pandas——dataFrame

dataFrame

一个简单的dataFrame如下：

列索引

DataFrame的列索引可以直接获取数据：
两种方式：

行索引

loc

可以获取多行数据，但是无法使用切片操作获取数据。
单行数据获取

使用切片操作会出现错误。

iloc

多行数据获取

二维索引

单行数据

多行数据

一点思考

这里的true，我们可以得到这种 复制操作是一种赋值操作，被赋值变量所指向的地址一致。

dataFrame的删除和添加

列和行的删除同样存在区别。

列添加

列的删除

行添加和删除

行添加和删除同上区别。

行的删除用到是 drop函数

但是我们发现drop函数之后，test所指向的dataFrame并没有改变，说明这个函数的新开了一块内存存储数据。

dataFrame 操作

print(test[0:2])       #取前两行数据


print(len(test ))              #求出一共多少行
print(test.columns.size)      #求出一共多少列


print(test.columns)        #列索引名称
print(test.index)       #行索引名称


print(data[data>2] )      #表示选取数据集中大于0的数据
print(data[data.x>5])       #表示选取数据集中x这一列大于5的所有的行


a1=test.copy()
print(a1[a1['y'].isin(['6','10'])])    #表显示满足条件：列y中的值包含'6','10'的所有行。

print(test.mean())           #默认对每一列的数据求平均值；若加上参数a.mean(1)则对每一行求平均值；
print(test['x'].value_counts())    #统计某一列x中各个值出现的次数：

print(test.describe()) #对每一列数据进行统计，包括计数，均值，std，各个分位数等。