txt與csv檔案讀取為dataframe
利用pandas 裡的read_table
1、讀取txt，且重新命名表頭
import pandas as pd
df = pd.read_table('.../data.txt',names=['a','b','c'],header=none,encoding='utf-8').astype(str)
datacol = ['a','b','c']
train = pd.read_csv('data.csv',sep = ',', header=none, names = datacol, na_values='?',skiprows=1)
data = pd.read_csv('data.csv')
data.dtypes
4_1不識別中文
data.to_csv('e:\\data\\data.csv', encoding='utf-8', index=false)data.to_csv('e:\\data\\data.csv', encoding='utf_8_sig', index=false)data.eval('c = a*10000/b',inplace = true)##橫向特定值，縱向特定列，reset_index為重排序列號
data1 = data[data['a']==11][['b','c','d']].reset_index(drop=true)
df2002 = df1[df1['year'].str.contains('2002')]df1 = df.select_dtypes(include='object') # 篩選object型變數
df2 = df.select_dtypes(include='category') # 篩選因子型變數
data1 = data[:50000]
data2 =data[50000:100000]
data3 = data[100000:]
##axis=0 則為行後拼接，axis=1 則為列後拼接，按括號裡從左到右為先後順序
data = pd.concat([data1,data2,data3],axis=1)
8_1全部重新命名
data.columns = ['a','b','c','d','e']data.rename(columns=, inplace = true)#原列名（a,b,c,d,e)
data.rename(columns=lambda x:str(x)+'1', inplace=true)
#新列名（a1,b1,c1,d1,e1)
df._stat_axis.values.tolist() # 行名稱
df.columns.values.tolist() #列名稱
原變數不刪除列，新變數刪除列
data1 = data.drop(['a','b'],axis=1)
原變數刪除列
data1 = data.drop(['a','b'],axis=1，inplace = true)
object轉換為str字串
df1['year'] = df1['time'].astype(str)df.iloc[:,[5,15,17]] = df.iloc[:,[5,15,17]].convert_objects(convert_numeric=true)import pandas as pd
datafile.report_date = pd.to_datetime(datafile.report_date,format='%y%m%d')
df.describe()df.count() #按照列來數非缺失值的個數
df.count(axis=1) #按照行來數非缺失值的個數
df.shape[0] - df.count() #每列缺失值個數
df["province"] = df["province"].str.replace('市', '') #將provinc列中所有的」市「字替換為空增加水平參考線
plt.axhline(2,color="red")plt.axvline(2,color="red")############# 十進位制轉其他進製 ############
#十進位制轉二進位制
bin(10)
>>>'0b1010'
#十進位制轉八進位制
oct(10)
>>>'0o12'
#十進位制轉十六進製制
hex(10)
>>>'0xa'
############# 其他進製轉十進位制 ############
#二進位制轉十進位制
x = "1111"
int(x,2)
>>>15
#八進位制轉十進位制
x = "37"
int(x,8)
>>>31
#十六進製制轉十進位制
x = "4a"
int(x,16)
>>>74
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