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表格python函数 python在表格中如何应用( 三 )

IT技术代码


官方文档 。
1 df=pd.DataFrame(pd.read_csv(‘name.csv’,header=1))
2 df=pd.DataFrame(pd.read_excel(‘name.xlsx’))
创建数据表
另一种方法是通过直接写入数据来生成数据表，excel 中直接在单元格中输入数据就可以，python 中通过下面的代码来实现 。生成数据表的函数是 pandas 库中的 DateFrame 函数，数据表一共有 6 行数据，每行有 6 个字段 。在数据中我们特意设置了一些 NA 值和有问题的字段，例如包含空格等 。后面将在数据清洗步骤进行处理 。后面我们将统一以 DataFrame 的简称 df 来命名数据表 。
1 df = pd.DataFrame({‘id’:[1001,1002,1003,1004,1005,1006],
2 ‘date’:pd.date_range(‘20130102’, periods=6),
3 ‘city’:['Beijing ', ‘SH’, ’ guangzhou ', ‘Shenzhen’, ‘shanghai’, 'BEIJING '],
4 ‘age’:[23,44,54,32,34,32],
5 ‘category’:[‘100-A’,‘100-B’,‘110-A’,‘110-C’,‘210-A’,‘130-F’],
6 ‘price’:[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]},
7 columns =[‘id’,‘date’,‘city’,‘category’,‘age’,‘price’])
这是刚刚创建的数据表，我们没有设置索引列，price 字段中包含有 NA 值，city 字段中还包含了一些脏数据 。
数据表检查
python 中处理的数据量通常会比较大，所以就需要我们对数据表进行检查 。比如我们之前的文章中介绍的纽约出租车数据和 Citibike 的骑行数据，数据量都在千万级，我们无法一目了然的了解数据表的整体情况，必须要通过一些方法来获得数据表的关键信息 。数据表检查的另一个目的是了解数据的概况，例如整个数据表的大小，所占空间，数据格式，是否有空值和重复项和具体的数据内容 。为后面的清洗和预处理做好准备 。
数据维度(行列)
Excel 中可以通过 CTRL 向下的光标键，和 CTRL 向右的光标键来查看行号和列号 。Python 中使用 shape 函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数 ， 函数返回的结果(6,6)表示数据表有 6 行 ， 6 列 。下面是具体的代码 。
1 #查看数据表的维度
2 df.shape
3 (6, 6)
数据表信息
使用 info 函数查看数据表的整体信息，这里返回的信息比较多，包括数据维度，列名称，数据格式和所占空间等信息 。
1 #数据表信息
2 df.info()
4 class ‘pandas.core.frame.DataFrame’
5 RangeIndex: 6 entries, 0 to 5
6 Data columns (total 6 columns):
7 id 6 non-null int64
8 date 6 non-null datetime64[ns]
9 city 6 non-null object
10 category 6 non-null object
11 age 6 non-null int64
12 price 4 non-null float64
13 dtypes: datetime64ns, float64(1), int64(2), object(2)
14 memory usage: 368.0 bytes
查看数据格式
Excel 中通过选中单元格并查看开始菜单中的数值类型来判断数据的格式 。Python 中使用 dtypes 函数来返回数据格式 。
Dtypes 是一个查看数据格式的函数，可以一次性查看数据表中所有数据的格式，也可以指定一列来单独查看 。
1#查看数据表各列格式
2df.dtypes
3
4id int64
5date datetime64[ns]
6city object
7category object
8age int64
9price float64
10dtype: object
11
12#查看单列格式
13df[‘B’].dtype
14
15dtype(‘int64’)
查看空值
Excel 中查看空值的方法是使用“定位条件”功能对数据表中的空值进行定位 。“定位条件”在“开始”目录下的“查找和选择”目录中 。
Isnull 是 Python 中检验空值的函数 ， 返回的结果是逻辑值，包含空值返回 True，不包含则返回 False 。可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查 。

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