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1# -*- coding: UTF-8 -*-
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3import pandas as pd
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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)
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7# 从新定义列名
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9df.columns = ['first_col_1','second_col_1']
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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
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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
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35print(df)
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37# 现有列计算生成新的列
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39df['third_col_2'] = df['first_col_2'] + df['second_col_2']
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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'])
6
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
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3df1 = pd.DataFrame(data_dict)
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5df2 = pd.DataFrame(data_dict)
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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
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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_)更多精彩返回微信公众号【Python 集中营】，专一于 python 技术栈，材料获取、交换社区、干货分享，期待你的退出~