前言
最近发现写的关于python的博客慢慢有人在看，并且关注。突然觉得分享学习内容供大家参考是一件快乐的事情，虽然跟其他大博主相差太远，文章质量也不在一个level。但是还是想在这里记录学习内容，一方面是提醒自己不断学习，不断更新；另一方面也想分享给同我一样的小白。每个大神背后都有一段慢慢成长的岁月。希望同大家一起进步~
缩写解释 & 库的导入
- df：任意的pandas DataFrame(数据框)对象
- s：任意的pandas Series(数组)对象
- pandas和numpy是用Python做数据分析最基础且最核心的库
import pandas as pd
import numpy as np
数据的导入
- 数据导入时，路径需要加上引号
- pd.read_table(filename) # 导入有分隔符的文本 (如TSV) 中的数据
- pd.read_sql(query, connection_object) # 导入SQL数据表/数据库中的数据
- pd.read_json(json_string) # 导入JSON格式的字符，URL地址或者文件中的数据
- pd.read_html(url) # 导入经过解析的URL地址中包含的数据框 (DataFrame) 数据
- pd.read_clipboard() # 导入系统粘贴板里面的数据
- pd.DataFrame(dict) # 导入Python字典 (dict) 里面的数据，其中key是数据框的表头，value是数据框的内容。
import os
os.getcwd()
pd.read_csv('测试数据.csv')
pd.read_excel('测试数据.xlsx')
数据的导出
- df.to_csv(filename) # 将数据框 (DataFrame)中的数据导入csv格式的文件中
- df.to_excel(filename) # 将数据框 (DataFrame)中的数据导入Excel格式的文件中
- df.to_sql(table_name,connection_object) # 将数据框(DataFrame)中的数据导入SQL数据表/数据库中
- df.to_json(filename) # 将数据框(DataFrame)中的数据导入JSON格式的文件中
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,5))
df.to_csv('测试数据.csv')
df.to_excel('测试数据.xlsx')
创建测试对象
方式一
pd.DataFrame(np.random.rand(10,5))
方式二
my_list = ['Kesci',100,'欢迎来到科赛网']
pd.Series(my_list)
0 Kesci
1 100
2 欢迎来到科赛网
dtype: object
方式三
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,5))
df.index = pd.date_range('2017/1/1', periods=df.shape[0])
df
数据的查看与检查
- df.head(n)：查看数据框的前n行
- df.tail(n)：查看数据框的最后n行
- df.shape：查看数据框的行数与列数
- df.info()：查看数据框 (DataFrame) 的索引、数据类型及内存信息
- df.describe()： 对于数据类型为数值型的列，查询其描述性统计的内容
- s.value_counts(dropna=False)：查询每个独特数据值出现次数统计
- df.apply(pd.Series.value_counts)：查询数据框 (Data Frame) 中每个列的独特数据值出现次数统计
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,5))
df.head(3)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,5))
df.tail(3)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,5))
df.shape
- 输出结果
(10, 5)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,5))
df.info()
- 输出结果
`python
RangeIndex: 10 entries, 0 to 9
Data columns (total 5 columns):
Love
Original: https://blog.csdn.net/weixin_43816759/article/details/120532126
Author: hannah2sah
Title: Pandas基础命令速查表
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