Python Pandas库的学习(二)

2019-05-08 07:35:45来源:博客园 阅读 ()

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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~~


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