第1章 Pandas基礎

import pandas as pd

import numpy as np
import os
os.chdir(r'檔案目錄'
)//用os.chdir 進入指定檔案目錄，讀取相應檔案
df = pd.read_csv(
'data/table.csv'
)df_txt = pd.read_table(
'data/table.txt'
)df_excel = pd.read_excel(
'data/table.xlsx'
)df.to_csv(
'data/new_table.csv'
)df.to_excel(
'data/new_table2.xlsx'
, sheet_name=
'sheet1'
)

常用結構：

s = pd.series(np.random.randn(5)

,index=
['a'
,'b'
,'c'
,'d'
,'e'
],name=
'這是乙個series'
,dtype=
'float64'
)

df = pd.dataframe(

,                 index=
list
('一二三四五'))
#呼叫方法
df.index df.columns df.values df.shape 
df.mean(
)#列的刪除與新增
#刪除而言，可以使用drop函式或del或pop
```python
df.drop(index=
'五',columns=
'col1'
)#設定inplace=true後會直接在原dataframe中改動在這裡插入**片
del df[
'col1'
]df.pop(
'col1'
)df1.assign(c=pd.series(
list
('def'))
)//這裡會出現索引對齊問題，assign 是左連線
#新增新列可以用assign方法或者直接用list,但是assign不會對dataframe做修改
df1[
'b']
=list
('abc'
)df1.assign(c=pd.series(
list
('def'))
)#根據型別選擇列
df.select_dtypes(include=
['number'])
.head(
)#將series轉換為dataframe
s.name=
'to_dataframe'
s.to_frame(
)

df[

'physics'
].nunique(
)#nunique顯示有多少個唯一值
df['physics'
].unique(
)#unique顯示所有的唯一值

df[

'physics'
].count(
)#返回非缺失值元素個數
df['physics'
].value_counts(
)#返回每個元素有多少個

df[

'math'
].idxmax(
)df[
'math'
].nlargest(
3)

df[

'math'
].clip(33,
80).head(
)#clip是對超過或者低於某些值的數進行截斷
df['address'
].replace(
['street_1'
,'street_2'],
['one'
,'two'])
.head(
)df.replace(})
.head(
)

df[

'math'].
(lambda x:
str(x)
+'!'
).head(
)#可以使用lambda表示式，也可以使用函式

df.set_index(

'math'
).head(
)df.set_index(
'math'
).sort_index(
).head(
)#可以設定ascending引數，預設為公升序，true

df.sort_values(by=

'class'
).head(
)df.sort_values(by=
['address'
,'height'])
.head(
)

1 第1章 Pandas基礎

1.5.2.5 練習二 現有乙份關於科比的投籃資料集，請解決如下問題 1.5.2.6 a 哪種action type和combined shot type的組合是最多的？df pd.read csv data kobe data.csv index col shot id df.head pd.se...

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第1章 設計模式基礎

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