pandas常用功能手册
pandas常用功能手册(自用)
文章目录
- 前言
- 一、创建
- 二、读取数据
- 三、常用操作
- 取数据
- 循环读取数据+tqdm进度条
- 查询数据
- menrge拼接
- 修改列名
- 去重
- 去除某列空值
- 四、保存文件
- 输出excel
- 输出csv
- 总结
前言
pandas常用功能手册(自用)
pandas常用功能手册(自用),持续更新
一、创建
多个数组>>dateframe
pd_before = pd.DataFrame()
pd_before['new_x'] = new_x
pd_before['new_y'] = new_y
pd_before['new_plabel'] = new_plabel
pd_before['new_pinfo'] = new_pinfo
二、读取数据
读excel
df_drug_gene = pd.read_excel('../F1A-drug-go.xlsx', header = 0) # header = 0 带列名数据
三、常用操作
取数据
已知列名,取指定列
df_drug_gene = df_drug_gene[['drug', 'gene']]
已知序号,取指定列
df.iloc[:, n]
循环读取数据+tqdm进度条
for index, row in tqdm(df.iterrows(), total=df.shape[0]):row[1] == 1
查询数据
#满足条件的行
df.loc[df['A']=='A']
#也可以取满足条件范围的行
df.loc[df['B'] > 6]
data.iloc[:10,:]
# 存在某个字段
df[df['A'].isin(['A'])]# 查找特定条件下的行索引
index = df[df.A == 'A'].index.tolist()[0]
menrge拼接
左拼接对齐
pd_result_1 = pd.merge(df_drug_gene, df_symmap_info, left_on = 'gene', right_on = 'Gene_symbol', how = 'left')
修改列名
df_pw_Enrichment_result2.rename(columns={"go": "pw", "name": "pw_name"}, inplace=True)
去重
df_new = pd_before.drop_duplicates(subset = ['new_x', 'new_y'], # 去重列,按这些列进行去重keep = 'first' # 保存第一条重复数据)
去除某列空值
df_book = df_book.dropna(subset=['content_id'])
四、保存文件
输出excel
pd_result_2.to_excel('../result/drug-gene.xlsx', index = False) # index = False 不保存列名
输出csv
注意中文乱码问题
pd_result_2.to_csv('../result/drug-gene.csv', index = False, encoding='utf_8_sig')
总结
提示:以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了pandas的使用,而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
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