Python数据处理基础操作

# -*- coding: utf-8 -*-
# author：zjpimport numpy as np
import pandas as pddf1 = pd.DataFrame(pd.read_csv('E://azjp/data/example1.csv', header=0))
#DataFrame 的D和F要大写,header=0 指定列名所在行数
df2 = pd.DataFrame(pd.read_excel('E://azjp/data/example1.xlsx'))array = np.random.permutation(20)  #生成随机数列表
#df1.to_csv("D://df_test.csv", index=False)  #保存CSV文件,index=False表示不保存索引
df1.columns  #查看列名
df1.values  #查看数据表中的数值,以数组的形式返回，不包含表头信息
print(df1.info())  #查看数据表的整体信息，这里返回的信息比较多，包括数据维度、列名称、数据格式和所占空间等信息
'''
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 19 entries, 0 to 18
Data columns (total 7 columns):
分子公司    19 non-null object
片区      19 non-null object
服务站     19 non-null object
工程师     19 non-null float64
主任      19 non-null float64
新员工     19 non-null int64
总计       19 non-null float64
dtypes: float64(3), int64(1), object(3)
memory usage: 876.0+ bytes
'''
df1.describe() # 描述性统计(最大值最小值等等)
df1.head(3)  # 查看前三条数据
df1.tail(3)  # 查看后三条数据
df1a = df1.loc[((df1['engineer'] > 100) & (df1['director'] > 100)), :]  #条件判断与条件组合
df1['engineer'].dtype #查看数据格式的函数，可以一次性查看数据表中所有数据的格式，也可以指定一列来单独查看
df1['engineer'].isnull()  #检验空值的函数，返回的结果是逻辑值，包含空值返回True，不包含则返回False
df1['片区'].unique()  #Unique是查看唯一值的函数,只能对数据表中的特定列进行检查,返回的结果是该列中的唯一值
df1b = df1.dropna(how='any')  #删除有NA的样本
df1c = df1.fillna(value=0)  #0替换NA值
df1d = df1.fillna(df1['newemployees'].mean())  #该列的平均值替换NA
df1['engineer'] = df1['engineer'].map(str.strp)  # 清除字符串里的空格
df1['engineer'].astype(int)  #用来更改数据格式,将engineer字段的值修改为int格式
df1.rename(columns={'engineer': 'engineers'})
df1['engineer'].drop_duplicates(keep='last')  #删除重复值，设置keep='last'保留最后出现的重复值
df1['engineer'].replace('asd', 'brg')  #用brg替换asd

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