在 Python 中使用 Pandas 进行数据操作(python数据操作)

作者 : 慕源网 本文共700个字,预计阅读时间需要2分钟 发布时间: 2021-10-4 共360人阅读
Pandas 是 Python 中的一个库,用于数据操作和分析。它包含可以对数据文件(如 csv、excel、sql 等)执行各种操作的数据结构。在后端,它为每个源创建一个数据框,它是数据源的表格结构。在这里,我展示了一些可以使用 Panads 执行的基本操作。这里我以 csv 文件为例。
第一步也是最基本的步骤是将所有数据存储在数据框中。
df = pd.read_csv("<Path of CSV File>", sep=",") 
 假设我们有几个带有日期时间的列,并且用户想要计算这些列之间的差异
startTime = df.head(1)[<Name of the Date Time Column 1>']  
startTime = pd.to_datetime(startTime,format= '%M:%S.%f')  
endTime = df. head (1)[ )[<Name of the Date Time Column 2>']     
endTime = pd.to_datetime(endTime,format= '%M:%S.%f')  
diff = endTime - startTime 
 遍历所有行
for i, j in df.iterrows():  
  {  
     <All the implementation logic here>  
   } 
 比较两个 CSV 文件是否相同
df.equals(df2)  
基于列合并到 csv 文件
df_column = pd.concat([df,df2], axis=1, ignore_index=True)  
 基于行合并到 csv 文件
df_row = pd.concat([df, df1], ignore_index=True)  
希望这些基本操作可以帮助您学习和探索 Python 中的 Pandas。

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