，

首先我们通过shape这个属性，获取到最大行数，然后再减去去掉这一行即可

df = pd.read_excel("../data/年度数据.xls")
total_rows = df.shape[0]
skip_rows = [0, 1, total_rows]
df = pd.read_excel("../data/年度数据.xls", skiprows=skip_rows)

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获取指定行的数据

获取行通常我们有三种方法可以完成

• loc: 基于索引标签获取行子集(行名)
• iloc：基于行索引获取子集(行号)
• ix(最新版本以及不支持了，这里就不介绍了)

loc

我们注意到，我们的excel表中并没有0~10的那列索引，这一列时pandas自动帮我们生成的，如果我们还想使用之前的指标那列作为索引该如何操作呢？

df = pd.read_excel("../data/年度数据.xls", skiprows=skip_rows, index_col=0)

我们可以通过index_col来指定索引列，运行结果如下

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这时，我们可以看到，自动添加的那列索引以及没有了。

接下来我们就可以使用loc这个方法来获取指定行的数据了，例如我们获取县数(个)这行的数据

df.loc["县数(个)"]

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可以看到，我们可以正常的获取到，如果要同时获取多行，只需修改列表中的参数即可

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这里需要注意的是我们使用的的是一个列表作为参数传给了df.loc[]这个方法，不要少了中括号哦。

通过iloc来获取行数据

如果我们的表格并没有类似上面这种表头时该如何获取数据呢？这时我们可以通过指定行号来获取数据,同样我们以获取县数(个)这行的数据为例

df.iloc[5]

可以看到，也可以很好的获取到。

多行和上面的用法类似

df.iloc[[2, 5]]

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获取指定列的数据

我们可以通过列名来获取数据

df["2021年"]

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获取多列和获取行的形式类似

df[["2021年","2014年"]]

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结尾

好了，今天的内容就是这些，下期我们继续分享如果通过行和列一起获取指定单元格的数据。

我是Tango，一个热爱分享技术的程序猿，我们下期见。

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