前期準(zhǔn)備

準(zhǔn)備后期要使用的數(shù)據(jù)，使用字典創(chuàng)建DataFrame對象

import pandas as pd
import numpy as np
data = {
    'grammer':['python','java','go',np.nan,'python','C','C++'],
    'popularity':[1,np.nan,np.nan,4,5,7,8]
}
df = pd.DataFrame(data)
df

1.通過DataFrame保存為EXCEL

保存文件的函數(shù)一般是 to_xxx

# 保存為EXCEL文件
df.to_excel('text.xlsx')
# 保存為csv文件
df.to_csv('text.csv')

2.查看數(shù)據(jù)行列數(shù)

通過DataFrame的對象的屬性查看數(shù)據(jù)行列數(shù)
也可以通過其他的方式進(jìn)行查詢，但是這種是最便捷的

# .shape是屬性 不用加括號
df.shape 

3.提取popularity列中值大于3小于7的行

使用的是布爾值索引還有進(jìn)行合取操作

df[(df['popularity']>3) & (df['popularity']<7)]

4.交換兩列的位置

其實這個交換位置，內(nèi)在的邏輯就是先取出交換后的數(shù)據(jù)，再將交換后的數(shù)據(jù)重新賦值給df

df = df[['popularity','grammer']]
df

5.提取popularity列最大的行所在行

使用到了max函數(shù)同樣還有min函數(shù)，
使用這個方法避免了數(shù)據(jù)中出現(xiàn)兩個最大值而而只取出一個的情況。

df[df['popularity']== df['popularity'].max()] 

6.查看最后3行數(shù)據(jù)

使用的是tail()函數(shù)，默認(rèn)是最后5行，在括號里面?zhèn)魅?code>X就會返回最后X條
同樣還用head() 用法是一樣的

# 查看最后3行的數(shù)據(jù)
df.tail(3)

7.刪除最后一行數(shù)據(jù)

主要的思路是選中最后一行，然后刪除，這種方式還可以刪除多行

# 方式1
df.drop([len(df)-1],inplace=True)
# 方式2
df.drop([df.shape[0]-1],inplace=True)
df

8.添加一行數(shù)據(jù)

append() 添加數(shù)據(jù)，使用字典添加，字典的鍵是列名，值是要添加的數(shù)據(jù),如果字典的鍵在DataFrame
中不存在，則會新建一列，其余的行設(shè)置為NaN

row = {'grammer':'Perl','popularity':6.6}
df.append(row,ignore_index=True)   # 忽略行索引

9.隊數(shù)據(jù)按照popularity列的值的大小進(jìn)行排序

使用sort_values函數(shù)，按值排序，默認(rèn)是升序 添加參數(shù)ascending=False可以變?yōu)榻敌?/p>

df.sort_values('popularity')  # 不會修改原數(shù)據(jù)
df.sort_values('popularity',inplace=True)  # 修改原數(shù)據(jù)

10.統(tǒng)計grammer列每個字符串的長度

因為計算字符的長度，不能為NaN不然會報錯，所以我們在計算字符串的長度的時候可以選擇先將孔空缺的數(shù)據(jù)填充上去，然后在計算長度

df['grammer'] = df['grammer'].fillna("R")　　　# 將空缺的數(shù)據(jù)填充為R 也可以填充為一個空字符

df['len_str'] = df['grammer'].map(len)     # 使用map函數(shù)，map函數(shù)傳入一個函數(shù)，每一行的數(shù)據(jù)會依次調(diào)用這個函數(shù)
df

今天這10道題還是比較輕松的，希望大家能夠多多拓展，拓寬自己的思路，嘗試一些新的方法。

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