Python DataFrame初学者指南:轻松上手构建数据表格

简介: 【5月更文挑战第19天】本文是针对初学者的Pandas DataFrame指南,介绍如何安装Pandas、创建DataFrame(从字典或CSV文件)、查看数据(`head()`, `info()`, `describe()`)、选择与操作数据(列、行、缺失值处理、数据类型转换、排序、分组聚合)以及保存DataFrame到CSV文件。通过学习这些基础,你将能轻松开始数据科学之旅。

在Python的数据处理世界中,Pandas库及其核心数据结构DataFrame无疑是最受欢迎的。DataFrame提供了一个强大而灵活的方式来存储、操作和分析表格数据。对于初学者来说,理解并掌握DataFrame的基本概念和使用方法,是数据科学之旅的重要一步。本文将引导你轻松上手Python DataFrame,构建并操作数据表格。

一、安装Pandas库

首先,确保你的Python环境中已经安装了Pandas库。如果尚未安装,可以使用pip命令进行安装:

pip install pandas

二、创建DataFrame

DataFrame可以从多种数据源创建,如列表、字典、CSV文件等。下面是一些基本的创建方法:

1. 从字典创建

import pandas as pd

data = {
   
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 35],
    'City': ['New York', 'Paris', 'London']
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

2. 从CSV文件创建

如果你有一个CSV文件,可以直接使用pd.read_csv()函数读取并创建DataFrame:

df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)

三、查看DataFrame信息

1. 查看前几行数据

使用head()方法可以查看DataFrame的前几行数据:

print(df.head())  # 默认显示前5行
print(df.head(3))  # 显示前3行

2. 查看数据的基本信息

使用info()方法可以查看DataFrame的列名、数据类型、非空值数量等基本信息:

print(df.info())

3. 查看数据描述性统计

对于数值型列,可以使用describe()方法查看描述性统计信息,如计数、均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数和最大值:

print(df.describe())  # 假设DataFrame中有数值型列

四、操作DataFrame

1. 选择数据

  • 选择列:使用列名选择单列或多列。
print(df['Name'])  # 选择Name列
print(df[['Name', 'Age']])  # 选择Name和Age列
  • 选择行:使用lociloc方法选择行。
print(df.loc[0])  # 选择第一行
print(df.iloc[1:3])  # 选择第二行到第三行(不包括第四行)

2. 数据清洗

  • 处理缺失值:使用dropna()删除包含缺失值的行或列,或使用fillna()填充缺失值。
df_no_na = df.dropna()  # 删除包含缺失值的行
df_filled = df.fillna('Unknown')  # 使用'Unknown'填充缺失值
  • 数据类型转换:使用astype()方法转换数据类型。
df['Age'] = df['Age'].astype(int)  # 将Age列转换为整数类型

3. 数据排序

使用sort_values()方法按指定列的值对DataFrame进行排序。

df_sorted = df.sort_values(by='Age')  # 按Age列的值排序

4. 数据分组与聚合

使用groupby()方法进行数据分组,然后结合聚合函数(如sum(), mean(), count()等)对分组数据进行操作。

grouped = df.groupby('City')['Age'].mean()  # 按City分组并计算Age的均值
print(grouped)

五、保存DataFrame

可以使用to_csv()方法将DataFrame保存到CSV文件中:

df.to_csv('output.csv', index=False)  # 将DataFrame保存到CSV文件,不保存索引列

六、总结

本文介绍了Pandas DataFrame的基本概念和常用操作,包括创建DataFrame、查看DataFrame信息、选择数据、数据清洗、数据排序、数据分组与聚合以及保存DataFrame。通过掌握这些基本操作,你可以轻松上手Python DataFrame,构建并操作数据表格,为数据分析和数据科学之旅打下坚实的基础。

