Python数据分析之pandas比较操作

一.比较运算符和比较方法 比较运算符用于判断是否相等和比较大小,Python中的比较运算符有==.!=.<.>.<=.>=六个,Pandas中也一样. 在Pandas中,DataFrame和Series还支持6个比较方法,详见下表. 方法 英文全称 用途 eq equal to 等于 ne not equal to 不等于 lt less than 小于 gt greater than 大于 le less than or equal to 小于等于 ge greater than

目录 一.之 Pandas Dataframe合并 二.去重操作 一.之 Pandas Dataframe合并 在数据分析中,避免不了要从多个数据集中取数据,那就避免不了要进行数据的合并,这篇文章就来介绍一下 Dataframe 对象的合并操作. Pandas 提供了merge()方法来进行合并操作,使用语法如下: pd.merge(left, right, how="inner", on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=Fa

目录 一.查询操作 元素的查询 二.修改操作 行列索引的修改 元素值的修改 三.行和列的删除操作 一.查询操作 可以使用Dataframe的index属性和columns属性获取行.列索引. import pandas as pd data = {"name": ["Alice", "Bob", "Cindy", "David"], "age": [25, 23, 28, 24], &q

目录 前言: 应用函数 apply 方法 applymap 方法 前言: 在进行数据分析时,难免需要对数据集应用一些我们自定义的一些函数,或者其他库的函数,得到我们想要的数据,这种情况下,可能大家第一时间想到的是使用for循环遍历Dataframe对象,取到指定行/列的数据再进行自定义函数的应用,当然这种方法完全可以实现,但是效率不高,接下来就来介绍一下在Pandas中如何对数据集高效的进行自定义函数的应用. 应用函数 apply 方法 apply()函数是一个自定义函数作用于某一行或几行,或者

一.三种数据文件的读取 二.csv.tsv.txt 文件读取 1)CSV文件读取: 语法格式:pandas.read_csv(文件路径) CSV文件内容如下: import pandas as pd file_path = "e:\\pandas_study\\test.csv" content = pd.read_csv(file_path) content.head() # 默认返回前5行数据 content.head(3) # 返回前3行数据 content.shape # 返回

目录 一.条件筛选 二.Dataframe数据遍历 for...in...语句 iteritems()方法 iterrows()方法 itertuples()方法 一.条件筛选 查询Pandas Dataframe数据时,经常会筛选出符合条件的数据,接下来介绍一下具体的使用方式. 示例Dataframe如下: 单条件筛选,例如查询gender为woman的数据: df[df["gender"]=="woman"] # 或 df.loc[df["gender