关于pandas:pandas数据分析-pandasDataFrame数据修改索引设置数据组合

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1# -*- coding: UTF-8 -*-
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3import pandas as pd
4
5
6data_dict = {'first_col': [1, 2, 3, 4], 'second_col': [5, 6, 7, 8]}
7
8df = pd.DataFrame(data_dict)

数据批改

 1import numpy as np
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 3# 转换某一列的数据类型
 4
 5df['first_col']=pd.DataFrame(df['first_col'],dtype=np.float32)
 6
 7# 从新定义列名
 8
 9df.columns = ['first_col_1','second_col_1']
10
11print(df)
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13# 批改局部列名
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15df.rename(columns = {'first_col_1':'first_col_2','second_col_1':'second_col_2'},inplace = True)
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17print(df)
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19# 依照某个或多个字段排序,ascending = False 为降序、ascending = True 为升序
20
21df = df.sort_values(by=['first_col_2','second_col_2'],ascending = False)
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23print(df)
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25# 依照索引排序,ascending = False 为降序、ascending = True 为升序
26
27df = df.sort_index(axis = 0,ascending = True)
28
29print(df)
30
31# 按数据地位批改数据, 如下将第二行、第二列数据批改为 9
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33df.iloc[1,1] = 9
34
35print(df)
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37# 现有列计算生成新的列
38
39df['third_col_2'] = df['first_col_2'] + df['second_col_2']
40
41#    first_col_2  second_col_2  third_col_2
42# 0          1.0             5          6.0
43# 1          2.0             9         11.0
44# 2          3.0             7         10.0
45# 3          4.0             8         12.0

索引设置

 1# 从新设置索引
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 3df['index']=range(len(df['first_col']))
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 5df.set_index(df['index'])
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 7print(df)
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 9# 设置日期为索引, 定义日期范畴:start 开始日期、periods 数据行数
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11date = pd.date_range(start='1/1/2021',periods=len(df['first_col']))
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13df = df.set_index(date)
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15print(df)

数据连贯与组合

 1# 定义两个 DataFrame 数据
 2
 3df1 = pd.DataFrame(data_dict)
 4
 5df2 = pd.DataFrame(data_dict)
 6
 7# concat() 函数连贯,axis= 0 示意当两个数据对象连接时存在不同的列不会生成新的列,axis= 1 示意会生成新的列
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 9df3=pd.concat([df1,df2],axis=0)
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11print(df3)
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13# 扩大函数 append() 向 df1 中增加 df2 中的所有行、最初赋值给 df3
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15df3 = df1.append(df2.loc[:])
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17print(df3)

DataFrame 输入

 1# excel 保留
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 3df.to_excel('/usr/data.xls')
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 5# csv 保留
 6
 7df.to_csv('/usr/data.csv')
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 9# 输入字典模式
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11dict_ = df.to_dict(orient="dict")
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13print(dict_)

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