pandas学习（一）:pandas基础

本文是学习博客pandas系列学习（三）：DataFrame过程中的笔记,博主写的很详细

推荐先看他的这两篇：pandas系列学习（一）：pandas入门

                                    pandas系列学习（二）：Series

1.数据类型

pandas中数据类型主要有两类：Series和DataFrame，Series是单列数据，DataFrame为多列数据

可以看到，选择DataFrame的一列，即为Series

df['cg']#取单列的方式,故结果为Series
df[['cg']]#一般里面是列表是形式，是为取多列，故结果仍为DataFrame

 2.操作数据

2.1选择行

• 使用类似于列表的切片

• 使用iloc属性，基于数字索引（次序）选择，行和列都是用切片形式或者列表形式

• 使用loc属性，基于行标签选择，列需要表示为列名组成的列表或者：（代表全部列）

注意，此时行是2:5时，包含了索引为5的行 

• 使用逻辑条件筛选特定行

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2.2选择列

• 使用点符号和列名访问

• 使用['列名']访问，也可以放入多个列名(放入一个列表）

放入多个列名需要以列表形式传入，返回的结果是DataFrame ,单个列名返回的是Series

• 使用行选择中讲过的iloc属性和loc属性

2.3删除行和列

删除列：

删除单列

删除单列

删除多列

 删除行：

用标签0和1删除行（因为此时索引为0,1,2,3。。。）

用标签'India','South Africa'删除行（因为此时索引为country）

 inplace 参数可用于更改 DataFrame 而无需重新分配，在上述操作中若后面加上inplace=True，则原df会发生改变

2.4重命名列

1.将dict传入rename函数，格式为 {'old_name': 'new__name',...}，用于修改指定列名

inplace参数在此作用同前

2.将可以改变名称的函数传入rename函数作为参数columns的值，用统一的规则修改所有列名

函数

匿名函数

3.导出和保存数据

前面做了各种修改操作，总需要把数据从内存中放到硬盘里保存下来

1.to_csv 函数将 DataFrame 写入 csv 文件

data.to_csv("output.csv", index=False, encoding='utf8')#index=False表示不保存前面0,1,2,3,4这种索引

当索引不是类似于行标的时候，还是有必要保存下来的 

2.to_excel 函数将 DataFrame 写入 excel 文件

data.to_excel("output.xlsx",sheet_name="Sheet 1", index=False)#index=False表示不保存前面0,1,2,3,4这种索引

to_excel工作需要python安装有xlsxwriter库