还在发愁Python怎么入门？这23个Pandas code绝对是Python入门快车道

这篇文章清清楚楚地罗列了23个可以帮助你更好的了解数据的Pandas Code

(1)读取CSV格式的数据

pd.DataFrame.from_csv(“csv_file”)

OR

pd.read_csv(“csv_file”)

(2)读取Excel格式的数据

pd.read_excel("excel_file")

(3)把data frame转换成csv格式

Comma separated and without the indices

df.to_csv("data.csv", sep=",", index=False)

(4)数据集的基础信息

df.info()

(5)数据集的基础统计情况

print(df.describe())

(6)把data frame格式展示成为表格

print(tabulate(print_table, headers=headers))

“print_table”是lists中的一个list，“headers”是string headers的一个list

(7)查看列名

df.columns

基础数据处理

(8)删除缺失数据

df.dropna(axis=0, how=‘any')

(9)替换缺失数据

df.replace(to_replace=None, value=None)

替换“to_replace”为“value”

(10)检查NANs

pd.isnull(object).sum()

检查缺失数据（数字数组中的NaN，对象数组中的NaN）

(11)删除一个变量

df.drop('feature_variable_name', axis=1)

坐标轴值是表示行，坐标轴值是1表示列

(12)把数据类型转换成float

pd.to_numeric(df["feature_name"], errors='coerce')

把格式转换成numeric以便于方便计算（如果是string格式的会不方便计算）

(13)把data frame转化为numpy array

df.as_matrix()

(14)查看前“n”排的数据

df.head(n)

(15)根据特征名字提取数据

df.loc[feature_name]

Operating on data frames

(16)这个code会把“height”这一列的所有数值都乘2

df["height"].apply(lambdaheight: 2 * height)

OR

def multiply(x):

return x * 2

df[“height"].apply(multiply)

(17)这个code会重命名data frame的一个column为“size”

df.rename(columns = , inplace=True)

(18)提取一列里的“name”

Here we will get the unique entries of the column “name”

df[“name"].unique()

(19)提取sub-data frames

这里我们从data frame里选取“name”和“size”这两列

new_df = df[["name", "size"]]

(20) Summary information about your data

Summary数据信息

# Sum of values in a data frame

df.sum()

# Lowest value of a data frame

df.min()

# Highest value

df.max()

# Index of the lowest value

df.idxmin()

# Index of the highest value

df.idxmax()

# Average values

df.mean()

# Median values

df.median()

# Correlation between columns

df.corr()

# To get these values for only one column, just select it like this#

df["size"].median()

(21)排列数据

df.sort_values(ascending = False)

(22) Boolean indexing

我们提取“size”这一列等于5的值

df[df["size"] == 5]

(23) Selecting values

选择“size”这一列的第一行

df.loc([0], [‘size'])

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