# 新的数据格式，csv

• 纯文本，使用某个字符集，比如都是ASCII、Unicode、EBCDIC或GB2312（简体中文环境）等；
• 由记录组成（典型的是每行一条记录）
• 每条记录被分隔符（英语：Delimiter）分隔为字段（英语：Field(computer science)）（典型分隔符号有逗号、分号或制表符；有时分隔符可以包括可选的空格）
• 每条记录都有同样的字段序列

import pandas as pd 
import numpy as np

abs_path = r'F:\Python\learn\python附件\pythonCsv\data.csv'
df = pd.read_csv(abs_path,encoding='gbk')

df.head(2)

	序号	姓名	性别	语文	数学	英语	物理	化学	生物
0	1	渠敬辉	男	80	60	30	40	30	60
1	2	韩辉	男	90	95	75	75	80	85

type(df)

pandas.core.frame.DataFrame

DataFrame

# 列名
print(df.columns)
# 索引
print(df.index)

Index(['序号', '姓名', '性别', '语文', '数学', '英语', '物理', '化学', '生物'], dtype='object')
RangeIndex(start=0, stop=7, step=1)

df.loc[0]

序号      1
姓名    渠敬辉
性别      男
语文     80
数学     60
英语     30
物理     40
化学     30
生物     60
Name: 0, dtype: object

a = np.array(range(10))
a > 3

array([False, False, False, False,  True,  True,  True,  True,  True,
        True])

# 筛选数学成绩大于80
df[df.数学 > 80]

	序号	姓名	性别	语文	数学	英语	物理	化学	生物
1	2	韩辉	男	90	95	75	75	80	85
3	4	石天洋	男	90	90	95	80	75	80

df[df.数学 < 80]

	序号	姓名	性别	语文	数学	英语	物理	化学	生物
0	1	渠敬辉	男	80	60	30	40	30	60
4	5	张三	男	60	60	60	60	60	60
6	7	王五	男	70	70	70	70	70	70

# 复杂筛选
df[(df.语文 > 80) & (df.数学 > 80) & (df.英语 > 80)]

	序号	姓名	性别	语文	数学	英语	物理	化学	生物
3	4	石天洋	男	90	90	95	80	75	80

排序

df.sort_values(['数学','语文','英语']).head()

	序号	姓名	性别	语文	数学	英语	物理	化学	生物
4	5	张三	男	60	60	60	60	60	60
0	1	渠敬辉	男	80	60	30	40	30	60
6	7	王五	男	70	70	70	70	70	70
5	6	李四	女	80	80	80	80	80	80
2	3	韩文晴	女	95	80	85	60	80	90

访问

# 按照索引去定位
df.loc[3]

序号      4
姓名    石天洋
性别      男
语文     90
数学     90
英语     95
物理     80
化学     75
生物     80
Name: 3, dtype: object

索引

scores = {
    '英语':[90,78,89],
    '数学':[64,78,45],
    '姓名':['wong','li','sun']
}
df = pd.DataFrame(scores,index=['one','two','three'])
df

	英语	数学	姓名
one	90	64	wong
two	78	78	li
three	89	45	sun

df.index

Index(['one', 'two', 'three'], dtype='object')

# 因为此时不存在数字索引，所以不能通过数字索引去访问
# df.loc[1]
df.loc['one']

英语      90
数学      64
姓名    wong
Name: one, dtype: object

# 实实在在的所谓的第几行
df.iloc[0]

英语      90
数学      64
姓名    wong
Name: one, dtype: object

# 合并了loc和iloc的功能，新版本下ix方法已被弃用
df.ix[0]

---------------------------------------------------------------------------

AttributeError                            Traceback (most recent call last)

<ipython-input-22-413c174d3cd1> in <module>
      1 # 合并了loc和iloc的功能
----> 2 df.ix[0]


G:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in __getattr__(self, name)
   5272             if self._info_axis._can_hold_identifiers_and_holds_name(name):
   5273                 return self[name]
-> 5274             return object.__getattribute__(self, name)
   5275 
   5276     def __setattr__(self, name: str, value) -> None:


AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'ix'

df.loc[:2]

	序号	姓名	性别	语文	数学	英语	物理	化学	生物
0	1	渠敬辉	男	80	60	30	40	30	60
1	2	韩辉	男	90	95	75	75	80	85
2	3	韩文晴	女	95	80	85	60	80	90

# 当索引为数字索引的时候，ix和loc是等价的，新版本下ix方法已被弃用
df.ix[:2]

---------------------------------------------------------------------------

AttributeError                            Traceback (most recent call last)

<ipython-input-33-a97de2692f80> in <module>
      1 #当索引为数字索引的时候，ix和loc是等价的
----> 2 df.ix[:2]


G:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in __getattr__(self, name)
   5272             if self._info_axis._can_hold_identifiers_and_holds_name(name):
   5273                 return self[name]
-> 5274             return object.__getattribute__(self, name)
   5275 
   5276     def __setattr__(self, name: str, value) -> None:


AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'ix'

# 访问某一行,是错误的
# df[0]

# 访问多行数据是可以使用切片的
df[:2]

	序号	姓名	性别	语文	数学	英语	物理	化学	生物
0	1	渠敬辉	男	80	60	30	40	30	60
1	2	韩辉	男	90	95	75	75	80	85

# dataframe中的数组
df.数学.values

array([60, 95, 80, 90, 60, 80, 70], dtype=int64)

# 简单的统计
df.数学.value_counts()

60    2
80    2
95    1
70    1
90    1
Name: 数学, dtype: int64

# 提取多列
new = df[['数学','语文']].head()
new

	数学	语文
0	60	80
1	95	90
2	80	95
3	90	90
4	60	60

new * 2

	数学	语文
0	120	160
1	190	180
2	160	190
3	180	180
4	120	120

重点

def func(score):
    if score>=80:
        return '优秀'
    elif score>=70:
        return '良'
    elif score>=60:
        return '及格'
    else:
        return '不及格'
    pass

df['数学分类'] = df.数学.map(func)

df.head()

	序号	姓名	性别	语文	数学	英语	物理	化学	生物	数学分类
0	1	渠敬辉	男	80	60	30	40	30	60	及格
1	2	韩辉	男	90	95	75	75	80	85	优秀
2	3	韩文晴	女	95	80	85	60	80	90	优秀
3	4	石天洋	男	90	90	95	80	75	80	优秀
4	5	张三	男	60	60	60	60	60	60	及格

# applymap对dataframe中所有的数据进行操作的一个函数，非常重要
def func(number):
    return number + 10
# 等价
func = lambda number : number + 10

df.applymap(lambda x : str(x) + ' - ').head(2)

	序号	姓名	性别	语文	数学	英语	物理	化学	生物	数学分类
0	1 -	渠敬辉 -	男 -	80 -	60 -	30 -	40 -	30 -	60 -	及格 -
1	2 -	韩辉 -	男 -	90 -	95 -	75 -	75 -	80 -	85 -	优秀 -

匿名函数

# 列表推导式
[i+100 for i in range(10)]

[100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109]

def func(x):
    return x + 100

list(map(func,range(10)))

[100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109]

# 匿名函数的使用条件：
# 1.函数就一行
# 2.函数不经常使用
# 3.函数没有必要取名字
list(map(lambda x : x+100,range(10)))

[100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109]

# apply根据多列生成新的一个列的操作，用apply
df['new_score'] = df.apply(lambda x : x.数学 + x.语文, axis=1)

# 前几行
df.head(2)
# 最后几行
df.tail(2)

	序号	姓名	性别	语文	数学	英语	物理	化学	生物	数学分类	new_score
5	6	李四	女	80	80	80	80	80	80	优秀	160
6	7	王五	男	70	70	70	70	70	70	良	140

panda中的dataframe的操作，很大一部分跟numpy中的二位数组的操作是近似的