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网站建设服务公司_重庆网页开发_图片百度搜索_千锋教育介绍

2025/3/11 1:25:43 来源:https://blog.csdn.net/2401_84378523/article/details/145741406  浏览:    关键词:网站建设服务公司_重庆网页开发_图片百度搜索_千锋教育介绍
网站建设服务公司_重庆网页开发_图片百度搜索_千锋教育介绍

数据的查看与选择

查看数据的函数:

对象变量.head(n)	查看 前 n 行的数据 如果不设置n的值 默认为 n = 5
对象变量.tail(n)	查看 后 n 行的数据 如果不设置n的值 默认为 n = 5

例如:

  • 查看数据的前两行

    # 数据的查看
    # 引用 pandas
    import pandas as pd
    # 定义数据
    data = {"name":["张三","李四","王五","赵六"],"age":[15,65,58,79],"sex":["男","女","女","男"]
    }
    # 创建 DataFrame
    df = pd.DataFrame(data)
    print(df)# 查看数据的前两行 
    print("数据的前两行为:\n",df.head(2))
    

    结果:

      name  age sex
    0   张三   15   男
    1   李四   65   女
    2   王五   58   女
    3   赵六   79   男
    数据的前两行为:name  age sex
    0   张三   15   男
    1   李四   65   女
    
  • 查看数据的后两行

    # 数据的查看
    # 引用 pandas
    import pandas as pd
    # 定义数据
    data = {"name":["张三","李四","王五","赵六"],"age":[15,65,58,79],"sex":["男","女","女","男"]
    }
    # 创建 DataFrame
    df = pd.DataFrame(data)
    print(df)# 查看数据的后两行
    print("数据的后两行为:\n",df.tail(2))
    

    结果:

      name  age sex
    0   张三   15   男
    1   李四   65   女
    2   王五   58   女
    3   赵六   79   男
    数据的后两行为:name  age sex
    2   王五   58   女
    3   赵六   79   男
    
  • 查看数据基本信息

    使用函数describe数据对象.describe(include = 'all')
    
    # 数据的查看
    # 引用 pandas
    import pandas as pd
    # 定义数据
    data = {"name":["张三","李四","王五","赵六"],"age":[15,65,58,79],"sex":["男","女","女","男"]
    }
    # 创建 DataFrame
    df = pd.DataFrame(data)
    print(df)# 查看基本信息
    print("查看统计的基本信息:")
    print(df.describe(include = 'all'))
    

    结果:

      name  age sex
    0   张三   15   男
    1   李四   65   女
    2   王五   58   女
    3   赵六   79   男
    查看统计的基本信息:name        age  sex
    count     4   4.000000    4
    unique    4        NaN    2
    top      张三        NaN    男
    freq      1        NaN    2
    mean    NaN  54.250000  NaN
    std     NaN  27.584718  NaN
    min     NaN  15.000000  NaN
    25%     NaN  47.250000  NaN
    50%     NaN  61.500000  NaN
    75%     NaN  68.500000  NaN
    max     NaN  79.000000  NaN
    

·数据的选择

函数:

数据对象.iloc[行号]
数据对象.loc[索引名]
  • 选择第四行数据
# 引用 pandas
import pandas as pd 
# 定义数据
data = {"name":["张三","李四","王五","赵六"],"age":[15,67,87,45],"sex":["男","女","男","男"]
}
# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(data,index = ['a','b','c','d'])
print(df)
# 显示行数据
print(df.iloc[3])
print(df.loc['d'])

结果:

  name  age sex
0   张三   151   李四   672   王五   873   赵六   45   男
name    赵六
age     45
sex      男
Name: 3, dtype: object
name    赵六
age     45
sex      男
Name: 3, dtype: object

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