pands库中的一些函数用法

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pandas官方文档

import pandas as pd# 指定文件路径，每个人的路径都是不一样的
melbourne_file_path = './temp/archive/melb_data.csv' # 从文件中读取数据
melbourne_data = pd.read_csv(melbourne_file_path)#注：describe()方法不能显示所有的列和行
#显示所有列
pd.set_option('display.max_columns',None) #显示所有行
pd.set_option('display.max_rows',None)#描述数据
print(melbourne.descirbe())#使用round可以进行四舍五入
round(数据)#从头向下展示n行数据
melbourne.head(n)#从尾向上展示n行
melbourne.tail(n)

#dropna方法介绍
DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

axis:

axis = 0 删除包含缺失值的行
axis = 1 删除包含缺失值的列

how:与axis一同使用

how = ‘any’ : 只要有缺失值出现，就删除该行货列
how = ‘all’ : 所有的值都缺失，才删除行或列

thresh:与axis一同使用

某一行（列）非缺省值小于设定的thresh，那么将该行（列）删除
eg:axis = 0, thresh = 3 表示非缺省的个数小于3的行将被删除掉

inplace

是否在原数据上操作。如果为真，返回None否则返回新的copy，去掉了缺失值

#drop()方法介绍
DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None,level=None,inplace=False, errors='raise')

labels

行（列）的名称,与axis配合使用

axis

axis = 0表示行，axis=1表示列

inplace

进行drop以后，原数组是否被替换，default=false

isnull()等方法介绍

isnull()

矩阵中缺失值位置返回True
矩阵中不含有缺失值的位置返回False

isnull().any()

矩阵列中存在缺失值返回True
如果该列不存在缺失值范围返回False

isnull().sum()

返回矩阵每列中缺失值的个数

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