Python：pandas处理DataFrame

DataFrame

1.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