python表格处理Pandas

1. DataFrame数据结构，含有行索引和列索引（一个表格类型的数据结构）

2. 生成，DataFrame([data, index, columns, dtype, copy])

3. 如何转换成DataFrame？使用pd.DataFrame()函数

# 字典定义
data = {
    
    "Person":["Alan","Berta","Charlie","Danielle"],         #姓名
        "House":["A","B","A","C"],                              #房间名
        "Age":[32,46,35,28],                                    #年龄
        "Books":[100,30,20,40],                                 #看书数量
        "Movies":[10,20,80,60]                                  #看电影数量
        }

# 字典转化为pandas DataFrame:
df = pd.DataFrame(data)
# 打印df
df

4. 返回数据类型：df.dtypes

5. 读取数据

6.返回绝对值 abs

7.读写文件

##读取csv
df=pd.read_csv('~/input.csv',index_col=None)

###写入csv
pdf_res.to_csv('~/output.csv',index=None)

###读取excel
df=pd.read_excel('~/input.xlsx',sheet_name='sheet',index_col=None)

###存入excel
pd.to_excel('~/output.xlsx',sheet_name='sheet',index=None)

8. 宽转长方法 df.melt()(melt有很多参数设置，可以转换成更多的数据维度)

df.melt()

这些只是对DataFrame简单认识，更多使用场景参考文档