python dataframe常见操作方法:实现取行、列、切片、统计特征值


Posted in Python onJune 09, 2018

实例如下所示:

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import *
from numpy import *

data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index = list("ABCD"),columns=list('wxyz'))
print data
print data[0:2] #取前两行数据
print'+++++++++++++'

print len(data )  #求出一共多少行
print data.columns.size #求出一共多少列
print'+++++++++++++'

print data.columns #列索引名称
print data.index #行索引名称
print'+++++++++++++'

print data.ix[1]  #取第2行数据
print data.iloc[1]  #取第2行数据
print'+++++++++++++'

print data['x'] #取列索引为x的一列数据
print data.loc['A'] #取第行索引为”A“的一行数据,
print'+++++++++++++'

print data.loc[:,['x','z'] ]  #表示选取所有的行以及columns为a,b的列;
print data.loc[['A','B'],['x','z']] #表示选取'A'和'B'这两行以及columns为x,z的列的并集;
print'+++++++++++++'

print data.iloc[1:3,1:3]  #数据切片操作,切连续的数据块
print data.iloc[[0,2],[1,2]]  #即可以自由选取行位置,和列位置对应的数据,切零散的数据块
print'+++++++++++++'

print data[data>2] #表示选取数据集中大于0的数据
print data[data.x>5] #表示选取数据集中x这一列大于5的所有的行

print'+++++++++++++'
a1=data.copy()
print a1[a1['y'].isin(['6','10'])] #表显示满足条件:列y中的值包含'6','8'的所有行。

print data.mean()  #默认对每一列的数据求平均值;若加上参数a.mean(1)则对每一行求平均值;
print data['x'].value_counts() #统计某一列x中各个值出现的次数:

print data.describe() #对每一列数据进行统计,包括计数,均值,std,各个分位数等。

data.to_excel(r'E:\pypractice\Yun\doc\2.xls',sheet_name='Sheet1') #数据输出至Excel

以上这篇python dataframe常见操作方法:实现取行、列、切片、统计特征值就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持三水点靠木。

Python 相关文章推荐
Python字符串处理函数简明总结
Apr 13 Python
Python实现简单HTML表格解析的方法
Jun 15 Python
python批量添加zabbix Screens的两个脚本分享
Jan 16 Python
100行Python代码实现自动抢火车票(附源码)
Jan 11 Python
100行python代码实现跳一跳辅助程序
Jan 15 Python
django 中QuerySet特性功能详解
Jul 25 Python
python多任务之协程的使用详解
Aug 26 Python
django创建简单的页面响应实例教程
Sep 06 Python
Pytorch中Tensor与各种图像格式的相互转化详解
Dec 26 Python
tensorflow实现tensor中满足某一条件的数值取出组成新的tensor
Jan 04 Python
python实现网页录音效果
Oct 26 Python
Python jieba结巴分词原理及用法解析
Nov 05 Python
python pandas 如何替换某列的一个值
Jun 09 #Python
pandas 对series和dataframe进行排序的实例
Jun 09 #Python
python pandas库中DataFrame对行和列的操作实例讲解
Jun 09 #Python
python pandas修改列属性的方法详解
Jun 09 #Python
numpy判断数值类型、过滤出数值型数据的方法
Jun 09 #Python
python中使用iterrows()对dataframe进行遍历的实例
Jun 09 #Python
pandas 小数位数 精度的处理方法
Jun 09 #Python
You might like
1982年日本摄影师镜头下的中国孩子 那无忧无虑的童年
2020/03/12 杂记
英雄试炼之肉山谷—引领RPG新潮流
2020/04/20 DOTA
在项目中寻找代码的坏命名
2012/07/14 PHP
PHP基于imap获取邮件实例
2014/11/11 PHP
php隐藏实际地址的文件下载方法
2015/04/18 PHP
php使用Jpgraph绘制饼状图的方法
2015/06/10 PHP
PHP连接Nginx服务器并解析Nginx日志的方法
2015/08/16 PHP
IE和Firefox下javascript的兼容写法小结
2008/12/10 Javascript
模仿jQuery each函数的链式调用
2009/07/22 Javascript
读取input:file的路径并显示本地图片的方法
2013/09/23 Javascript
JSONP跨域的原理解析及其实现介绍
2014/03/22 Javascript
Vuex之理解Store的用法
2017/04/19 Javascript
AngularJS基于http请求实现下载php生成的excel文件功能示例
2018/01/23 Javascript
vue-cli 项目打包完成后运行文件路径报错问题
2019/07/19 Javascript
Chrome插件开发系列一:弹窗终结者开发实战
2020/10/02 Javascript
[03:52]显微镜下的DOTA2第三期——英雄在无聊的时候干什么
2014/06/20 DOTA
[39:11]DOTA2上海特级锦标赛C组资格赛#2 LGD VS Newbee第二局
2016/02/28 DOTA
Python列表计数及插入实例
2014/12/17 Python
分享Python开发中要注意的十个小贴士
2016/08/30 Python
python单例模式获取IP代理的方法详解
2018/09/13 Python
python Tensor和Array对比分析
2020/01/08 Python
屏蔽Django admin界面添加按钮的操作
2020/03/11 Python
Python json转字典字符方法实例解析
2020/04/13 Python
澳洲在线厨具商店:Kitchen Style
2018/05/05 全球购物
New Balance加拿大官方网站:运动鞋和健身服装
2018/11/19 全球购物
饿了么订餐官网:外卖、网上订餐
2019/06/28 全球购物
公司道歉信范文
2014/01/09 职场文书
教学改革实施方案
2014/03/31 职场文书
请假条的格式
2014/04/11 职场文书
国旗下的讲话演讲稿
2014/05/08 职场文书
公安机关起诉意见书
2015/05/20 职场文书
初中同学会致辞
2015/08/01 职场文书
Mysql官方性能测试工具mysqlslap的使用简介
2021/05/21 MySQL
Mysql 8.x 创建用户以及授予权限的操作记录
2022/04/18 MySQL
5个pandas调用函数的方法让数据处理更加灵活自如
2022/04/24 Python
Win11 vmware不兼容怎么办?Win11与VMware虚拟机不兼容的解决方法
2023/01/09 数码科技