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pandas及常见数据处理基础
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Python学习杂记
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Pandas 数据分析库介绍:本文介绍了Python中最常用的数据分析库pandas,并提供了一系列基础知识和常用函数的使用方法,以帮助初学者理解如何进行高效的大型数据集操作。
导入数据:
演示了如何使用pandas导入Excel数据:
import pandas as pd
df1 = pd.read_excel('客户基本信息1.xlsx')
并提到pandas支持多种数据类型的文件读取。
更改标题和索引:
介绍了如何更改数据框(df1)的列标题和行索引:
df1.columns = ['A', 'B', 'C']
df1.index = ['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5', 'A6', 'A7']
数据切片(iloc和loc):
解释了iloc和loc的区别,示范了如何使用这两种方法进行数据切片。
数据的拼接:
演示了如何拼接两个数据表,并解释了如何使用不同的参数来保留特定数据。
删掉某些行和列的操作:
展示了如何删除数据框中的特定行和列。
新的数据更新:
讨论了如何向数据框中添加新列和新行,以及如何更新索引。
按某列数据分组:
详细说明了如何按照某个列进行数据分组,如何重置索引,以及如何设置小数点位数。
筛选数据:
讲述了单条件筛选和多条件筛选的方法,以及如何实现数据透视表的功能。
分箱:
介绍了如何对数据进行分箱处理。
计算某个数据出现的频次:
示例了如何计算数据中特定元素出现的频率。
隐藏某个字符:
提供了隐藏数据框中特定字符的技巧。
数据导出:
最后,教授了如何将处理后的数据导出到Excel文件。
想要了解更多内容?
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