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若需要源数据请私信~
euro12 = pd.read_csv("G:\Projects\pycharmeProject\大数据比赛\泰迪智能科技\data\Euro2012.csv",sep=",",index_col=0)print(euro12.head(10))
通过给定的数据集,可以发现原始数据中的第一列为team,第一行为字段列名,可以在读取的时候加入
index_col=0
可将第一列在读取时看成行名,这样数据集就变成每一个队伍的欧洲杯数据,当然也可以不使用该参数,根据具体情况来看。
euro12.to_excel('G:\Projects\pycharmeProject\大数据比赛\泰迪智能科技\data\Euro12.xls')
通过
to_excel()
可以将结果集保存为excel表格
print(euro12['Goals'])
print(euro12['Team'].nunique())
之前统计的时候,我们都使用
unique
先进行去重操作,然后再进行取size
,今天介绍一个新方法nunique()
,n代表了个数number,可以直接获取去重数据后的个数
。
print(euro12.shape[1])
discipline = euro12[['Team', 'Yellow Cards', 'Red Cards']] # 方式一print(discipline)discipline = euro12.loc[:, ['Team', 'Yellow Cards', 'Red Cards']] # 方式二print(discipline)
单独存为一个名叫discipline的数据框,简单的说就是提取所需要的有效列,可以通过切片的方式提取列后赋予一个新的变量来实行。
print(discipline.sort_values(['Red Cards', 'Yellow Cards'], ascending=False))
排序操作,sort_values中参数传入要进行排序的列,当有多个列的时候使用[]包含起来
。
print(discipline.groupby('Team').agg({ 'Yellow Cards': 'sum'}).mean())
index1 = euro12['Goals'] > 6print(index1)print(euro12.loc[index1, :]) # 数据框的第四种索引方式:根据逻辑值进行访问
isG = euro12['Team'].str[0] == "G"print(isG)print(euro12.loc[isG,:])
print(euro12.iloc[:,0:7])
print(euro12.iloc[:,:-3])
# 方法一a = (euro12['Team'] == "England") | (euro12['Team'] == "Italy") | (euro12['Team'] == "Russia")print(a)print(euro12.loc[a,"Shooting Accuracy"])
对于逻辑访问的应用 ,首先筛选出符合条件逻辑。然后再查询Shooting Accuracy。
# 方法二euro12.set_index('Team',inplace=True)print(euro12.loc[['England','Italy','Russia'],'Shooting Accuracy'])
我们还可以使用直接提取的方式,但是首先要做一个转变,就是将Team列设定为index,上面一种方法实际上在查询的时候,也是按照逻辑值为true的index去查询的,所以在这里,使用第二种方法,我们直接将Team列设为行索引去查询。
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