python--pandas基本操作

一、读取文件

csv：是一种应用分割符分隔的文件，因为其分割符不一定是逗号---又称为字符分隔文件：

文件以纯文本形式存储表格数据。

1 import pandas as pd
2 #读取csv文件
3 order=pd.read_csv('meal_order_info.csv',sep=',',encoding='gbk')
4 print(order)

使用pd.read_excel('文件路径.excel'）读取excel文件

二、DataFrame的常用属性

 1 user=pd.read_excel('users.xlsx')
 2 print(type(user))
 3 #存储excel文件
 4 #user,是要存储的数据文件
 5 # user.to_excel('文件名.xlsx')
 6 
 7 #####DataFrame 的常用操作
 8 #DataFrame 的常用属性
 9 #values/columns/dtypes/
10 print(user.values)##所有值
11 print(user.columns)##列名
12 print(user.dtypes)##数据类型
13 print(user.shape)##获取DataFrame的行列
14 print(user.size)##获取DataFrame的大小
15 print(user.ndim)##维数

 时间序列：

 1 import pandas as pd
 2 #打开文件
 3 data=pd.read_excel('meal_order_detail.xlsx')
 4 #查看前5行
 5 print(data.head())
 6 #查看后5行
 7 print(data.tail())
 8 #查看维度（几行，几列）
 9 print(data.shape)
10 #查看数据表的基本信息
11 print(data.info())
12 #查看列名
13 print(data.columns)
14 #数据表清洗
15 #用0值填充空值
16 print(data.fillna(value=0))
17 #删除行或列
18 data.drop(labels=['logicprn_name','parent_class_name'],axis=1,inplace=True)
19 #时间序列
20 place_order_time=pd.to_datetime(data['place_order_time'])
21 ymd=[i.date() for i in place_order_time]
22 time=[i.time() for i in place_order_time]
23 year=[i.year for i in place_order_time]
24 month=[i.month for i in place_order_time]
25 day=[i.day for i in place_order_time]
26 hour=[i.hour for i in place_order_time]
27 minute=[i.minute for i in place_order_time]
28 second=[i.second for i in place_order_time]
29 data['ymd']=ymd
30 data['time']=time
31 print(data['ymd'],data['time'])
32 print(year,month,day,hour,minute,second)
33 #时间的运算（加减）
34 jianfa=place_order_time-pd.to_datetime('2015-1-1')
35 print(jianfa)
36 jiafa=place_order_time-pd.Timedelta(days=10)
37 print(jiafa)