Pandas中DataFrame的常用用法分享
Pandas是Python中最流行的數據分析和處理工具之一，它提供了一個名為DataFrame的數據結構，可以被認為是一個二維表格或電子表格，其中包含行和列。在本文中，我們將深入探討Pandas中DataFrame的各種常用的用法，包括創(chuàng)建DataFrame、選擇數據、修改數據、數據排序、數據統(tǒng)計、數據合并、數據分組和數據透視表等。
1.創(chuàng)建DataFrame
要創(chuàng)建DataFrame，可以使用Pandas中的DataFrame()函數。下面是一個例子：
import pandas as pd
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [25, 32, 18, 47],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
輸出：
name age gender
0 Alice 25 F
1 Bob 32 M
2 Charlie 18 M
3 David 47 M
2.選擇數據
在DataFrame中選擇數據有幾種方法?？梢允褂胠oc[]和iloc[]函數，也可以使用布爾索引。下面是一些例子：
# 使用loc[]函數選擇數據 print(df.loc[0]) # 選擇第一行 print(df.loc[0:2]) # 選擇前三行 print(df.loc[0:2, 'name'])# 選擇前三行的name列 # 使用iloc[]函數選擇數據 print(df.iloc[0]) # 選擇第一行 print(df.iloc[0:2]) # 選擇前兩行 print(df.iloc[0:2, 0]) # 選擇前兩行的第一列 # 使用布爾索引選擇數據 print(df[df['age'] > 30]) # 選擇年齡大于30的行
3.修改數據
要修改DataFrame中的數據，可以使用loc[]或iloc[]函數。下面是一個例子：
# 修改數據 df.loc[0, 'age'] = 26 print(df) # 添加新數據 df.loc[4] = ['Eve', 29, 'F'] print(df) # 刪除數據 df = df.drop(4) print(df)
4.數據排序
要對DataFrame中的數據進行排序，可以使用sort_values()函數。下面是一個例子：
# 按年齡升序排序
df = df.sort_values('age')
print(df)
# 按年齡降序排序
df = df.sort_values('age', ascending=False)
print(df)
5.數據統(tǒng)計
要對DataFrame中的數據進行統(tǒng)計，可以使用describe()函數和其他函數，例如mean()、median()和std()。下面是一個例子：
# 描述數據 print(df.describe()) # 計算平均年齡 print(df['age'].mean()) # 計算年齡中位數 print(df['age'].median()) # 計算年齡標準差 print(df['age'].std())
6.數據合并
要合并兩個DataFrame，可以使用concat()函數。下面是一個例子：
# 創(chuàng)建第二個DataFrame
data2 = {'name': ['Frank', 'Grace'],
'age': [39, 28],
'gender': ['M', 'F']}
df2 = pd.DataFrame(data2)
# 合并兩個DataFrame
df = pd.concat([df, df2])
print(df)
7.數據分組
要按某些標準對DataFrame中的數據進行分組，可以使用groupby()函數。下面是一個例子：
# 按性別分組并計算平均年齡
print(df.groupby('gender')['age'].mean())
8.數據透視表
要創(chuàng)建數據透視表，可以使用pivot_table()函數。下面是一個例子：
# 創(chuàng)建數據透視表 print(pd.pivot_table(df, values='age', index='gender', columns='name'))
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