pandas常用函数（更新中）
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Series() #创建序列，类似一维数组，是pandas的基本数据结构 |
s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']) #创建一个序列s,每个Series都会带有一个对应的index，用来标记不同的元素,index的内容不一定是数字，也可以是字母，中文等 print(s) a 1 |
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DataFrame() #数据表格，类似一张二维的表格，它的每一列都是一个Series，是pandas的基本数据结构 |
d = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=['a', 'b', 'c']) #创建一个表 print(d) a b c |
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s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']) #创建一个序列s,每个Series都会带有一个对应的index，用来标记不同的元素,index的内容不一定是数字，也可以是字母，中文等 d2 = pd.DataFrame(s) #也可以用已有的序列来创建表格 print(d2) 0 |
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| DataFrame.head() #默认预览前5行数据 |
d = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=['a', 'b', 'c']) #创建一个表 print d.head(1) #预览前1条数据 a b c |
| DataFrame.describe() #数据基本统计量 |
d = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=['a', 'b', 'c']) #创建一个表 print(d.describe()) a b c |
| read_excel() #读取excel文件，创建DataFrame |
inputfile = '../data/catering_sale.xls' data = pd.read_excel(inputfile) print(type(data)) <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> |
| read_csv() #读取csv文件,创建DataFrame |
inputfile = '../data/catering_sale.csv' data = pd.read_csvl(inputfile, encoding='utf-8') #读取文本格式的数据，一般用encoding指定编码 |
| DataFrame.iloc[start,stop,interval] #取表中的行 |
print(data.iloc[0]) #取第一行数据
年龄 41.000000 |
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print(data.iloc[0:8]) #取值范围0-7
年龄 教育 工龄 地址 收入 负债率 信用卡负债 其他负债 违约 |
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print(data.iloc[0:8:2])
年龄 教育 工龄 地址 收入 负债率 信用卡负债 其他负债 违约 |
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print(data.iloc[:,:8]) #表示取8列数据，该表一供有9列
年龄 教育 工龄 地址 收入 负债率 信用卡负债 其他负债 |
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print(data.iloc[:,8]) #表示取第9列的数据(列从0开始计数)
0 1 |
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DataFrame.as_matrix() #将表格转换位其编号数组表示 pandas 0.23.0开始建议使用values()代替 |
x = data.iloc[0:8:2].as_matrix()
[[ 41. 3. 17. 12. 176. 9.3 |
| DateFrame.columns[index] #index作为索引项取值 |
print(data.columns) #取列
#Index([u'年龄', u'教育', u'工龄', u'地址', u'收入', u'负债率', u'信用卡负债', u'其他负债', u'违约'], dtype='object') print(data.columns)[2,3,5,7] 工龄,地址,负债率,信用卡负债 |
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