1.在数据中，选择需要的行或者列
2.基础索引方式，就是直接引用
3.iloc[行索引名称或者条件，列索引名称或者标签]
4.iloc[行索引位置,列索引位置]
5.注意，区分loc和iloc
下面我们进入实际操作。
import pandas as pd
import os
import numpy as np
os.chdir(r'C:\Users\qw\Desktop\data ana')
df = pd.read_csv('name.csv',encoding = 'utf-8',dtype = {'user_id':str})
df.info()
df.head(10)
df.columns
df['user_id']
df[['user_id','cat1']].head(5)
df[['user_id','cat1']][1:5]
df.loc[3:4]
df.loc[:,['user_id, 'buy_mount']].head(10)
df.loc[1:3,['user_id, 'buy_mount']]
df.loc[df.user_id =='917056007',['user_id, 'buy_mount']]
df.loc[(df.user_id =='917056007') | (df.buy_mount > 3),['user_id','buy_mount']]
df.iloc[1:4]
df.iloc[:,[0,2]]
df.iloc[[1,10],[0,2]]
df.loc[2:7]
df.iloc[2:7]
1.在数据中，直接添加列
2.使用df.insert方法在数据中添加一列
3.掌握drop(labels, axis,inplace = True)的用法
labels表示删除的数据，axis表示作用轴，inplace =True表示是否对原数据生效，axis=0表示按行操作，axis=1表示按列操作
4.使用del函数直接删除其中一列
df['购买量'] = np.where(df['buy_mount']>3,'高','低')
auction_id = df['auction_id']
del df['auction_id']
df.insert(0, 'auction_id_new',auction_id)
df.drop(labels=['auction_id_new','购买量'],axis = 1, inplace = True)
df.head(5 )
df.drop(labels=[3,4],axis=0, inplace= True)
1.在数据中，可以使用rename修改列名称或者行索引名称
2.使用loc方法修改数据
3.使用loc方法查找符合条件的数据
4.条件与条件之间用&或者|连接，分别代表’且’和’或’
5. 使用between和isin选择满足条件的行
df1.loc[df1['gender']=='0','gender'] = '女性'
df1.loc[df1['gender']=='1','gender'] = '男性'
df1.loc[df1['gender']=='2','gender'] = '女性'
df1.rename(columns = {'user_id':'用户ID','birthday':'出生日期','gender':'性别'},inplace = True)
df1.rename(index = {3:33244,4:53535}, inplace = True)
df1.iloc[:5]
df1.reset_index(drop=True,inpace =True)
df[df['buy_mount']>10]
df[~(df['buy_mount']>10)]
df[(df['buy_mount']>10) & (df['day'] > 20140101)]
df['buy_mount'].between(4, 10, inclusive = True)
df['cat1'].isin([38,28,50014815])
df[df['cat1'].isin([38,28,50014815])]
1定义：在数据清洗的过程中，很多时候需要将数据整理在一起，方便后续的分析，这个过程也叫数据合并
2.常见的合并方法有堆叠和按主健进行合并，堆叠又分为横向堆叠和纵向堆叠，按主键合并类似于sql里面的关联操作
- 横向堆叠将两张表或多张表在X轴方向，即横向拼接在一起
- 纵向堆叠将两张表或多张表在Y轴方向，即纵向拼接在一起
- 注意使用concat时，axis = 1 用于横向，0代表纵向
- 注意join取inner或者outer时，分别代表交集和并集。
import xlrd
workbook = xlrd.open_workbook('meal_order_detail.xlsx')
sheet_name = workbook.sheet_names()
sheet_name
order1 = pd.read_excel('meal_order_detail.xlsx',sheet_name = 'meal_order_detail1')
order3 = pd.read_excel('meal_order_detail.xlsx',sheet_name = 'meal_order_detail2')
order3 = pd.read_excel('meal_order_detail.xlsx',sheet_name = 'meal_order_detail3')
order = pd.concat([order1, order2, order3],axis = 0,ignore_index = True)
basic = pd.DataFrame()
for i in sheet_name:
basic_i = pd.read_excel('meal_order_detail.xlsx',sheet_name = i)
basic = pd.concat([basic,basci_i],axis=0,ignore_index=True)
df = pd.read_csv('1_jiaoyi.csv',dtype={'user_id':str})
df1 = pd.read_csv('2_xingxi.csv',dtype={'user_id':str})
df1.head(10)
df = pd.merge(left = df,right = df1,how = 'inner',left_on = 'user_id',right_on='use_id')
df = pd.read_csv('trade.csv',dtype={'user_id':str,index_col=[3,0]})
df.loc[28].loc[[82830661,532110457]]
df.loc[(a,b),'列标签']
df.loc[(28,[82830661,532110457]),['auc_id','cat_id']]
df.head(10)
Original: https://blog.csdn.net/qq_42997268/article/details/121301867
Author: CUPB-PANGBIN
Title: 数据清洗Chap4——dataframe操作
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