pandas 的几个查询方法

import  os, sys

import numpyt as np

import   pandas  as pd 

读取excel 表格. 

res=pd.DataFrame(pd.read_excl(file_name))

res= pd.read_csv

写 excle   

res.to_excel(file_name) 

res.to_csv(file_name)

>>> s

0         1

1         2

2        3a

3        3b

4       03c

5    我们(无效)

dtype: object

>>> type(s)

找到指定字符的数据

>>> s.str.contains(u'(?=我们).*')

0    False

1    False

2    False

3    False

4    False

5     True

dtype: bool

>>> s[s.str.contains(u'(?=我们).*')]

5    我们(无效)

dtype: object

>>> 

>>> s.str.contains(u'无效')

0    False

1    False

2    False

3    False

4    False

5     True

dtype: bool

>>> s[s.str.contains(u'无效')]

5    我们(无效)

dtype: object

>>> import numpy as np

>>> n=10

>>> df = pd.DataFrame(np.random.randint(n, size=(n, 2)), columns=list('bc'))

>>> df

   b  c

0  1  6

1  3  6

2  0  9

3  2  4

4  7  5

5  7  2

6  9  7

7  1  2

8  3  7

9  3  6

数据查询条件. 

>>> df[df['b'] > 5]

   b  c

4  7  5

5  7  2

6  9  7

列之间比较. 

>>> df[df.b > df.c]

   b  c

4  7  5

5  7  2

6  9  7 

从数据集中删除筛选出来的数据集. 

>>> df2=df

>>> df2

   b  c

0  1  6

1  3  6

2  0  9

3  2  4

4  7  5

5  7  2

6  9  7

7  1  2

8  3  7

9  3  6

>>> df3=df[df.b > df.c]

>>> df3

   b  c

4  7  5

5  7  2

6  9  7

>>> df2.drop(df3.index)

   b  c

0  1  6

1  3  6

2  0  9

3  2  4

7  1  2

8  3  7

9  3  6

几个数据统计方面的方法. 

>>> df2

   b  c

0  1  6

1  3  6

2  0  9

3  2  4

4  7  5

5  7  2

6  9  7

7  1  2

8  3  7

9  3  6

>>> 

>>> df2.groupby(by='b').sum() 求和  

    c

b    

0   9

1   8

2   4

3  19

7   7

9   7

>>> df2.groupby(by='b').count()  计数,

   c

b   

0  1

1  2

2  1

3  3

7  2

9  1

>>> df2.groupby(by='b').mean()  平均值.

          c

b          

0  9.000000

1  4.000000

2  4.000000

3  6.333333

7  3.500000

9  7.000000

来自 “ ITPUB博客 ” ，链接：http://blog.itpub.net/133735/viewspace-2650668/，如需转载，请注明出处，否则将追究法律责任。

转载于:http://blog.itpub.net/133735/viewspace-2650668/