最全的Python pandas用法总结

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一、生成数据表

1、首先导入pandas库,一般都会用到numpy库,所以我们先导入备用:

import numpy as np
import pandas as pd

2、导入CSV或者xlsx文件:

df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1))
df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx'))

3、用pandas创建数据表:

df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006], 
 "date":pd.date_range('20130102', periods=6),
 "city":['Beijing ', 'SH', ' guangzhou ', 'Shenzhen', 'shanghai', 'BEIJING '],
 "age":[23,44,54,32,34,32],
 "category":['100-A','100-B','110-A','110-C','210-A','130-F'],
 "price":[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]},
columns =['id','date','city','category','age','price'])

二、数据表信息查看

1、维度查看:

df.shape

2、数据表基本信息(维度、列名称、数据格式、所占空间等):

df.info()

3、每一列数据的格式:

df.dtypes

4、某一列格式:

df['B'].dtype

5、空值:

df.isnull()

6、查看某一列空值:

df.isnull()

7、查看某一列的唯一值:

df['B'].unique()

8、查看数据表的值:

df.values

9、查看列名称:

df.columns

10、查看前10行数据、后10行数据:

df.head() #默认前10行数据
df.tail()    #默认后10 行数据

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