Python：pandas处理DataFrame

概述DataFrame1.读入数据df=pd.read_excel('info.xlsx')type(df)#输出<class'pandas.core.frame.DataFrame'>2.获取前5行df.head(5)#输出 姓名 年龄 性别 籍贯0 张三 31 男 上海1 李四 24 男 北京2 赵五 47 女 深圳3 刘六 21 男 广州4 谭七 19 女 香港3.获 DataFrame1.读入数据

df = pd.read_excel('info.xlsx')type(df)# 输出<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

2.获取前5行

df.head(5)# 输出	姓名	年龄	性别	籍贯0	张三	31	男	上海1	李四	24	男	北京2	赵五	47	女	深圳3	刘六	21	男	广州4	谭七	19	女	香港

3.获取第3-4行

df[2:4]# 输出	姓名	年龄	性别	籍贯2	赵五	47	女	深圳3	刘六	21	男	广州

4.获取特定的列

df[['姓名', '籍贯']].head(2)# 输出	姓名	籍贯0	张三	上海1	李四	北京

5.使用整数下标选择行和列

df.iloc[0:3, 0:3]# 输出	姓名	年龄	性别0	张三	31	男1	李四	24	男2	赵五	47	女

注：通过iloc属性实现

6.使用整数和标签的混合来选择行和列

df.loc[df.index[0:3], ['姓名', '性别']]# 输出	姓名	性别0	张三	男1	李四	男2	赵五	女

注：通过loc属性实现

7.重置索引为姓名

df = df.set_index('姓名')# 输出	年龄	性别	籍贯姓名			张三	31	男	上海李四	24	男	北京赵五	47	女	深圳刘六	21	男	广州谭七	19	女	香港

8.更改列名

df.columns = 'a','b','c'输出：	a	b	c姓名			张三	31	男	上海李四	24	男	北京赵五	47	女	深圳刘六	21	男	广州谭七	19	女	香港

9.对数据进行计算

df['a'] = df['a']+2020# 输出	a	b	c姓名			张三	2052	男	上海李四	2045	男	北京赵五	2068	女	深圳刘六	2042	男	广州谭七	2040	女	香港

参考：https://mp.weixin.qq.com/s/b-rHS18WQoPJ78NbKaSaXQ

总结

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