Dtaframe的常用操作举例

创建DataFrame

import pandas as pd

# 从列表创建DataFrame
data = [['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])
print(df)

# 从字典创建DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

读取和写入数据

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 写入CSV文件
df.to_csv('output.csv', index=False)

查看DataFrame

import pandas as pd

# 查看DataFrame的前几行
df.head()

# 查看DataFrame的后几行
df.tail()

# 查看DataFrame的行数和列数
df.shape

# 查看DataFrame的列名
df.columns

# 查看DataFrame的数据类型
df.dtypes

# 查看DataFrame的描述统计信息
df.describe()

选择列和行

import pandas as pd

# 选择一列
df['Name']

# 选择多列
df[['Name', 'Age']]

# 选择行
df.loc[0]

# 选择多行
df.loc[0:2]

# 根据条件选择行
df[df['Age'] > 30]

修改数据

import pandas as pd

# 修改一列的值
df['Age'] = df['Age'] + 1

# 添加一列
df['Gender'] = ['F', 'M', 'M']

# 删除一列
df.drop('Gender', axis=1, inplace=True)

# 修改一行的值
df.loc[0, 'Age'] = 26

# 添加一行
df.loc[3] = ['David', 40]

排序数据

import pandas as pd

# 按一列排序
df.sort_values(by='Age')

# 按多列排序
df.sort_values(by=['Age', 'Name'])

# 按一列逆序排序
df.sort_values(by='Age', ascending=False)

分组和聚合

import pandas as pd

# 按一列分组，并计算平均值
df.groupby('Gender')['Age'].mean()

# 按多列分组，并计算最大值和最小值
df.groupby(['Gender', 'Name'])['Age'].agg(['max', 'min'])

# 按一列分组，并计算数量
df.groupby('Gender').size()

合并数据

import pandas as pd

# 合并两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Age': [25, 30]})
df2 = pd.DataFrame({'Name': ['Charlie', 'David'], 'Age': [35, 40]})
df = pd.concat([df1, df2])

# 根据一列合并两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Age': [25, 30]})
df2 = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Charlie'], 'Gender': ['F', 'M']})
df = pd.merge(df1, df2, on='Name')
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