生成表格
- *调用pandas库
import pandas as pd
- *调用DataFrame:
df = pd.DataFrame(data = data)
参数：
data: 可以使用标量，变量，方法，字典等
index: 默认为数字，修改见下文
column：默认为表格内原有值或数值，修改见下文
实例：
- *加载Excel：
csv格式
df = pd.read_csv('data_set.csv')
xlsx格式
df = pd.read_xlsx('data_set.xlsx')
实例：
操作相似，只展示一种文件格式
基础信息
- *维度查看
#维度查看
df.shape
#数据格式查看
df.dtypes
#查看数据结构(行数，列名，null值情况，数据格式等)
df.info()
#查看某列唯一值
df[column1].unique()
实例：
查询数据维度与格式
查询数据信息与唯一值
- *值查看
df.values
实例：查询值
- *索引查看及修改
#查看
df.index
#修改方法1：
df.reset_index()
#修改方法2：
df.rename(index={0:'修改值'})
实例： 查询索引
修改方法1：
注：标红列为新的index，index列变为数据中的一部分
修改方法2：该方法与修改列名方法3相似，详情见下
注：方法2中要带参数inplace默认值为False，使用时需调整为inplace=True，否则不会在原数据集上修改列表名称
- *列名查看及修改
#查询
df.columns
#修改：方法1
columns_change = ['', '', '']
df.columns = columns_change
#修改：方法2
df.rename(columns={'categoru':'category_size'})
注：
方法1用于修改列名的列表，里面的值的数量需要与df中列的数量保持一致，否则报错；
方法2无该上述问题，用字典把原字段名称和需要改的名字组成键值对即可
实例：查询列名
修改方法1：
修改方法2：
注：方法2中要带参数inplace默认值为False，使用时需调整为inplace=True，否则不会在原数据集上修改列表名称
- *综合查看
#数据集的值查看
df.head()
#数据集的值查看
df.tail()
实例：数据集查看
head（）中填几就显示表头几行数据，默认值为5
tail（）中填几就显示表尾几行数据，默认值为5
- *空值查看
空值查看
df.isnull
某列空值查看
df['column'].isnull
实例：
全表空值查看
某列空值查看
Original: https://blog.csdn.net/weixin_50476414/article/details/123783925
Author: Charliewyzzzz
Title: Pandas学习与总结
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