pandas常用功能整理

1.读写

读指定格式txt：

train = pd.read_table('/home/hadoop/jzzz/train/subsidy_train.txt',sep=',',header=-1) #助学金
train.columns = ['id','money']

读写csv：college.to_csv('/home/hadoop/jzzz/input/college1.csv',index=True)
college = pd.read_csv('/home/hadoop/jzzz/input/college1.csv')
college.columns = ['college','num']

2.对某列同一值的相应计算：

取最大值：college = pd.DataFrame(score_train_test.groupby(['college'])['score'].max()) #对college相同的项的score值取最大项

计算出现次数：college = pd.DataFrame(score_train_test['college'].value_counts())

统计每个学生的总消费次数：card = pd.DataFrame(card_train_test.groupby(['id'])['consume'].count())

均值：~.mean()

3.合并表格：score_train_test = pd.merge(score_train_test, college, how='left',on='college') #合并score_train_test和college,左外链接，用于链接的列索引为college

接在后面：card_train_test = pd.concat([card_train,card_test])

4.提取满足条件的对应元素：train_shitang=card_train.loc[card_train.how == '食堂']

提取某列值：ids = test['id'].values

提取某项非空的值：train = train_test[train_test['money'].notnull()] 空值：~.isnull()

置NaN为-1：train = train.fillna(-1)

5.predictors = [x for x in train.columns if x not in [target]] #对于训练列中的每一个x，如果x不在target里，将所有的x生成一个新表predictors

6.去重：train_shitang = train_shitang.drop_duplicates()

7.python中range循环的用法 for i in range():

3种：
1: range(10),等于[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
2: range(1,9),等于[1,2,3,4,5,6,7,8]
3: range(1,9,2),等于[1,3,5,7]

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