資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：以列表的形式顯示數(shù)據(jù)表的列名。返回索引值為行列的數(shù)據(jù)。將一列按照降序排列，且得到的數(shù)據(jù)替換原數(shù)據(jù)。返回為，也就是缺失的數(shù)據(jù)，這時再調(diào)用函數(shù)即可求得缺失數(shù)據(jù)的個數(shù)。這是在中的自定義函數(shù)的使用方法，括號中傳入函數(shù)名。
pandas是python中的 一個數(shù)據(jù)處理庫，同樣在使用的時候我們要先輸入import pandas as pd引入。
1.df = pd.read_csv("文件路徑")：這是讀取csv文件的方法，如果要讀取excel或其他文檔，都有相應(yīng)的read函數(shù)。
2.df.dtypes：如果在文件中有字符型數(shù)據(jù)返回的是object。
3.df.head(n)：將前n行數(shù)據(jù)顯示出來，如果不傳入?yún)?shù)則顯示前5行數(shù)據(jù)。
4.df.tail(n)：將后n行數(shù)據(jù)顯示出來，如果不傳入?yún)?shù)則顯示后5行數(shù)據(jù)。
5.df.columns：以列表的形式顯示數(shù)據(jù)表的列名。
6.df.shape：以元組的形式顯示表中數(shù)據(jù)的行數(shù)和列數(shù)。
7.df.loc[n]：返回索引值為n的行。
8.df.loc[m][n]：返回索引值為m行n列的數(shù)據(jù)。
9.df.loc[m:n]：返回索引值為m到n的行。
10.df.loc[[m,n,k]]：返回索引值分別為m,n,k的行。
11.df["str"]：返回列名為str的這一列。
12.df.columns.tolist()：將列名做成列表。
13.df["str"]*df["str"]：兩列維度相同，則兩列的對應(yīng)位置相乘。
14.df.sort_values("str",inplace=True,ascending=False)：將str一列按照降序排列，且得到的數(shù)據(jù)替換原數(shù)據(jù)。inplace表示是否用排序后的數(shù)據(jù)替代原數(shù)據(jù)，默認為False，也就是不替換。ascending表示排序的順序，默認為True，也就是按照升序排列。
15.judge = pd.isnull(df["str"])：返回bool型值，str這一列的數(shù)據(jù)是空值返回True，不是空值返回False。
16.a["judge"]：返回judge為True，也就是缺失的數(shù)據(jù)，這時再調(diào)用len()函數(shù)即可求得缺失數(shù)據(jù)的個數(shù)。
17.df.pivot_table(index="a",values="b",aggfunc=np.mean)：這是一個很重要的函數(shù)，將b求平均值，按照a的類別進行分類，第三個參數(shù)默認為求平均值。
18.df.loc[n,"str"]：定位到第n行，列名為str處的數(shù)據(jù)。
19.sort_res.reset_index(drop=True)：將排序后的數(shù)據(jù)的編號也重新排列，drop指是否丟棄原數(shù)據(jù)。運行后的結(jié)果與14的圖對比可以發(fā)現(xiàn)，編號已經(jīng)重新排列了。
20.df.apply()：這是在pandas中的自定義函數(shù)的使用方法，括號中傳入函數(shù)名。
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