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2024年1月14日发(作者：网页制作教程电子书)
python dataframe用法
Python Dataframe 是 pandas 库中一个重要的数据结构，它可以将数据以表格的形式存储和操作。Python Dataframe 可以处理多种数据类型和数据结构，包括 CSV 文件、Excel 文件、JSON 数据、SQL
数据库等。它具有强大的数据分析能力，并且可以进行大规模数据的处理和计算。
Python Dataframe 的基本用法如下：
1. 创建 Dataframe
创建 Dataframe 的方法有多种，最常用的方法是使用 pandas 库的
read_csv() 函数，将 CSV 文件读入 Dataframe 中。例如，下面的代码将一个名为 的 CSV 文件读入 Dataframe 中：
```python
import pandas as pd
data = _csv('')
```
2. 查看 Dataframe
使用 head() 函数可以查看 Dataframe 的前几行，默认情况下为前 5
行。如果要查看更多的行，可以在括号中指定行数。例如，下面代码将输出 Dataframe 的前 10 行：
```python
import pandas as pd
data = _csv('')
print((10))
```
3. 描述 Dataframe
使用 describe() 函数可以描述 Dataframe 的基本统计信息，例如均值、方差、最小值、最大值等。例如，下面代码将输出 Dataframe 的基本统计信息：
```python
import pandas as pd
data = _csv('')
print(be())
```
4. 选择数据
使用 loc[] 函数可以选择 Dataframe 中的特定数据。例如，下面代码将选择出 Dataframe 中第 10 行的所有数据：
```python
import pandas as pd
data = _csv('')
row_10 = [9]
```
5. 过滤数据
使用条件语句可以过滤出符合条件的数据。例如，下面代码将过滤出
Dataframe 中所有 Name 列为 ‘John’ 的数据：
```python
import pandas as pd
data = _csv('')
selected_rows = data[data['Name'] == 'John']
```
6. 排序数据
使用 sort_values() 函数可以对 Dataframe 中的数据进行排序。例如，下面代码将按照 Age 列的数值对 Dataframe 进行排序：
```python
import pandas as pd
data = _csv('')
sorted_data = _values(by=['Age'])
```
7. 分组数据
使用 groupby() 函数可以对 Dataframe 中的数据进行分组。例如，下面代码将按照 Sex 列的分类对 Dataframe 进行分组：
```python
import pandas as pd
data = _csv('')
grouped_data = y(by=['Sex'])
```
8. 聚合数据
使用 aggregate() 函数可以对分组后的数据进行聚合。例如，下面代
码将计算 Sex 列的平均值和总和：
```python
import pandas as pd
data = _csv('')
grouped_data = y(by=['Sex'])
agg_data = grouped_ate(['mean', 'sum'])
```
总之，Python Dataframe 是一个非常有用的数据结构，可以用于各种数据处理和分析任务。以上是 Python Dataframe 的基本使用方法，详细了解更多功能可查看 pandas 官方文档。
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