PANDAS

pandas的使用

• DataFrame的使用

  • 列表产生

    import plotly as py
    from plotly import figure_factory as ff
    import pandas as pd
    
    pyplt=py.offline.plot  # 离线模式
    data=pd.DataFrame([["20191001730","kx","4.00"],
                       ["20191000456","fgy","1.00"] ],
                      columns=("学号","姓名","成绩"))  #表头
    table=ff.create_table(data)   #用plotly输出表格
    pyplt(table,show_link=False)
    

    处理结果：

  • 字典产生

    import plotly as py
    from plotly import figure_factory as ff
    import pandas as pd
    
    pyplt=py.offline.plot  # 离线模式
    data=pd.DataFrame({‘学号‘:[‘201910010288‘,‘20191001730‘,‘201011192983‘],
                      ‘专业‘:[‘计算机系‘,‘金融系‘，‘空间系‘],‘成绩‘:[66,99,120]})  #表头
    table=ff.create_table(data)   #用plotly输出表格
    pyplt(table,show_link=False)
    

    处理结果：

    ?

  • 对一些用法的说明

    函数	用法
    data.at[行，列]	找到位置
    data.iloc[0]	第一行的信息
    data[‘xxx‘]	‘xxx‘列的信息

• 用Pandas读写各种类型的文件

  • 读取csv和表格

    读：read_csv()

    写：to_csv()

    • read_csv()常用参数

      参数	含义
      sep/delimiter	列分隔符
      header	列名，如果有自己的列名列表，传递None
      index_col	作为索引的列名
      skiprows	要跳过的文件头行数
      na_values	用于处理缺失数据的字符串
      encoding	字符编码方式

    举例：

    (GB2312是中国制定的中文编码，GBK是GB2312的拓展，CP936是在GB2312的基础上开发的汉字编码)

    import plotly as py
    from plotly import figure_factory as ff
    import pandas as pd 
    import plotly.graph_objs as pygo
    
    pyplt=py.offline.plot  # 离线模式
    data=pd.read_csv(‘score.csv‘,encoding=‘GBK‘) #读取
    table=ff.create_table(data)   #用plotly输出表格
    pyplt(table,show_link=False)
    

  • 写网页文件

    基本和上一个相同

    import plotly as py
    from plotly import figure_factory as ff
    import pandas as pd 
    import plotly.graph_objs as pygo
    
    pyplt=py.offline.plot  # 离线模式
    data=pd.read_csv(‘score.csv‘,encoding=‘GBK‘) #读取
    table=ff.create_table(data)   #用plotly输出表格
    pyplt(table,filename=‘scoregp.html‘,show_link=False)
    

  • 读写EXCAL

    读：read_excal(‘文件名‘)

    写：to_excal(‘文件名’)

    import plotly as py
    from plotly import figure_factory as ff
    import pandas as pd 
    import plotly.graph_objs as pygo
    
    pyplt=py.offline.plot  # 离线模式
    data=pd.read_excel(‘score.xlsx‘) #读取
    data[‘总评‘]=data[‘成绩‘]/120*65
    data.to_excel(‘score.xlsx‘,index=0)
    

    没有index=0：

    有index=0：

    

PANDAS

原文：https://www.cnblogs.com/Alan-kx/p/13697039.html