Pandas处理csv表格

1.安装pandas
pip install pandas
或者源码安装：
git clone git://github.com/pydata/pandas.git
cd pandas
python setup.py install

2.入门

1）读取csv文件
data =pandas.read_csv(‘test.csv’) //返回的是DataFrame变量
first_rows = data.head(n) //返回前n条数据,默认返回5条
cols = data.columns //返回全部列名
dimensison = data.shape //返回数据的格式，数组，（行数，列数）
data.values //返回底层的numpy数据

2）pandas的主要数据类型dtype：
object, 字符串类型
int, 整型
float, 浮点型
datetime, 时间类型
bool, 布尔型
print data.dtpyes输出每一列的数据类型

3）索引

4）选择数据
data.loc[1] //返回单列数据
data.loc[1:3] //返回切片列数据，相当于 data.loc[[1,2,3]]
data.loc[:,['ID’]]
data.loc[:4,['ID','YELP’]] //返回指定行的指定类，从0行到4行，包括第4行

data.iloc[:,:] //返回所有数据
data.iloc[:2,1:3] //返回特定行特定列的数据

data[‘ID’] //返回列
data[2:5] //返回行
data[3:6][:2]
data[‘ID’][3:6]
data[3:6][‘ID’]

data[data.YELP>0] //YELP这列的值不为空，即NaN
data[data['ID'].isin(['v4','v5'])] //返回有这个值的列

5）缺失值处理
去掉包含缺失值的行：df.dropna(how=‘any’)
对缺失值进行填充：df.fillna(values=‘NULL’)
对数据进行布尔补充：pandas.isnull(df)

6）数据处理

<class 'pandas.core.series.Series'>
方法
to_string
to_json
json.loads(df.loc[0:5,['ID','YELP']].to_json())