1.创建DataFrame
data = {"col1":['Python', 'C', 'Java', 'R', 'SQL', 'PHP', 'Python', 'Java', 'C', 'Python'], "col2":[6, 2, 6, 4, 2, 5, 8, 10, 3, 4], "col3":[4, 2, 6, 2, 1, 2, 2, 3, 3, 6]} df = pd.DataFrame(data) df
col1 |
col2 | col3 | |
| 0 | Python | 6 | 4 |
| 1 | C | 2 | 2 |
| 2 | Java | 6 | 6 |
| 3 | R | 4 | 2 |
| 4 | SQL | 2 | 1 |
| 5 | PHP | 5 | 2 |
| 6 | Python | 8 | 2 |
| 7 | Java | 10 | 3 |
| 8 | C | 3 | 3 |
| 9 | Python | 4 | 6 |
2. 设置索引
df['new_index'] = range(1,11) df.set_index('new_index')
col1 |
col2 | col3 | |
| new_index | |||
| 1 | Python | 6 | 4 |
| 2 | C | 2 | 2 |
| 3 | Java | 6 | 6 |
| 4 | R | 4 | 2 |
| 5 | SQL | 2 | 1 |
| 6 | PHP | 5 | 2 |
| 7 | Python | 8 | 2 |
| 8 | Java | 10 | 3 |
| 9 | C | 3 | 3 |
| 10 | Python | 4 | 6 |
3.更改列名
#方法二：(使用rename()函数：修改指定修改某列或某几列名字) df.rename(columns={'col1':'grammer', 'col2':'score', 'col3':'cycle','new_index':'id'}, inplace=True) df.head()
grammer |
score | cycle | id | |
| 0 | Python | 6 | 4 | 1 |
| 1 | C | 2 | 2 | 2 |
| 2 | Java | 6 | 6 | 3 |
| 3 | R | 4 | 2 | 4 |
| 4 | SQL | 2 | 1 | 5 |
4.更改全部列顺序
order = df.columns[[0, 3, 1, 2]] # 或者order = ['xx', 'xx',...] 具体列名 df = df[order] df
score |
id | grammer | cycle | |
| 0 | 6 | 1 | Python | 4 |
| 1 | 2 | 2 | C | 2 |
| 2 | 6 | 3 | Java | 6 |
| 3 | 4 | 4 | R | 2 |
| 4 | 2 | 5 | SQL | 1 |
| 5 | 5 | 6 | PHP | 2 |
| 6 | 8 | 7 | Python | 2 |
| 7 | 10 | 8 | Java | 3 |
| 8 | 3 | 9 | C | 3 |
| 9 | 4 | 10 | Python | 6 |
5.提取第一列位置在1,10,15上的值
# 方法一： df.iloc[[1,10,15], 0] # 方法二： df['createTime'][[1,10,15]] # 方法三： df['createTime'].take([1,10,15])
out:
1 2020-03-16 10:58:48
10 2020-03-16 10:34:19
15 2020-03-16 10:52:14
Name: createTime, dtype: datetime64[ns]
6.判断数据框中所有行是否存在重复
df.duplicated()
7. 判断education列和salary列数据是否重复(多列组合查询)
df.duplicated(subset = ['education','salary'])
8.提取value列元素值大于60小于70的行
df[(df['value'] > 60) & (df['value'] < 70)]
9.提取salary列包含字符串(‘–’)的行
# 方法一：isin() df[df['salary'].isin(['--'])] # 方法二：contains() df[df["salary"].str.contains("--")]
10.提取value列和value1列出现频率最高的数字
# 先将两列使用append()按行合并，再用计数函数： temp = df['value'].append(df['value1']) temp.value_counts(ascending=False)#不加index，返回的是一个Series temp.value_counts(ascending=False).index[:5] #返回一个数组
作业
import pandas as pd import numpy as np import re data = pd.read_excel(r'pandas120.xlsx') df = pd.DataFrame(data) # 提取学历为本科，工资在25k-35k的数据 df1 = df.loc[df['education'].isin(['本科']) & df['salary'].isin(['25k-35k']), :] # 提取salary列中以'40k'结尾的数据 df2 = df[df['salary'].str.endswith('40k')] # 提取薪资区间中最低薪资与最高薪资的平均值大于30k的行，只需提取原始字段('createTime', 'education', 'salary')即可 salary = df tmp = salary['salary'].str.extract(r'(\d+).*?(\d+)') # 正则匹配，分割字符串 salary['avg'] = ((tmp[0].astype('int') + tmp[1].astype('int')) / 2) # 切记 相加记得加小括号 df3 = salary[salary['avg'] > 30] df3 = df3.drop(columns=['avg']) # 将以上三题提取出来的行按照相同列进行合并，汇总到一个数据框中 answer_2 = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0) # 将三列数据合并成一列，并设置列名为answer，最后保留id(数据行数、answer) data = pd.concat([answer_2.iloc[:, 0], answer_2.iloc[:, 1], answer_2.iloc[:, 2]]) df = pd.DataFrame(data, columns=['answer']) df['id'] = range(len(df)) df = df[['id', 'answer']] # 将结果保存为 csv 文件 df.to_csv(r'answer_2.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
收获
inplace = True表示在原DataFrame上进行操作 · pf.columns[索引]返回的是一个Index列表，可以用来作为.iloc[]的参数
· Pandas的insert()函数允许用户在指定的位置插入行和列。下面是insert()函数的语法：
DataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)
参数说明：
• loc：表示要插入的数据的位置，以整数形式表示。
• column：要插入的列名（如果未指定值，则必须传递列名）
• value：要插入的值。可以是单个值或一组值。
• allow_duplicates：如果设为True时，允许在同一位置上重复列名。
ps：已经存在的列的列名不能重复添加
· DataFrame对象
take函数是一个用于返回指定的行的函数。
语法：DataFrame.take(indices, axis=0, convert=None):
参数：
• indices：行的索引值（int或者list of ints）。
• axis：可选参数，默认值为0。
• convert: 可选参数，默认值为None。是否将索引转换为相应的列标签。
返回：Ndarray或者其他可迭代对象中存储的行元素。
·df.[] 里面也能对type为Series，数据为bool进行df数据筛选
