pandas實戰

1，在一個目錄下讀取多個文件

1. path ="/mnt/hgfs/tools/"
2. listfile =["1.csv","2.csv","3.csv","4.csv"]
3. for i in listfile:
4. train_data =pd.read_csv(path+i)

得到的train_data是一個DataFrame

2，定義一個DataFrame，獲取DataFrame中第二行，和第二列的值

1. df=pd.DataFrame({'a':[1,1,1,1],'b':[2,2,2,2],'c':[3,3,3,3]})
2. print(df.iloc[1:2,[1]])

3，遍歷一個DataFrame，如果發現該DataFrame中的第五列中，某個值的絕對值大於800，就記錄該行的索引。

1. target =0
2. for index,row in dataframe.iterrows():
3. if abs(int(row))>800:
4. target=index
5. break

4，修改一個DataFrame的列名

1. df=pd.DataFrame({'a':[1,1,1,1],'b':[2,2,2,2],'c':[3,3,3,3]})
2. df.columns=("aa","bb","cc")
3. print(df)

5，計算DataFrame每列的均值，標準差，最大值，最小值

1. df=pd.DataFrame({'a':[1,1,1,1],'b':[2,2,2,2],'c':[3,3,3,3]})
2. print(df.mean())#均值
3. print(df.std())#標準差
4. print(df.max())#最大值
5. print(df.min())#最小值

6，轉置一個DataFrame

1. df=pd.DataFrame({'a':[1,1,1,1],'b':[2,2,2,2],'c':[3,3,3,3]})
2. print(df)
3. print(df.T)

7，橫向擴展一個DataFrame，當擴展的列和已經存在的列，列名衝突時，可以通過df[df.columns+"1"]手動設置新增列的列名。如果不設置，會覆蓋列名相同的列。

1. df=pd.DataFrame({'a':[1,1,1,1],'b':[2,2,2,2],'c':[3,3,3,3]})
2. print(df)
3. df[df.columns+"1"]=df
4. print(df)

8，縱向擴展一個DataFrame，將一個DataFrame中的數據，添加到另一個DataFrame中。

1. df=pd.DataFrame({'a':[1,1,1,1],'b':[2,2,2,2],'c':[3,3,3,3]})
2. newdf=pd.DataFrame({'a':[11],'b':[22],'c':[33]})
3. print(df)
4. df=[df,newdf]
5. df=pd.concat(df,ignore_index=True)
6. print(df)

將newdf插入到df中，因爲newdf中的列名和df中的列名相同，所以，不會創建新的列。

注意：

pd.concat（）的方法中加入ignore_index=True這個參數，這樣新生成的DataFrame的索引就會按順序排列。同時要注意單詞大小寫問題，這裏的語法是大小寫敏感的。

9，將一個list或DataFrame插入到另一個DataFrame的第一列中。

1. df=pd.DataFrame({'a':[1,1,1,1],'b':[2,2,2,2],'c':[3,3,3,3]})
2. ll=pd.DataFrame({'ll':[4,4,4,4]})
3. listdata=[5,5,5,5]
4. df.insert(0,'label',ll)
5. df.insert(0,'list',listdata)
6. print(df)

注意：插入的DataFrame只能包含一列，如果包含多列會報錯。

10，將一個DataFrame輸出到csv文件中

1. df=pd.DataFrame({'a':[1,1,1,1],'b':[2,2,2,2],'c':[3,3,3,3]})
2. df.to_csv("/mnt/hgfs/tools/result.csv",index = False)

注意：df.to_csv()方法中加上index= False，在生成的csv文件中，就不包含索引列的信息了。