pandas DataFrame的十个用法,入门必会

  1. 创建DataFrame:
import pandas as pd
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Jane'],
        'Age': [28, 32, 45, 27],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 查看前n行数据:
df.head(3)  # 查看前3行数据
  1. 查看列名:
df.columns  # 返回所有列名
  1. 查看数据类型:
df.dtypes  # 返回每列的数据类型
  1. 筛选列:
df['Age']  # 返回 'Age' 列
  1. 添加新列:
df['Gender'] = ['M', 'M', 'M', 'F']  # 添加 'Gender' 列,并赋值
  1. 根据条件筛选行:
df[df['Age'] > 30]  # 返回年龄大于30的行
  1. 排序:
df.sort_values('Age', ascending=False)  # 根据 'Age' 列降序排序
  1. 聚合统计:
df.describe()  # 返回数据的基本统计信息,如均值、标准差、最小值、最大值等
  1. 删除行或列:
df.drop('City', axis=1)  # 删除 'City' 列
df.drop([0, 2])  # 删除第1行和第3行

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