利用pandas对数据表格进行简单操作

引进包

import numpy as np

import pandas as pd

df=pd.read_csv('titanic_data.csv') #读取整个表格数据

df=df.iloc[0:20] #按索引提取前20行数值

print(df.shape)#获取维度
print(df.info())#获取数据表的基本信息
print(df.dtypes)#获取全部列的类型

print(df['Parch'].dtype)#获取某列数据的格式

print(df['Age'].unique())#获取某一列的唯一值
print(df.values)#查看数据表的值
print(df.columns)#查看列名称
print(df.head())#默认前十行数据
print(df.tail())#默认后十行数据
df.fillna(value=0)# 用数字0填充空值
print(df.head())#默认前十行数据

print(df.tail())#默认后十行数据

print(df.fillna(0)) #用0 填充缺失的值

df.fillna({1:   0.5, 3: -1})#若是通过一个字典调用fillna,就可以实现对不同的列填充不同的

print(df.fillna({'Age':df['Age'].mean(),'Cabin':20}))

print(df)#默认前十行数据

print(df['Age'].values)#查看数据某列的值
print(df['Age'].fillna(df['Age'].mean()))
print(df['Age'].values)#查看数据某列的值