前面已经讲了如何用pandas导入数据，这篇文章就来讲一些常用的数据查看、数据选取。做到了这一步，就可以进行一些快速的描述性分析了！
要查看数据与选取数据，我们首先得了解python里数据存储的方式，然后才能进行数据查看、数据选择、数据清洗、数据分析、数据建模等。。
所以本文将分为：
- 数据结构
- 常用查看/选择数据函数
- 函数代码案例
（本文会结合大家常用的excel和sql的思维模式来讲解，方便大家具体理解）
一、数据结构篇
pandas核心的数据结构有：Series、DataFrame两种，series对照excel我们可以理解为只有一列的数据、DataFrame可以理解为一张完整的表包含字段名、多列多行。series与DataFrame可以进行相互的转化，多个series可以合并成一个DataFrame，而DataFrame可以通过选取一列数据变成Series。
series介绍
我们来看看series在anaconda集成spyder编译器里的样子
import pandas as pd #导入pandas库
data=pd.Series([1,2,3,4,5,32,11]) #创建一个series类型的数据编译器里的样子
DataFrame介绍
以下是手动创建的数据一般用的很少，代码只用于结果的展示帮助理解概念。你如果用pandas直接导入数据表之类的，pandas会自动帮你生成一个DataFrame的数据
import pandas as pd
df = {'水果':['苹果','梨','草莓'],#用字典的方式手动创建一个
'数量':[3,2,5],
'价格':[10,9,8]}
data=pd.DataFrame(df)#将数据转化成DataFrame,
#!!注意DataFrame使用的时候是需要区分大小写的！！编译器里的样子
二、常用查看/选取数据
查看数据常用方法
在参数说明中DataFrame数据格式的后续简称df，Series数据格式的简称s
| 属性 | 描述 |
|---|---|
| df.head(n) | 查看DataFrame对象的前n行 |
| df.tail(n) | 查看DataFrame对象的最后n行 |
| df.shape | 查看数据的行列数各是多少 |
| df.info() | 查看索引、数据类型和内存信息 |
| df.describe() | 查看数值型列的汇总统计,返回计数、均值、标准差、最小最大值、25%50%75%分为数 |
| s.value_counts(dropna=False) | 查看Series对象的唯一值和计数 |
| df.apply(pd.Series.value_counts) | 查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数 |
| df.sum() | 返回所有列的求和值 |
| df.mean() | 返回所有列的均值 |
| df.corr() | 返回列与列之间的相关系数 |
| df.count() | 返回每一列中的非空值的个数 |
| df.max() | 返回每一列的最大值 |
| df.min | 返回每一列的最小值 |
| df.median() | 返回每一列的中位数 |
| df.std() | 返回每一列的标准差 |
选择数据数据常用方法
| 属性 | 描述 |
|---|---|
| df[col] | 根据列名，并以Series的形式返回列 |
| df[[col1, col2]] | 以DataFrame形式返回多列 |
| df.loc[1:2,[‘a’,’b’]] & df.loc[1:2,’a’:’b’] | 基于列label，可选取特定行（根据行index） |
| df.iloc[1:3, [1, 2]] & df.iloc[1:3, 1: 3] | 基于行/列的position |
| df.at[3, ‘tip’] | 根据指定行index及列label，快速定位DataFrame的元素 |
| df.iat[3, 1] | 与at类似，不同的是根据position来定位的 |
| df.iloc[0,:] | 返回第一行,[x,y]x为行,y为列，：代表所有 |
| df.iloc[0,0] | 返回第一列的第一个元素，直接写入数字代表单点位置 |
| s.iloc[0] | 按位置选取数据 |
| s.loc[‘index_one’] | 按索引选取数据/列名 |
三、代码案例及详解
import pandas as pd
data=pd.read_csv(r'/Users/huangjunwen/Desktop/fandango_score_comparison.csv')
#这是我的路径大家使用的时候记得改，记得改，记得改！- 查看指定行数的数据
print(data.head(10))#查看前10行数据，数据大的时候可以通过该方式快速看到df的数据格式- 选取字段RottenTomatoes_User
print(data['RottenTomatoes_User'])#选取一个字段返回series
print(data[['RottenTomatoes_User','Fandango_Difference']])#选取两个字段返回DataFrame- 选取Metacritic列的指定行内容
print(data.iloc[3,3])#选取Metacriticl列的第4行的数据
print(data.iloc[3,:3])#选取的第3行,第一列至第三列的所有数据
#！注意iloc是根据索引位置进行的判断，如索引顺序不规律会自动帮你找到索引为3的行
print(data.iloc[3,4:5])#留个悬念自己跑数试试
data.reset_index(drop=True) #重置索引按顺序排列小小练习题
查看该数据一共有多少行与列？
答案：对比答案见后请试着计算字段Metacritic、Metacritic_User、IMDB第2行至第5行各字段的和
答案：对比答案见后
有问题留言，不定时更新
python写法各有不同，希望能找到自己喜欢的方式。以下答案代码只是我个人习惯仅供参考：
##查看数据行列##
import pandas as pd
data=pd.read_csv(r'/Users/huangjunwen/Desktop/fandango_score_comparison.csv')
print(data.shape)#查看数据data行列分别是多少
#打印结果为：(146,22)146行，22列
##计算三个字段和##
import pandas as pd
data=pd.read_csv(r'/Users/huangjunwen/Desktop/fandango_score_comparison.csv')
data.reset_index(drop=True)#重新排列索引方便检查所选位置是否正确
df=data.loc[1:4,['Metacritic','Metacritic_User','IMDB']]#选择数据范围
print(df.sum())#打印计算结果
#打印结果为：Metacritic求和为182，Metacritic_User求和为23.7，IMDB求和为25.4