一、导库

import pandas as pd
import numpy as np

二、读取数据

df = pd.read_excel('table1.xlsx') # 相对路径
# df = pd.read_excel(r'E:\Anaconda\hc\dataScience\table1.csv') # 绝对路径

三、显示数据

1.显示数据的行与列数

df.shape

(6, 5)

2.显示数据格式dtpyes

df.dtypes

Name      object
Age        int64
Sex        int64
Class      int64
Score    float64
dtype: object

3.显示列名

df.columns

Index(['Name', 'Age', 'Sex', 'Class', 'Score'], dtype='object')

4.显示前数据前2行

df.head(2)

	Name	Age	Sex	Class	Score
0	Tom	19	1	162061	80.0
1	Jack	20	1	152051	90.0

5.显示数据后3行

df.tail(3)

	Name	Age	Sex	Class	Score
3	Tony	18	0	170462	90.0
4	Tim	19	0	162051	NaN
5	Bob	22	1	132022	80.0

6.显示数据唯一值（unique函数）

df['Score'].unique()

array([ 80.,  90., 100.,  nan])

7.对第几行数据不读取

# 没有读取第2行
df1 = pd.read_excel('table1.csv',skiprows=[2] ) 
df1

	Name	Age	Sex	Class	Score
0	Tom	19	1	162061	80.0
1	Alan	18	1	170461	100.0
2	Tony	18	0	170462	90.0
3	Tim	19	0	162051	NaN
4	Bob	22	1	132022	80.0

8.对缺失值进行识别

# 所有缺失值显示为True
df.isnull()

	Name	Age	Sex	Class	Score
0	False	False	False	False	False
1	False	False	False	False	False
2	False	False	False	False	False
3	False	False	False	False	False
4	False	False	False	False	True
5	False	False	False	False	False

四、清洗数据

1.删除空值 （dropna函数）

df2 = df.dropna(how='any')
df2

	Name	Age	Sex	Class	Score
0	Tom	19	1	162061	80.0
1	Jack	20	1	152051	90.0
2	Alan	18	1	170461	100.0
3	Tony	18	0	170462	90.0
5	Bob	22	1	132022	80.0

2.填充空值（fillna函数）

df3 = df.fillna(value=0)
df3

	Name	Age	Sex	Class	Score
0	Tom	19	1	162061	80.0
1	Jack	20	1	152051	90.0
2	Alan	18	1	170461	100.0
3	Tony	18	0	170462	90.0
4	Tim	19	0	162051	0.0
5	Bob	22	1	132022	80.0

3.用均值对空值进行填充

df4 = df['Score'].fillna(df['Score'].mean())
df4

0     80.0
1     90.0
2    100.0
3     90.0
4     88.0
5     80.0
Name: Score, dtype: float64

4.更改数据格式

df1['Score'].astype('int64')

0     80
1     90
2    100
3     90
5     80
Name: Score, dtype: int64

（注：如果存在空值，更改数据格式会报错！）

5.更改列名

df5 = df.rename(columns={'Score': 'score'})
df5

	Name	Age	Sex	Class	score
0	Tom	19	1	162061	80.0
1	Jack	20	1	152051	90.0
2	Alan	18	1	170461	100.0
3	Tony	18	0	170462	90.0
4	Tim	19	0	162051	NaN
5	Bob	22	1	132022	80.0

6.对列表内的值进行替换（replace函数）

df6 = df['Name'].replace('Bob', 'bob')
df6

0     Tom
1    Jack
2    Alan
3    Tony
4     Tim
5     bob
Name: Name, dtype: object

五、数据预处理

1.对数据进行排序

df.sort_values(by=['Score'])

	Name	Age	Sex	Class	Score
0	Tom	19	1	162061	80.0
5	Bob	22	1	132022	80.0
1	Jack	20	1	152051	90.0
3	Tony	18	0	170462	90.0
2	Alan	18	1	170461	100.0
4	Tim	19	0	162051	NaN

（注:默认升序，且空值在后面）

2.数据分组

①单一条件分组

# 如果Score列的值>=85，Score列显示high，否则显示low
# group列为增加列
df['group'] = np.where(df['Score'] > 85,'high','low')
df

	Name	Age	Sex	Class	Score	group
0	Tom	19	1	162061	80.0	low
1	Jack	20	1	152051	90.0	high
2	Alan	18	1	170461	100.0	high
3	Tony	18	0	170462	90.0	high
4	Tim	19	0	162051	NaN	low
5	Bob	22	1	132022	80.0	low

②多个条件分组

# 利用loc函数，进行多列查询
# sign为增加列
df.loc[(df['Sex'] == 1) & (df['Age']>= 19), 'sign']=1
df

	Name	Age	Sex	Class	Score	group	sign
0	Tom	19	1	162061	80.0	low	1.0
1	Jack	20	1	152051	90.0	high	1.0
2	Alan	18	1	170461	100.0	high	NaN
3	Tony	18	0	170462	90.0	high	NaN
4	Tim	19	0	162051	NaN	low	NaN
5	Bob	22	1	132022	80.0	low	1.0

六、数据提取

1.按标签提取（loc函数）

df.loc[0:3]

	Name	Age	Sex	Class	Score	group	sign
0	Tom	19	1	162061	80.0	low	1.0
1	Jack	20	1	152051	90.0	high	1.0
2	Alan	18	1	170461	100.0	high	NaN
3	Tony	18	0	170462	90.0	high	NaN

2.按位置进行提取（iloc函数）

①按区域提取

df.iloc[:4, :5]

	Name	Age	Sex	Class	Score
0	Tom	19	1	162061	80.0
1	Jack	20	1	152051	90.0
2	Alan	18	1	170461	100.0
3	Tony	18	0	170462	90.0

②按位置提取

#[0, 2, 5] 代表指定的行，[0, 1, 5] 代表指定的列
df.iloc[[0, 2, 5],[0, 1, 5]]

	Name	Age	group
0	Tom	19	low
2	Alan	18	high
5	Bob	22	low

3.按条件提取（isin与loc函数）

①用isin函数进行判断

# 判断Sex是否为1
df['Sex'].isin([1])

0     True
1     True
2     True
3    False
4    False
5     True
Name: Sex, dtype: bool

	Name	Age	Class
0	Tom	19	162061
1	Jack	20	152051
2	Alan	18	170461
5	Bob	22	132022

②用loc函数进行判断

# Sex为1，分数大于85
df1.loc[(df1['Sex'] == 1) & (df1['Score'] > '85'), ['Name','Age','Class']]

③先判断结果，将结果为True的提取

# 先判断Score列里是否包含80和90，然后将复合条件的数据提取出来。
df.loc[df['Score'].isin(['80','90'])]

	Name	Age	Sex	Class	Score	group	sign
0	Tom	19	1	162061	80.0	low	1.0
1	Jack	20	1	152051	90.0	high	1.0
3	Tony	18	0	170462	90.0	high	NaN
5	Bob	22	1	132022	80.0	low	1.0

 

https://blog.csdn.net/weixin_40431584/article/details/103993722