用python的pandas库对CSV格式的文件进行简单的统计分析操作 |
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首先我使用的是jupyter notebook,要实现python的pandas库对CSV文件的操作,首相肯定需要导入库,然后就是要拥有一个CSV文件的样本啦,因为CSV文件的数据样本很多人可能没有,所以我是直接搜索的成绩单样本,然后写一些简单的脚本从百度文档爬取得到的。 现在开始进入流程: 先导入pandas库: import pandas as pd df = pd.read_csv('C:/Users/asus/Desktop/data.csv')调用pandas库中的read_csv函数,读取电脑上的csv文件,如果是使用的jupyter notebook的话,可以尝试在‘ '中写入地址时,输入 ~/ 再按tab键可以获取地址提示,看看效果: 获取列名与索引: # 列名 print(df.columns) # 索引 print(df.index)按照某一列筛选: 按照某一列或者某几列进行排序: 其中的head函数不加任何参数的话就是默认取前5列。 取出某一列的值(返回值为array数列): 简单的个数统计: 将表格中的某几列拆分出来: pandas中的map函数: pandas中的applymap函数: 索引(前面的索引并不都是从0开始步长为1的,有时候会有一些特殊的索引,如下图): 这次的分享就到这里,希望能给大家带来一些帮助,人生苦短,我用python!感谢大家的阅读! |
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