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

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

2021-03-03 00:03贪狼切 Python

今天小编就为大家分享一篇python dataframe常见操作方法:实现取行、列、切片、统计特征值，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

实例如下所示：

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									# -*- 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