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注：以下代碼均在Jupyter中運行的。

基本功能列表

import pandas as pd 導(dǎo)入庫

df = pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False)
創(chuàng)建一個DataFrame

1.創(chuàng)建一個DataFrame

DataFrame()函數(shù)的參數(shù)index的值相當(dāng)于行索引，若不手動賦值，將默認(rèn)從0開始分配。columns的值相當(dāng)于列索引，若不手動賦值，也將默認(rèn)從0開始分配。

data = {        '性別':['男','女','女','男','男'],        '姓名':['小明','小紅','小芳','大黑','張三'],        '年齡':[20,21,25,24,29]}df = pd.DataFrame(data,index=['one','two','three','four','five'],               columns=['姓名','性別','年齡','職業(yè)'])df

運行結(jié)果：

2. df.values 返回ndarray類型的對象

ndarray類型即numpy的 N 維數(shù)組對象,通常將DataFrame類型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為ndarray類型的比較方便操作。如對DataFrame類型進(jìn)行切片操作需要df.iloc[ : , 1:3]這種形式，對數(shù)組類型直接X[ : , 1:3]即可。

X = df.valuesprint(type(X)) #顯示數(shù)據(jù)類型X

運行結(jié)果：

<class 'numpy.ndarray'>array([['France', 44.0, 72000.0],       ['Spain', 27.0, 48000.0],       ['Germany', 30.0, 54000.0],       ['Spain', 38.0, 61000.0],       ['Germany', 40.0, nan],       ['France', 35.0, 58000.0],       ['Spain', nan, 52000.0],       ['France', 48.0, 79000.0],       ['Germany', 50.0, 83000.0],       ['France', 37.0, 67000.0]], dtype=object)

3. df.index 獲取行索引

df.index

運行結(jié)果：

Index(['one', 'two', 'three', 'four', 'five'], dtype='object')

4. df.columns 獲取列索引

df.columns

運行結(jié)果：

Index(['姓名', '性別', '年齡', '職業(yè)'], dtype='object')

5. df.axes 獲取行及列索引

df.axes

運行結(jié)果：

[Index(['one', 'two', 'three', 'four', 'five'], dtype='object'), Index(['姓名', '性別', '年齡', '職業(yè)'], dtype='object')]

6. df.T index 與 columns 對調(diào)

df.T

運行結(jié)果：

7. df.info() 打印DataFrame對象的信息

df.info()

運行結(jié)果：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>Index: 5 entries, one to fiveData columns (total 4 columns):姓名    5 non-null object性別    5 non-null object年齡    5 non-null int64職業(yè)    0 non-null objectdtypes: int64(1), object(3)memory usage: 200.0+ bytes

8.df.head(i) 顯示前 i 行數(shù)據(jù)

df.head(2)

運行結(jié)果：

9. df.tail(i) 顯示后 i 行數(shù)據(jù)

df.tail(2)

運行結(jié)果：

10. df.describe() 查看數(shù)據(jù)按列的統(tǒng)計信息

可顯示數(shù)據(jù)的數(shù)量、缺失值、最小最大數(shù)、平均值、分位數(shù)等信息