我是靠谱客的博主 搞怪铃铛,最近开发中收集的这篇文章主要介绍数据分析入门笔记(一)part 4 显示part 5 重命名part 6 删除part 7 排序part 8 筛选part 9 进行多个筛选操作,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

pycharm + python3.6 + pandas

课程:使用pandas进行数据分析
part 4 表示课程对应的第四小节

课程笔记 part 4 - part 10

  • part 4 显示
        • 加载pandas
        • 读取文件
        • 默认显示前五行
        • 显示文件的各项属性
        • 显示文件行列数
        • 显示文件数据类型
  • part 5 重命名
        • 读取文件前五行
        • 读取文件列标题
        • 对列标题重命名,方法一
        • 自定义新名字
        • 重命名方法二
        • 重命名方法三
  • part 6 删除
        • 去除文件的一个特定列
        • 去除文件两列
        • 去除特定行,【0,1】为index
  • part 7 排序
        • 将标题按照字母顺序排序,并显示排序后的标题
        • 按文件中顺序显示标题,只显示标题
  • part 8 筛选
        • 筛选满足条件的数据
        • 在表中直接筛选符合条件的数据
        • 在筛选后的数据里只显示genre的数据
  • part 9 进行多个筛选操作
        • 设置多个筛选条件,与
        • 只要满足一个即可,或
        • 对单列内的数据筛选

part 4 显示

加载pandas

import pandas as pd

读取文件

movies = pd.read_csv

默认显示前五行

movies.head()

显示文件的各项属性

movies.describe()

显示文件行列数

movies.shape()

显示文件数据类型

movies.dtypes()
type(movies)
movies.describe(include=[‘object’])

part 5 重命名

import pandas as pd
ufo = pd.read_csv()

读取文件前五行

ufo.head()

读取文件列标题

ufo.columns

对列标题重命名,方法一

ufo.rename(columns = {‘Colors Reported’: ‘new name’, ‘Shape Reported’: ‘new name’})

自定义新名字

ufo_cols = [‘自定义新标题’,‘自定义2’]

重命名方法二

ufo.columns = ufo_cols

重命名方法三

ufo = pd.read_csv(‘路径’, name=ufo_cols,
header=0)

part 6 删除

import pandas as pd
ufo = pd.read_csv()

去除文件的一个特定列

ufo.drop(‘Color Reported’, axis=1, inplace=True)

去除文件两列

ufo.drop([‘City’, ‘State’], axis=1, inplace=True)

去除特定行,【0,1】为index

ufo.drop([0, 1], axis=0, inplace=True)

part 7 排序

import pandas as pd
movies = pd.read_csv(‘文件路径’)

将标题按照字母顺序排序,并显示排序后的标题

movies.title.sort_values()

按文件中顺序显示标题,只显示标题

movies[‘title’]
对文件中所有行按指定的内容进行排序文件中所有行,以标题为主,按照顺序排列,显示的是所有内容,同理,可指定其他列标题
movies.sort_values(‘title’)
同上,但为逆序排列
movies.sort_values(‘title’,ascending=False)
同上,但是先以第一个列标题排序,然后在第一个标题排好序的第一批内容里按第二列标题排序
movies.sort_values([‘title’,‘duration’])
注意,排序不会变更源文件,只是在排序命令行处显示排序结果

part 8 筛选

import pandas as pd
movies = pd.read_csv(‘文件路径’)

筛选满足条件的数据

is_long = movies.duration >= 200
is_long.head

在表中直接筛选符合条件的数据

movies[movies.duration >= 200]

在筛选后的数据里只显示genre的数据

movies[movies.duration >= 200][‘genre’]
第二种方式
movies.loc[movies.duration >= 200, ‘genre’]
第三种方式
movies[movies.duration >= 200].genre

part 9 进行多个筛选操作

import pandas as pd
#读取文件
movies = pd.read_csv(‘文件路径’)

设置多个筛选条件,与

movies[(movies.duration >= 200) and (movies.genre == ‘Dramma’)]

movies[(movies.duration >= 200) & (movies.genre == ‘Dramma’)]

只要满足一个即可,或

movies[(movies.duration >= 200) | (movies.genre == ‘Dramma’)]

对单列内的数据筛选

筛选genre这一列中,内容为Crime,Drama,Action的数据
movies[movies.genre.isin([‘Crime’, ‘Drama’, ‘Action’])]

最后

以上就是搞怪铃铛为你收集整理的数据分析入门笔记(一)part 4 显示part 5 重命名part 6 删除part 7 排序part 8 筛选part 9 进行多个筛选操作的全部内容,希望文章能够帮你解决数据分析入门笔记(一)part 4 显示part 5 重命名part 6 删除part 7 排序part 8 筛选part 9 进行多个筛选操作所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错,欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。

本图文内容来源于网友提供,作为学习参考使用,或来自网络收集整理,版权属于原作者所有。
点赞(51)

评论列表共有 0 条评论

立即
投稿
返回
顶部