1. Paquete de guía para
importar pandas como pd
2. Lectura de datos, el archivo está en la carpeta de códigos
food_info = pd.read_csv ( ' food_info.csv ' )
3. Ver tipo
food_info.dtypes
4. Ver los primeros cinco datos
food_info.head ( )
Ver los primeros tres datos
food_info.head ( 3 )
5. Ver las últimas cuatro filas de
food_info.tail ( 4 )
6. Ver el nombre de la columna
food_info.columns
7. Ver las dimensiones de la matriz
food_info.shape
8. Sacar el 0º dato
food_info. loc [0]
Use el segmento para obtener datos
food_info.loc [ 3: 6]
Utilice el índice para obtener datos
food_info.loc [ ' Nombre ' ] para
obtener múltiples columnas
columnas = [ " Precio " , " Nombre " ]
food_info.loc [columnas]
9. Coloque los nombres de las columnas en la lista
col_names = food_info.columns. tolist ()
10. Vea la columna que termina en d
para c en col_names:
c.endswith ( " d " )
11. Descuente el precio del producto
food_info [ " Price " ] / 10
12
.Medio mínimo promedio food_info [ " Price " ] .max ()
food_info [ " Price " ] .min ()
food_info [ " Price " ] .mean ()
13. Ordenar según una columna
Orden ascendente:
food_info.sort_values [ " Precio " , inplace = True]
orden descendente:
food_info.sort_values [ " Price " , inplace = True, ascendente = False]
14. Compruebe si el valor es NaN
price = food_info [ " Price "]
price_is_null =pd.isnull (price)
food_info [price_is_null]
2020-04-10