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基于pandas数据样本行列选取的方法

  • Post category:Python

首先，我们需要了解pandas中的数据样本行列选取方法，pandas是一个Python数据分析工具库，它提供了灵活易懂的数据结构和数据分析工具，其中的数据样本行列选取方法是数据分析必不可少的一部分，下面是详细的攻略。

基于pandas数据样本行列选取的方法

一、数据筛选

1. 选择指定列

通过DataFrame中的列名完成列的选择：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df['column_name']

2. 选择多个指定列

同时选择多个列可以把需要选择的列名以列表的形式传入DataFrame中：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df[['col1', 'col2']]

3. 选择行

使用行索引值或切片语法可以选择指定的行：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df.loc[0] # 索引为“0”的行
df.loc[2:4] # 2-4的行

4. 选择指定行列

使用行索引值和列名可以同时选择指定的行和列：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df.loc[2:4,['col1','col2']]

二、数据过滤

1. 根据条件过滤

通过判断条件选择符合条件的行，比如选择col1列中大于0的行：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df[df['col1']>0]

2. 多个条件的组合

使用&符号表示条件的多个条件组合：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df[(df['col1'] > 0) & (df['col2'] < 0)]

三、数据排序、去重

1. 根据指定列排序

使用sort_values函数可以对数据按列进行排序，比如按col1列降序排列：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df.sort_values(by='col1', ascending=False)

2. 数据去重

使用drop_duplicates()方法可以去除DataFrame中的重复行：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df.drop_duplicates()

四、数据分组统计

1. 对指定列进行分组

使用groupby方法可以对DataFrame中的某一列进行分组：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df.groupby('col_name')

2. 按指定列进行统计

在进行分组后，可以使用聚合函数比如sum()、mean()对分组后的数据进行统计：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df.groupby('col_name').sum()

通过上述攻略，我们可以完成基于pandas数据样本的行列选取、数据过滤、排序、去重、数据分组等操作。

以下是两条示例说明：

  1. 数据样本筛选示例：
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

# 获取‘身高’列的数据
heights_data = data['Height']

# 获取‘名称’和‘身高’列的数据
name_heights_data = data[['Name', 'Height']]

# 获取前10行数据
first_10_rows = data.loc[:9]

# 获取第10行到第20行数据
from_10_to_20_rows = data.loc[10:20]

# 获取‘性别’为‘男’的行
male_data = data[data['Gender']=='M']
  1. 数据样本分组统计示例：
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

# 按照‘国家’对数据进行分组，并对‘年龄’列进行求和
age_sum_by_nationality = data.groupby('Nationality').sum()['Age']
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