パンダCVSファイル処理スキル

1.pandasは、CVSファイルを読み込みます

import pandas as pd
df = pd.read_csv("dachen_data.csv",delimiter=",",encoding="GBK")
print(df)

1.1 dachen_data.csvファイル

 

印刷プロセスはDF 1.2です

CVSの値を書く2。

ブロック操作

df['销售额']=df['价格']* df['成交量']

print(df)

   名前：0商品価格、販売量の売り手位置
00 10北東米デイトン1002123大成グループアモイ123 246
、東北の米ラトン981 200 11大成グループ厦門196200
2 12北東米大成グループアモイデイトン2002423 846 846
3 3北東米の13トン大成グループアモイ1122523 586 806
4 4 14デイトン北東米大成グループアモイ163856 1232133

条件フィルタ

#DF [（DF（[ "価格" <1232））] #print （（DF（[ ' 価格'] <1232）））

指標としての地位

DF1 = df.set_index（ "位置"）.sort_index（）＃df.head（）＃df.info（）プリント（df1.head）プリント（df.describe（））グループ化= DF [ '毎日']。 GROUPBY（DF [ '位置']）、印刷（grouped.mean（））

 

名前の<バインド方法NDFrame.head：0商品価格、販売量の売り手の
位置                                              
北京2 12デイトン北東米大成グループ2002423 846846
北京東北米7 17 123 223デイトン28336大成グループ
、アモイ大成グループ1002123の米北東部の0 10トン123246
アモイ4北東コメ14ベントン1232120グレートグループ147840
アモイ5北東米15ベントン123213グレートグループ16016
杭州3北東米13ベントン1122523グレートグループ586 806
114 576杭州6東北米16ベントン123293グレート基
福1北東米11デイトン大成グループ981 200 196 200>
       無名：0価格大量販売が
8.00000 8.0000 8.000000 8.000000をCOUNT
平均3.50000 1254.3750 189.750000 257,483.250000
2.44949 320.0214 186.430186 297,810.155289のSTD
分0.00000 981.0000 13.000000 16016.000000
25％1.75000 75.500000 93016.000000 1092.0000
50 1232.0000 121.500000 135,543.000000％3.50000
75％5.25000 1232.0000 255.750000 293,851.500000
最大7.00000 2002.0000 523.000000 846,846.000000
位置
北京223.000000
アモイ85.333333
杭州308.000000
福200.000000