DataFrame
读取数据
data=pd.read_table(filepath+ ‘profile.txt’,header=None)
data.to_excel(filename)
具体参考https://blog.csdn.net/u010801439/article/details/80052677
随即生成m*n的矩阵 df = pd.DataFrame(np.random.randn(m,n) , index = range(m),columns=range(n))
添加元素
data=data.append(data.mean(),ignore_index=True )
连接dataframe datadeal= pd.concat([r2, r1], axis = 1) #横向连接（0是纵向）
计算数据
计算不同列的和 data[‘1-2’] = data.apply(lambda x: x[0]+x[1], axis=1)
计算所有行的和data.loc[‘Row_sum’] = data.apply(lambda x: x.sum()) #data.loc[‘Row_sum’] = data.apply(lambda x: x[0]+x[1])
选择提取元素
选择不同的列 data.T[24:29].T ===data.iloc[:,24:29]
删除元素
rdata=data.drop([16,17]) 返回删除删掉16,17行的数据 ，axis=1则表示删除列，加入参数inplace=True 则原始数据会改变，rdata为none
del data[‘aa’] 删除一列名为aa的元素
time=data.pop(‘name’)
数据分类：
图像图例右移：
plt.legend(loc=’center left’, bbox_to_anchor=(1, 0.5))
numpy数据翻转
locals()[‘data’+namearray[i]]=pd.read_table(filepath+ namearray[i]+’.txt’,header=None)#动态创建变量
Original: https://www.cnblogs.com/skycandy/p/8972038.html
Author: skycandy
Title: python Dataframe常用操作
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/559913/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！