pandas学习小结

基础操作

查看数据

df.head()

df.tail()

df.sample(5)

df.info()

df.describe()

索引

df.set_index('col_name', inplace=True/False) 设置某列为索引

查询数据

列

查看单列 df['Q1'] 返回一个series 带索引

查看多列 df[['Q1', 'Q2']]

查看多列 df.loc[:, ['Q1', 'Q2']]

行

索引是名称 直接用索引 df[df.index == 'liver']

查前三行 df[0:3]  df[0:10:2]

iloc查行 df.iloc[:10, :]

行列同时查

df.loc['Ben', 'Q1': 'Q4']

df.loc['Eorge': 'Alexander', 'team': 'Q4']

过滤查询

单条件查询 df[df.Q1 > 90] / df[df['Q1'] > 90]

多条件查询 注意要假括号 不然报错 df[(df.Q1 > 60) & (df.Q1 < 80)]

另一种多条件查询 df[df.Q1 > 60].loc[df.Q1 < 80]

排序

单列降序排序 df.sort_values(by='cola_name', ascending=False)

多列分别排序 df.sort_values(by=['cola', 'colb'], ascending=[True, False])

分组聚合

df.groupby('team').sum()

df.groupby('team').mean()

df.groupby('team').agg({'Q1':'sum', 'Q2': 'mean'})