Python Pandas库的学习(二)
2019-05-08 07:35:45来源:博客园 阅读 ()
今天我们继续讲下Python中一款数据分析很好的库。Pandas的学习
接着上回讲到的,如果有人听不懂,麻烦去翻阅一下我前面讲到的Pandas学习(一)
如果我们在数据中,想去3,4,5这几行数据,那么我们怎么取呢?
food.loc[3:6]
可以看到,这种取法跟Python中,切片操作一样。
如果我想去单独某几条数据,只需要传入index值即可
food.loc[[2,5,10]]
如果我先想不通过行去取数据,想通过列去取数据的话,我们该怎么做呢??
我们可以通过列名去拿取数据
col_NB = food["NDB_No"] print(col_NB)
可以看到,我们取到了第一列的数据出来。
那么我们想取两列数据出来,我们应该怎么操作呢?
方法跟上面一样,将列名加到里面,组成一个list列表。
col_2 = ["Zinc_(mg)","Copper_(mg)"] col_2_all = food[col_2] print(col_2_all)
来我们看下数据上面,有些列名是带了单位的,那么我们怎么选择其中某几个一样单位的列呢?
我们先要取到全部的列名,然后将列名中带有单位(g)的列名取出,并单独放到一个列表中,最后在取这个列表中的列的数据即可
col_names = food.columns.tolist() print(col_names) gram_columns = [] for c in col_names: if c.endswith("(g)"): gram_columns.append(c) gram_df = food[gram_columns] print(gram_df.head(3))
这些都是些简单的操作,
再比如说,我们想进行一些加减乘除的操作。
我想把单位为mg的数据,转换成g的数据,这里的做法,就跟Numpy是类似的。
print(food["Iron_(mg)"]) div_1000 = food["Iron_(mg)"]/1000 print(div_1000)
我们在对某个数据上进行操作,即可得到我们想要的结果。
water_energy = food["Water_(g)"]*food["Energ_Kcal"]
对应位置的乘法操作,需要保证的是,维度要相同才可以!
water_energy = food["Water_(g)"]*food["Energ_Kcal"] water_energy = food["Water_(g)"]*food["Energ_Kcal"] iron_grams = food["Iron_(mg)"]/1000 print(food.shape) food["Iron_(g)"]=iron_grams print(food.shape)
上一段代码可以看到,我们把一列名称的值,进行单位转换,把mg转换为g,然后新建了一列数据
将这列数据放到数据集中,之前打印出来的数据维度,8618个样本,和36个属性值。后面打印的
是37个属性值,也就是我们将新的属性值,放入到原来的数据值中了!前提是,其中的维度要对应上才可以。
weighted_protein = food["Protein_(g)"]*2 weighted_fat =-0.75* food["Lipid_Tot_(g)"] initial_rating = weighted_protein + weighted_fat
比如说这些运算操作, 维度一样,相当于对应位置进行运算。
跟Numpy一样,我们也有一些别方法,求最大值,最小值,平均值等等
方式基本上跟Numpy类似。
今天就先讲到这里。感谢大家的阅读!感谢~~
原文链接:https://www.cnblogs.com/ws17345067708/p/10831116.html
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