パンダを使用してテストデータのPythonの効率的な処理

転送します。https：//www.cnblogs.com/keyou1/p/10948796.html

まず、考えます

それは何1.Pandas？

• 非常に強力なデータ解析ライブラリ
• あなたは効率的に様々なデータセットを操作することができます
  • CSVファイル形式
  • Excelファイル
  • HTMLファイル
  • XML形式のファイル
  • JSONファイル形式
  • データベース操作

2.古典的な顔の質問

テーマにつながるフェイス質問することで、読者はあなたがこの問題が発生した場合、どのようにそれに答えるために、と思うかもしれませんか？

 

 

第二に、パンダの使用は、Excelファイルを操作します

1.インストール

。は、PyPIによってマウント

pip install pandas

Bソースで実装

git clone git://github.com/pydata/pandas.git
cd pandas
python setup.py install

2.データを列によって読み取られます

中ケースlemon_cases.xlsx次のようにファイルの内容は以下のとおりです。

 

import pandas as pd

# 读excel文件
# 返回一个DataFrame对象，多维数据结构
df = pd.read_excel('lemon_cases.xlsx', sheet_name='multiply') print(df) # 1.读取一列数据 # df["title"] 返回一个Series对象，记录title这列的数据 print(df["title"]) # Series对象能转化为任何序列类型和dict字典类型 print(list(df['title'])) # 转化为列表 # title为DataFrame对象的属性 print(list(df.title)) # 转化为列表 print(tuple(df['title'])) # 转化为元组 print(dict(df['title'])) # 转化为字典，key为数字索引 # 2.读取某一个单元格数据 # 不包括表头，指定列名和行索引 print(df['title'][0]) # title列，不包括表头的第一个单元格 # 3.读取多列数据 print(df[["title", "actual"]])

3.リードデータ線

import pandas as pd

# 读excel文件
df = pd.read_excel('lemon_cases.xlsx', sheet_name='multiply') # 返回一个DataFrame对象，多维数据结构 print(df) # 1.读取一行数据 # 不包括表头，第一个索引值为0 # 获取第一行数据，可以将其转化为list、tuple、dict print(list(df.iloc[0])) # 转成列表 print(tuple(df.iloc[0])) # 转成元组 print(dict(df.iloc[0])) # 转成字典 print(dict(df.iloc[-1])) # 也支持负索引 # 2.读取某一个单元格数据 # 不包括表头，指定行索引和列索引（或者列名） print(df.iloc[0]["l_data"]) # 指定行索引和列名 print(df.iloc[0][2]) # 指定行索引和列索引 # 3.读取多行数据 print(df.iloc[0:3])

4.iloc方法とLOC

import pandas as pd

# 读excel文件
df = pd.read_excel('lemon_cases.xlsx', sheet_name='multiply') # 返回一个DataFrame对象，多维数据结构 print(df) # 1.iloc方法 # iloc使用数字索引来读取行和列 # 也可以使用iloc方法读取某一列 print(df.iloc[:, 0]) print(df.iloc[:, 1]) print(df.iloc[:, -1]) # 读取多列 print(df.iloc[:, 0:3]) # 读取多行多列 print(df.iloc[2:4, 1:4]) print(df.iloc[[1, 3], [2, 4]]) # 2.loc方法 # loc方法，基于标签名或者索引名来选择 print(df.loc[1:2, "title"]) # 多行一列 print(df.loc[1:2, "title":"r_data"]) # 多列多行 # 基于布尔类型来选择 print(df["r_data"] > 5) # 某一列中大于5的数值为True，否则为False print(df.loc[df["r_data"] > 5]) # 把r_data列中大于5，所在的行选择出来 print(df.loc[df["r_data"] > 5, "r_data":"actual"]) # 把r_data到actual列选择出来

5.すべてのデータを読みます

import pandas as pd

# 读excel文件
df = pd.read_excel('lemon_cases.xlsx', sheet_name='multiply') # 返回一个DataFrame对象，多维数据结构 print(df) # 读取的数据为嵌套列表的列表类型，此方法不推荐使用 print(df.values) # 嵌套字典的列表 datas_list = [] for r_index in df.index: datas_list.append(df.iloc[r_index].to_dict()) print(datas_list)

6.書き込みデータ

import pandas as pd

# 读excel文件
df = pd.read_excel('lemon_cases.xlsx', sheet_name='multiply') # 返回一个DataFrame对象，多维数据结构 print(df) df['result'][0] = 1000 print(df) with pd.ExcelWriter('lemon_cases_new.xlsx') as writer: df.to_excel(writer, sheet_name="New", index=False)

csvファイルを操作するためのパンダの第三に、使用

1.読み取りcsvファイル

中ケースdata.log次のようにファイルの内容は以下のとおりです。

TestID,TestTime,Success
0,149,0
1,69,0
2,45,0
3,18,1
4,18,1

import pandas as pd

# 读取csv文件
# 方法一，使用read_csv读取，列与列之间默认以逗号分隔（推荐方法）
# a.第一行为列名信息 csvframe = pd.read_csv('data.log') # b.第一行没有列名信息，直接为数据 csvframe = pd.read_csv('data.log', header=None) # c.第一行没有列名信息，直接为数据，也可以指定列名 csvframe = pd.read_csv('data.log', header=None, names=["Col1", "Col2", "Col3"]) # 方法二，read_table，需要指定列与列之间分隔符为逗号 csvframe = pd.read_table('data.log', sep=",")

2.回答インタビューの質問

import pandas as pd

# 1.读取csv文件
csvframe = pd.read_csv('data.log')

# 2.选择Success为0的行 new_csvframe = csvframe.loc[csvframe["Success"] == 0] result_csvframe = new_csvframe["TestTime"] avg_result = round(sum(result_csvframe)/len(result_csvframe), 2) print("TestTime最小值为：{}\nTestTime最大值为：{}\nTestTime平均值为：{}". format(min(result_csvframe), max(result_csvframe), avg_result)) 

IVの概要

• データ解析、データの視覚化に、パンダは非常に汎用性があり、データ処理効率の複数のタイプの大規模データでは非常に高いです
• ソフトウェアテストの分野でも使用が、テストデータはエクセルストアに使用された場合にのみ、少しパンダ使用される「虐殺の鶏Yanyongチョッパー」感覚を、（のような処理するために特定のモジュールを使用することをお勧めしますopenpyxl）