【小睿的ML之路】Pandas索引与计算

import pandas

food_info = pandas.read_csv("food_info.csv",encoding="gbk")
print(food_info)

名称 价格（元） 糖分（g） 重量（kg） 含水量（mg）
0 苹果 200 20 10 30
1 香蕉 100 50 30 70
2 梨 10 20 30 40

food_info.loc[0] # 第O行数据

名称 苹果
价格（元） 200
糖分（g） 20
重量（kg） 10
含水量（mg） 30
Name: 0, dtype: object

# object - string
# int - integer
# float - float
# datetime - time
# bool - boolean
print(food_info.dtypes) # 查看字段类型

名称 object
价格（元） int64
糖分（g） int64
重量（kg） int64
含水量（mg） int64
dtype: object

print(food_info.loc[1:2]) # 切分

名称 价格（元） 糖分（g） 重量（kg） 含水量（mg）
1 香蕉 100 50 30 70
2 梨 10 20 30 40

print(food_info.loc[[0,1,2]]) # 取任意索引

名称 价格（元） 糖分（g） 重量（kg） 含水量（mg）
0 苹果 200 20 10 30
1 香蕉 100 50 30 70
2 梨 10 20 30 40

print(food_info[["价格（元）","名称"]]) # 查询指定列

价格（元） 名称
0 200 苹果
1 100 香蕉
2 10 梨

col_names = food_info.columns.tolist()
print(col_names)
gram_columns= []

for c in col_names:
    if c.endswith('（g）'):
        gram_columns.append(c)
        
print(gram_columns)
gram_df = food_info[gram_columns]
print(gram_df.head(3))

['名称', '价格（元）', '糖分（g）', '重量（kg）', '含水量（mg）']
['糖分（g）']
糖分（g）
0 20
1 50
2 20

# 指定列做单位转换 + 增加列
print(food_info.shape)
print(food_info["糖分（g）"])

div_1000 = food_info["糖分（g）"]/1000
print(div_1000)

food_info["糖分（mg）"] = food_info["糖分（g）"] / 1000 # 指定列做单位转换
print(food_info.shape)
print(food_info)

(3, 6)
0 20
1 50
2 20
Name: 糖分（g）, dtype: int64
0 0.02
1 0.05
2 0.02
Name: 糖分（g）, dtype: float64
(3, 6)
名称 价格（元） 糖分（g） 重量（kg） 含水量（mg） 糖分（mg）
0 苹果 200 20 10 30 0.02
1 香蕉 100 50 30 70 0.05
2 梨 10 20 30 40 0.02

max_price = food_info["价格（元）"].max() # 取列的最大值
print(max_price)

200