pandas知识点总结1

1.

(1)只有Series可以to_frame()

(2)列转行：to_frame().T

(3)lambda用作选择条件

(4)同时写入header和skiprows;如果header在skiprows下方，则skiprows无效（不显示header上方的内容）

(5)keep_default_na:空值为NAN

2.获取行

(1)df.set_index():将XX列作为索引

(2)loc[]实际索引[]，iloc[]0,1,2索引[)

(3)bool作为索引，显示True的数据

bl=条件；df.loc[bl]; 例子：bl=df['年龄']<30

df[df[‘年龄’]<30]

2.获取列

(1)df[].head()——head选取前5行

(2)df[]——[)——获取行

(3)df.loc[行,列]/df.iloc[]（可用切片）

(4)replace更改数据：

  df.replace ({列名:{原值:改值}}，inplace=True)

(5)df.sort_values()只能对一列排序

  多列排序df.sort_values([‘name’,’height’],ascending=[True,False])

(6)del df[列名]——删除列

df.drop(labels=行序号)

(7)修改一列值

df.随意=df[列名].map({原值:改值…})

df.replace({原值:改值…},inplace=True)

(8)生成m*n的随机矩阵(df=,赋值后运行不直接显示)

pd.DataFrame(np.random.random((m*n)))

【注意】pandas运行先后顺序可控制，运行后数据即存在，即使运行后删掉之前运行语句，也不影响后续语句运行；但每次打开都需从头运行