目录
前言
df导入数据
df基本增删改查
数据清洗
编辑
索引操作
数据统计
行列操作
编辑
df->types
数据格式化
编辑
日期数据处理
前言
此篇文章为个人python数据分析学习总结，总结内容大都为表格和结构图方式，仅供参考。
df导入数据
| 类型 | 语法 |
|---|---|
| xls、xlsx | pd.read_excel(io、sheet_name、index_col) |
| csv/txt | pd.read_csv(filepath_or_buffer、encoding、sep、delimiter、index_col) |
| html | pd.read_html(io、match、index_col、encoding) 注意io不支持https |
| mysql | pd.read_sql(sql、con、index_col) |
df基本增删改查
数据清洗
索引操作
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| reindex(index,columns,axis,fill_value,method) | 使用指定行列序列值来设置索引(行或列) |
| set_index([col_names],drop) | 使用已存在的列来设置索引 |
| reset_index(drop) | 重新设置索引 |
数据统计
注意：以下axis:0(列)、axis:1(行)
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| sort_values(by,ascending,inplace) | 根据指定列来排序数据 |
| rank(ascending,method) | 对数据记录进行排序 |
| value_counts(ascending,dropna) | 对数据中的值进行计数 |
| sum() | 求和 |
| mean() | 平均值 |
| max() | 最大值 |
| min() | 最小值 |
| median() | 中位数 |
| mode() | 众数 |
| var() | 方差 |
| quantile() | 分位数 |
| groupby(by) | 分组 |
| agg([agg_funcs]) | 聚合方法 |
| agg(agg_dict) | 聚合 |
行列操作
df->types
| 转换类型 | 方法 |
|---|---|
| df -> dict | df.to_dict() |
| df -> list | df.values.tolist() |
| df -> tuple | [tuple(x) for x in df.values] |
数据格式化
日期数据处理
