dataframe的一些用法

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

dataframe的一些用法[Python基础]

pandas中Dataframe的一些用法

pandas读取excel文件

  • pd.read_excel 前提是安装xlrd库

dataframe，numpy，list之间的互相转换

  • dataframe转numpy ：dataframe对象.values

  • dataframe转list：dataframe对象.values.tolist()

  • list转numpy：np.array(list对象)

  • list转dataframe：pd.DataFrame(list对象)

  • numpy转list：numpy对象.tolist()

  • numpy转dataframe:pd.DataFrame(numpy对象)

dataframe 按行遍历，按列遍历

  • 按行遍历:

    常用df.iterrows()

    import pandas as pd 
    demo_list = [[1,2],
                 [3,4]]
    #用list构建dataframe
    demo_df = pd.DataFrame(demo_list)
    print(demo_df)

在这里插入图片描述

#接上
for row in demo_df.iterrows():
	print(type(row))
    print(row[0])
    print(row[1])

在这里插入图片描述

可以看到每个row的类型是tuple元组类型，元组长度为2，元组第0个元素为index，第1个元素为横向的series。**值得注意的是，在遍历过程中如果取每一行的某个值，通过对row[1]进行切片即可。 **

  • 按列遍历

    经常使用df.columns获取列名然后访问

    #接上
    print(demo_df.columns)
    for column in demo_df.columns:
        print(demo_df[column])

在这里插入图片描述

dataframe之使用iloc切片

  • 先构建dataframe

import numpy as np
import pandas as pd
##list构建5x5的dataframe，由于dataframe没有reshape，因此需要借助numpy
demo_list = [i for i in range(25)]
demo_np = np.array(demo_list).reshape(5,5)
demo_df = pd.DataFrame(demo_list)
print(demo_df)

在这里插入图片描述

  • iloc[start:end ,start :end ]表示按行列取出dataframe的值。其中逗号前面表示行，逗号后面表示列。冒号左侧表示开始，冒号右侧表示结束(遵循左闭右开原则)。例如，demo_df.iloc[2:4,1:3]表示切片第二行到第三行 第一列到第二列数据。 切片返回的数据类型还是dataframe。

在这里插入图片描述

  • iloc[start: end :step,start:end :step]是在上一个切片的基础上加上了步长。表示从start到end每step步取一次值。

dataframe 中缺失值的处理

  • 均值填充

    通常使用fillna()

    ##获取存在缺失值的列名列表
    null_columns=list(file_df.columns[file_df.isnull().sum() > 0])
    for column in null_columns :
        #计算每一列的均值
    	mean_val = file_df[column].mean()
    	#使用fillna进行均值填充
        file_df[column].fillna(mean_val, inplace=True)

以上是 dataframe的一些用法 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/538009.html

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