Pandas数据框基本操作摘要

本文介绍了在Python中使用Pandas库进行数据框操作的基本步骤和方法。

导入Pandas库

首先，需要安装并导入Pandas库，使用import pandas as pd命令。

加载EXCEL数据集

使用pd.read_excel方法加载数据，注意文件路径前的小写'r'，以处理路径中的反斜杠。

一、数据集描述性统计

通过dat.describe()获取数据集的描述性统计信息，包括各列的样本数、平均值、标准差、最小值、最大值和四分位数等。使用dat.isnull().sum()统计各变量的缺失值。

二、修改数据框

• 删除数据行：使用dat.drop(1)删除指定索引的行。
• 删除数据列：使用dat.drop('F1', axis=1)删除指定名称的列。
• 补充数据行：通过dat.loc[1] = 1补充删除的行。
• 补充数据列：通过dat['F1'] = 1补充删除的列。
• 去除重复值：使用dat.drop_duplicates()，可选参数包括subset和keep，分别控制检查重复值的列和重复值的处理方式。

三、变量类型

变量类型错误可能导致分析过程中的报错。使用dat2.dtypes查看变量类型，并可通过dat2['F7'].astype(str)更改变量类型。

以上就是Pandas库在数据框操作方面的基础知识，希望对你有所帮助。

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查看原文：PYTHON Pandas数据框基本操作(一)

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