Python数据分析博文汇总
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数据框是用于存储多行和多列的数据集合
**下列两部分代码基本包含了DataFrame的基本操作，练习即可。 部分Dataframe高级用法直接参考本博文尾部链接 **
from pandas import DataFrame
df = DataFrame({
'age': [21, 22, 23],
'name': ['KEN', 'John', 'JIMI']
}) #导入数据框
df = DataFrame(data={
'age': [21, 22, 23],
'name': ['KEN', 'John', 'JIMI']
}, index=['first', 'second', 'third']) #自定义index
df['age'] #按列访问
df[1:2] #按行访问
df.iloc[0:1, 0:1] #按行列号访问
df.at[0, 'name'] #按行索引，列名访问
df.columns=['age2', 'name2'] #修改列名
df.index = range(1,4) #修改行索引
newdf1=df.drop(1, axis=0) #根据行索引删除
df.drop('age2', axis=1) #根据列名进行删除
del df['age2'] #第二种删除列的方法
#增加行，注意，这种方法，效率非常低，不应该用于遍历中
df.loc[len(df)] = [24, "KENKEN"]
df['newColumn'] = [2, 4, 6, 8] #增加列
[/code]
```code
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index = list("ABCD"),columns=list('wxyz'))
print(data[0:2]) #取前两行数据
print(len(data)) #求出一共多少行
print (data.columns.size) #求出一共多少列
print(data.columns) #打印列索引名称
print(data.index) #打印行索引名称
print(data.iloc[1]) #取第2行数据
print(data.loc['A']) #取第行索引为”A“行数据，
print(data.loc[:,['x','z'] ]) #表示选取所有的行以及columns为x,z的列
print(data.loc[['A','B'],['x','z']]) #表示选取'A'和'B'这两行以及columns为x,z的列的并集
print (data.iloc[1:3,1:3]) #连续切片操作，取2，3行、2，3列数据
print (data.iloc[[0,2],[1,2]]) #自由选取行位置和列位置对应的数据切片
print(data[data>2]) #表示选取数据集中大于2的数据
print(data[data.x>5]) #表示选取数据集中x这一列大于5的所有的行
a1=data.copy()
print (a1[a1['y'].isin(['6','10'])] ) #表显示满足条件：列y中的值包含'6','8'的所有行
print(data.mean()) #对每一列的数据求平均值
print(data.mean(1)) #对每一行求平均值
print (data['x'].value_counts()) #统计某一列x中各个值出现的次数
print(data.describe()) #对每一列数据进行统计，包括计数，均值，std，各个分位数等。
data.to_excel(r'D:\1.xls',sheet_name='Sheet') #数据（dataframe格式）输出至Excel
[/code]
### 下面三篇原创博文针对更复杂的dataframe数据操作：
* [ Drop函数与isin函数（DataFrame删除指定行列） ](https://blog.csdn.net/W_weiying/article/details/84626260)
* [ DataFrame提取（删除）指定行列（isin函数、drop函数）（高级用法详解，示例源码） ](https://blog.csdn.net/W_weiying/article/details/84618685)
* [ Pandas中loc和iloc函数用法详解（源码+实例） ](https://blog.csdn.net/W_weiying/article/details/81411257)