相关文章
|
6天前
|
数据采集 数据安全/隐私保护 Python
从零开始:用Python爬取网站的汽车品牌和价格数据
在现代化办公室中,工程师小李和产品经理小张讨论如何获取懂车帝网站的汽车品牌和价格数据。小李提出使用Python编写爬虫,并通过亿牛云爬虫代理避免被封禁。代码实现包括设置代理、请求头、解析网页内容、多线程爬取等步骤,确保高效且稳定地抓取数据。小张表示理解并准备按照指导操作。
从零开始:用Python爬取网站的汽车品牌和价格数据
|
1天前
|
算法 Serverless 数据处理
从集思录可转债数据探秘:Python与C++实现的移动平均算法应用
本文探讨了如何利用移动平均算法分析集思录提供的可转债数据,帮助投资者把握价格趋势。通过Python和C++两种编程语言实现简单移动平均(SMA),展示了数据处理的具体方法。Python代码借助`pandas`库轻松计算5日SMA,而C++代码则通过高效的数据处理展示了SMA的计算过程。集思录平台提供了详尽且及时的可转债数据,助力投资者结合算法与社区讨论,做出更明智的投资决策。掌握这些工具和技术,有助于在复杂多变的金融市场中挖掘更多价值。
22 12
|
22天前
|
人工智能 开发者 Python
Chainlit:一个开源的异步Python框架,快速构建生产级对话式 AI 应用
Chainlit 是一个开源的异步 Python 框架,帮助开发者在几分钟内构建可扩展的对话式 AI 或代理应用,支持多种工具和服务集成。
137 9
|
1月前
|
数据采集 Web App开发 数据可视化
Python用代理IP获取抖音电商达人主播数据
在当今数字化时代,电商直播成为重要的销售模式,抖音电商汇聚了众多达人主播。了解这些主播的数据对于品牌和商家至关重要。然而,直接从平台获取数据并非易事。本文介绍如何使用Python和代理IP高效抓取抖音电商达人主播的关键数据,包括主播昵称、ID、直播间链接、观看人数、点赞数和商品列表等。通过环境准备、代码实战及数据处理与可视化,最终实现定时任务自动化抓取,为企业决策提供有力支持。
|
1月前
|
Shell 程序员 开发者
轻松搞定在Python中构建虚拟环境
本教程教你如何使用业界公认的最佳实践,创建一个完全工作的Python开发环境。虚拟环境通过隔离依赖项,避免项目间的冲突,并允许你轻松管理包版本。我们将使用Python 3的内置`venv`模块来创建和激活虚拟环境,确保不同项目能独立运行,不会相互干扰。此外,还将介绍如何检查Python版本、激活和停用虚拟环境,以及使用`requirements.txt`文件共享依赖项。 通过本教程,你将学会: - 创建和管理虚拟环境 - 避免依赖性冲突 - 部署Python应用到服务器 适合新手和希望提升开发环境管理能力的开发者。
110 2
|
2月前
|
数据采集 存储 XML
python实战——使用代理IP批量获取手机类电商数据
本文介绍了如何使用代理IP批量获取华为荣耀Magic7 Pro手机在电商网站的商品数据,包括名称、价格、销量和用户评价等。通过Python实现自动化采集,并存储到本地文件中。使用青果网络的代理IP服务,可以提高数据采集的安全性和效率,确保数据的多样性和准确性。文中详细描述了准备工作、API鉴权、代理授权及获取接口的过程,并提供了代码示例,帮助读者快速上手。手机数据来源为京东(item.jd.com),代理IP资源来自青果网络(qg.net)。
|
数据可视化 Java Python
python编程:tabula、pdfplumber、camelot进行表格数据识别
python编程:tabula、pdfplumber、camelot进行表格数据识别
905 0
python编程:tabula、pdfplumber、camelot进行表格数据识别
|
2月前
|
人工智能 数据可视化 数据挖掘
探索Python编程:从基础到高级
在这篇文章中,我们将一起深入探索Python编程的世界。无论你是初学者还是有经验的程序员,都可以从中获得新的知识和技能。我们将从Python的基础语法开始,然后逐步过渡到更复杂的主题,如面向对象编程、异常处理和模块使用。最后,我们将通过一些实际的代码示例,来展示如何应用这些知识解决实际问题。让我们一起开启Python编程的旅程吧!
|
2月前
|
存储 数据采集 人工智能
Python编程入门:从零基础到实战应用
本文是一篇面向初学者的Python编程教程,旨在帮助读者从零开始学习Python编程语言。文章首先介绍了Python的基本概念和特点,然后通过一个简单的例子展示了如何编写Python代码。接下来,文章详细介绍了Python的数据类型、变量、运算符、控制结构、函数等基本语法知识。最后,文章通过一个实战项目——制作一个简单的计算器程序,帮助读者巩固所学知识并提高编程技能。
|
2月前
|
Unix Linux 程序员
[oeasy]python053_学编程为什么从hello_world_开始
视频介绍了“Hello World”程序的由来及其在编程中的重要性。从贝尔实验室诞生的Unix系统和C语言说起,讲述了“Hello World”作为经典示例的起源和流传过程。文章还探讨了C语言对其他编程语言的影响,以及它在系统编程中的地位。最后总结了“Hello World”、print、小括号和双引号等编程概念的来源。
126 80

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多