摘要: 一、更改DataFrame的某些值 1、更改DataFrame中的数据,原理是将这部分数据提取出来,重新赋值为新的数据。 2、需要注意的是,数据更改直接针对DataFrame原数据更改,操作无法撤销,如果做出更改,需要对更改条件做确认或对数据进行备份。 代码: 结果图: 二、插入新增列、行 代码: 阅读全文
posted @ 2019-01-24 20:59 后来的后来123 阅读(314323) 评论(4) 推荐(5) 编辑
摘要: 一、删除DataFrame的某列或某行数据 1、删除某列或某行数据可以用到pandas提供的方法drop 2、drop方法的用法:drop(labels, axis=0, level=None, inplace=False, errors='raise') -- axis为0时表示删除行,axis为 阅读全文
posted @ 2019-01-24 20:34 后来的后来123 阅读(126029) 评论(0) 推荐(4) 编辑
摘要: 一、DataFrame的数据查询 / 提取 1、对单列、多列进行访问读取 -- 对单列数据的访问:DataFrame的单列数据为一个Series。根据DataFrame的定义可以知晓DataFrame 是一个带有标签的二维数组,每个标签相当每一列的列名;如:df.a df['a'] -- 对多列数据 阅读全文
posted @ 2019-01-24 18:49 后来的后来123 阅读(17280) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要: 一、DataFrame数据的基本属性 代码: 阅读全文
posted @ 2019-01-24 17:08 后来的后来123 阅读(4339) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 一、文本文件读取 文本文件是一种由若干行字符构成的计算机文件,它是一种典型的顺序文件。 csv是一种逗号分隔的文件格式,因为其分隔符不一定是逗号,又被称为字符分隔文件,文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本)。 1、使用read_table来读取文本文件:格式:pandas.read_table( 阅读全文
posted @ 2019-01-24 16:36 后来的后来123 阅读(25623) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、pandas核心数据结构:Series 理解:Series可以理解为一个一维的数组,只是index可以自己改动。类似于定长的有序字典,有Index和value。创建的方法统一为:pd.Series(data,index=) 1)打印的时候按照index赋值的顺序 2)index参数默认从0开始的 阅读全文
posted @ 2019-01-24 14:57 后来的后来123 阅读(2226) 评论(0) 推荐(1) 编辑