pandas 的基本使用

假设我们现在有pandas数据data

首先查看基本信息

data.head()
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会看到表头和前几行数据的信息

data.dtypes
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object 类似于 string 类型
float 和 int 就是数值类型类型

object 转 float

data['collumn_name'] = pd.to_numeric(df['collumn_name'])
df.dtypes
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查

条件筛选

data[data['c1]>0 | data[‘c2’] < 0)

删

删除一列

比如删除列名为‘id’的一列数据

data = data_df.drop(labels='id', axis=1)
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划分数据集

DataFrame.sample函数：

DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)
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n是选取的条数，frac是选取的比例（不能与参数n一起使用），replace是可不可以重复选（默认为False），random_state是随机种子，axis为0是选取行，为1是选取列。

train_df = data.sample(frac=0.7,random_state=0,axis=0)

validation_df = data[~data.index.isin(train_df.index)]
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