pandas with csv

import pandas as pd

pd.read_csv()

pd.head() 任意读取行数到head里

pd.loc[]. 取行.  单个数字取单独的行   3:6。取3到5行    2，5，10。 取三行

注意iloc和loc的区别：loc是按索引取行或者列，可以是int类型，也可以是字符串类型，

iloc是按行数或者列数取，只能是int类型

当依照某列重排之后，原始的索引就打乱，可以利用.reset_index(drop=True or False来重新建立索引，True表示丢掉旧的索引建立新的索引，而False表示保留原来的索引的基础上建立新的索引。

pd中的dataframe可以存储不同的数据类型，不像numpy中只能是单一的数据类型

取列的时候索引就是标题，记得是已字符串的方式。[]

---

Select and display only the columns that use grams for measurement (that end with"(g)"). To accomplish this:

Use thecolumnsattribute to return the column names infood_infoand convert to a list by calling the methodtolist()

Create a new list,gram_columns, containing only the column names that end in"(g)". The string methodendswith()returnsTrueif the string object calling the method ends with the string passed into the parentheses.

Passgram_columnsinto bracket notation to select just those columns and assign the resulting dataframe togram_df

Then use the dataframe methodhead()to display the first 3 rows ofgram_df.

---

column_names_list=food_info.columns.tolist()

gram_columns=[]

for c in column_names_list:

if c.endswith("(g)"):

gram_columns.append(c)

gram_df=food_info[gram_columns]

print(gram_df.head(3))

---

pd.to_datetime()函数 将字符串转为datetiem格式

pd.sort_values("cloumns_name",inplace=True or False,ascending=True or False)

列的名字   是否生成新的dataframe。按升序还是降序排列

pd.isnull()判断是否为空  空值返回True

要取不为空的参照如下代码。

0 for rows.   1 for columns lambda 快速定义函数并计算表达式