如何操作pandas?
用一个实际的数据集练手可能是最快最好的方法。
今天就和大家一起探索pandas关于数据操作和处理的基础方法。
数据来源于DC竞赛的《智慧校园全球大学生创意应用大赛》其中的一个csv文件数据。
注意
1.运行环境是Python3; 2.由于运行过程中可能有一些结果被我重新编辑或者删去了,所以不要太在意In[ ]的编号顺序; 3.更多更加全面更加正规的使用方法可以阅读pandas的官方文档和《利用Python进行数据分析》(这本书有些方法已经过时了,学习的时候要注意转换); 4.另外,在数据处理的过程中,每一步处理之前先保存好之前的数据是一个良好的习惯,可以免去由于某一步操作错误又要重新处理数据的麻烦。
目录
1.导入数据
2.数据初探 3.行/列选取 4.更多行列操作 5.行列删除 6.数据类型的转换 7.数据过滤 8.数据排序 9.数据的描述统计 10.处理缺失的数据 11.数据保存
下面请把手机横过来
好,pandas比较全面的基础用法就是这些了。关于使用pandas进行数据清理、转换、字符串的操作、数据的分组聚合运算以及结合图形进行数据探索的内容,会持续更新,尽量保证不停更,如果你想追更,欢迎在留言区打call~
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