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python dataframe常見操作方法:實(shí)現(xiàn)取行、列、切片、統(tǒng)計(jì)特征值

 更新時(shí)間:2018年06月09日 11:40:56   作者:貪狼切  
今天小編就為大家分享一篇python dataframe常見操作方法:實(shí)現(xiàn)取行、列、切片、統(tǒng)計(jì)特征值,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

實(shí)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] #取前兩行數(shù)據(jù)
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 #列索引名稱
print data.index #行索引名稱
print'+++++++++++++'

print data.ix[1]  #取第2行數(shù)據(jù)
print data.iloc[1]  #取第2行數(shù)據(jù)
print'+++++++++++++'

print data['x'] #取列索引為x的一列數(shù)據(jù)
print data.loc['A'] #取第行索引為”A“的一行數(shù)據(jù),
print'+++++++++++++'

print data.loc[:,['x','z'] ]  #表示選取所有的行以及columns為a,b的列;
print data.loc[['A','B'],['x','z']] #表示選取'A'和'B'這兩行以及columns為x,z的列的并集;
print'+++++++++++++'

print data.iloc[1:3,1:3]  #數(shù)據(jù)切片操作,切連續(xù)的數(shù)據(jù)塊
print data.iloc[[0,2],[1,2]]  #即可以自由選取行位置,和列位置對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù),切零散的數(shù)據(jù)塊
print'+++++++++++++'

print data[data>2] #表示選取數(shù)據(jù)集中大于0的數(shù)據(jù)
print data[data.x>5] #表示選取數(shù)據(jù)集中x這一列大于5的所有的行

print'+++++++++++++'
a1=data.copy()
print a1[a1['y'].isin(['6','10'])] #表顯示滿足條件:列y中的值包含'6','8'的所有行。

print data.mean()  #默認(rèn)對(duì)每一列的數(shù)據(jù)求平均值;若加上參數(shù)a.mean(1)則對(duì)每一行求平均值;
print data['x'].value_counts() #統(tǒng)計(jì)某一列x中各個(gè)值出現(xiàn)的次數(shù):

print data.describe() #對(duì)每一列數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),包括計(jì)數(shù),均值,std,各個(gè)分位數(shù)等。

data.to_excel(r'E:\pypractice\Yun\doc\2.xls',sheet_name='Sheet1') #數(shù)據(jù)輸出至Excel

以上這篇python dataframe常見操作方法:實(shí)現(xiàn)取行、列、切片、統(tǒng)計(jì)特征值就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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