pandas数据运算

加减法运算:
import pandas

salary_Data = pandas.read_csv("E:\Anaconda\Salary_Data.csv")

print (salary_Data.head(5))

print (salary_Data.head(5)+100)

pandas数据运算_第1张图片
结果

乘除法运算:

print (salary_Data.head(5)*10)   #对每一个数据都乘以10

pandas数据运算_第2张图片
结果

行列数一样时对应位置相乘。


对DataFrame进行排序:

import pandas

salary_Data = pandas.read_csv("E:\Anaconda\Salary_Data.csv")

#参数inplace表示是否替换原来的数据,默认False

#参数ascending表示升序,默认True

sort_minToMax = salary_Data.sort_values("Salary",inplace=False)

#print (sort_minToMax)

sort_maxToMin = salary_Data.sort_values("Salary",ascending=False)

print (sort_maxToMin)

pandas数据运算_第3张图片
结果

排序后对新的DataFrame进行重新编号:

age_after_sort = titanic.sort_values("Age")

age_after_sort.reset_index(drop=True)    #参数drop为丢弃原来的序号否则会留来原来的数据中(相当于新DataFrame中多了以原来序号为值得列)

pandas数据运算_第4张图片
处理前
pandas数据运算_第5张图片
重新编号后

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