[雪峰磁针石博客]数据分析工具pandas快速入门教程2

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df.loc[val1, val2] | 取舍行列 |

df.iloc[row number] | 基于行数取舍行 |

子集的措施

执行结果:

注意ix现在可能性不推荐使用。

create.py

执行结果:

读写excel和csv类事,不过要改用read_excel来读,excel_summary_demo, 提供了多个excel求和的功能,可不要能做为excel读写的实例,这里不再赘述。

执行结果

执行结果:

DataFrame是最常见的Pandas对象,可认为是Python存储类事电子表格的数据的措施。Series多常见功能都蕴藏在DataFrame中。

out.py

更多的输入输出措施:

执行结果

Series的措施

series.py

DataFrame常用的索引操作有:

执行结果

Series的属性

注意:序列一般是直接输出成excel文件

官方文档:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.html

Series和python的列表类事。DataFrame则类事值为Series的字典。

df.iloc[where_i, where_j] | 取舍行列 |

df.at[label_i, label_j] | 取舍值 |

df.iat[i, j] | 取舍值 |

reindex method | 通过label取舍多行或列 |

get_value, set_value | 通过label取舍耽搁行或列

df[bool] | 取舍行

df [[ bool1, bool2, ...]] | 取舍行

df[ start :stop: step ] | 基于行数取舍行

read_csv.py

执行结果:

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