用到的函数
| 函数 | 作用 |
|---|---|
| pd.read_csv(path, sep, header) | 从csv文件中读取 |
| pd.set_option() | pandas设置 |
| pd.DataFrame() | 生成DataFrame |
| df[‘uid’] | 截取一列 |
| df[0:10] | 按行截取 |
| df.iloc[3,0:5] | 按数字索引截取 |
| df.iterrows() | 按行遍历 |
| df.iteritems() | 按列遍历 |
| df.to_csv(path, index, header) | 保存到csv文件 |
示例代码
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import pandas as pd ''' pd.read_cs Args: path: 读取的csv文件 sep: 分隔符,默认为',',有的csv文件使用'\t'作为分隔符 header: 表头的位置，如果csv文件没有表头，则需指定header=None ''' train_df = pd.read_csv('train.csv', sep=',', header=None) # 指定列名 train_df.columns = ['label', 'uid', 'aid', 'time'] ''' 显示数据 ''' pd.set_option('display.max_rows', None) # 设置最大显示行数为无穷大 pd.set_option('display.max_columns', None) # 打印所有列 print(train_df) # 显示所有数据 print(train_df['label']) # 仅显示label列 print(train_df[0:10]) # 仅显示前10行 # 生成数据 d = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]} df = pd.DataFrame(data=d) print(df) ''' col1 col2 0 1 3 1 2 4 ''' ''' 截取数据 ''' col2 = df['col2'] # 截取一列 row5 = df[:5] # 截取前5行 img_name = df.iloc[n, 0] # n行0列 landmarks = df.iloc[n, 1:].as_matrix() # 截取n行1-?列并转换成矩阵 ''' 遍历DataFrame ''' for index, row in train_df.iterrows(): # 按行遍历 print(row['uid']) for index, col in train_df.iteritems(): # 按列遍历 print(index, col[0], col[1]) # 输出列名和每列的前两行 # 添加一个字段并全部置1 train_df['new_col'] = 1 # 将DataFrame保存到csv文件 ''' train_df .to_csv Args: path: 保存的路径 index: 是否保存id序号，默认为True header: 保存表头的位置，如果不保存表头，需要指定header=None ''' train_df.to_csv('save.csv', index=False, header=None) |
