
Python數(shù)據(jù)分析常用函數(shù)筆記
1、生成隨機(jī)數(shù)列表
import numpy as np
array = np.random.permutation(20)
結(jié)果:
array([12, 18, 16, 8, 10, 17, 1, 2, 9, 7, 3, 6, 15, 13, 11, 5, 4, 0, 14, 19])
2、合并兩個pandas.DataFrame數(shù)據(jù)集
import pandas as pd
data1 = {'A1':['A','B','C','D','E','F','G'],
'A2':[1,2,3,4,5,6,7]}
data2 = {'A1':['H','I','J','K','L','M','N'],
'A2':[8,9,10,11,12,13,14]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)
frames = [df1, df2] #將兩個DataFrame數(shù)據(jù)放入列表
df = pd.concat(frames)
3、pandas.DataFrame保存CSV文件
df.to_csv("D://df_test.csv", index = False)
index=False,表示不保存索引值,若為True,則保存索引值
4、 # 查看列的名字
df.columns
5、查看所有列的統(tǒng)計描述,包括平均值,標(biāo)準(zhǔn)差,最大最小值,以及25%,50%,75%的 percentile 值
df.describe()
6、Pandas 與 matplotlib 配合使用進(jìn)行作圖
# 首先打開圖表行內(nèi)顯示
%matplotlib inline
# 生成600個隨機(jī)數(shù)(符合正態(tài)分布),存放在 Series 或 DataFrame 的某一列中
nd = pd.Series(np.random.randn(600))
# bins 表示直方圖的方塊數(shù)
# range 表示圖表顯示的范圍
nd.hist(bins=100, range=(-5,5))
結(jié)果如圖所示:
7、按軸進(jìn)行排序
train_df[['job', 'education', 'age', 'marital']].sort_index(axis=1, ascending=False).head()
8、DataFrame 合并
df1 = pd.DataFrame(...)
df2 = pd.DataFrame(...)
df3 = pd.DataFrame(...)
li = list()
li .append(df1)
li .append(df2)
li .append(df3)
df = pd.concat(li)
9、寫入、讀取Excel文件
寫入Excel文件:
df.to_excel('foo.xlsx', sheet_name='Sheet1')
從Excel文件中讀取:
pd.read_excel('foo.xlsx', 'Sheet1', index_col=None, na_values=['NA'])
10、讀取CSV文件
iris = pd.read_csv(iris_filename, sep=',', decimal='.', header=None, names= ['sepal_length','sepal_width','petal_length','petal_width', 'target']
除了文件名,read_csv函數(shù)還可以指定分隔符(sep)、小數(shù)點(diǎn)的表達(dá)方式(decimal)、是否要標(biāo)題行(本例中,header=None;通常情況下,如果有標(biāo)題行,header=0)和變量名稱(若全部列檢索,則該項(xiàng)可省略)
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