資源簡介

4.2.2 DataFrame 補充書本P121
1.DataFrame 創建
語法格式：pandas.DataFrame(數據,索引,列名） 索引默認為0,1,2,3,4..
列表方式創建(默認索引)：
import pandas as pd df1=pd.DataFrame(['sas','22','33']) print(df1) #運行結果：
import pandas as pd df1=pd.DataFrame([['sas','22','33']]) print(df1)
import pandas as pd df1=pd.DataFrame([['sas','22','33'], ['jk','aa','dd']]) print(df1)
df2=pd.DataFrame([[11,22,33], [44,44,44], [55,66,55]]) print(df2)
列表方式創建(指定索引)
import pandas as pd df3=pd.DataFrame([[11,22,33],[44,44,44],[22,66,55]], columns=['a','b','c']) print(df3) #運行結果：
字典方式創建(默認列索引為_______________)
import pandas as pd data={'name':['林','王', '柯'], 'age':[18,19,21]} s4=pd.DataFrame(data,index=list('asd')) print(s4) #運行結果：
import pandas as pd data=[{'姓氏':'張','年齡':20}, {'姓氏':'王','年齡':15}, {'姓氏':'張','年齡':20}, {'姓氏':'劉','年齡':15}] s4=pd.DataFrame(data) print(s4)
2.從文件讀取Dataframe
2.1從excel中讀取dataframe
圖1成績.xlsx打開后的樣子如上圖：
圖2從excel中讀取dataframe
import pandas as pd df1=pd.read_excel('成績.xlsx') #成績.xlsx如圖1所示 display(df1) #df1如圖2所示
2.2從CVS中讀取dataframe
import pandas as pd df2=pd.read_csv('成績1.csv') display(df2) 成績1.csv如圖1，df2如圖2
#查看列名 for i in df1.columns: print(i,end=' ') #運行結果： #查看索引 for i in df1.index: print(i,end=' ') #運行結果：
查看值： x=[] for i in df1.values: print(i) 如右圖 x.append(i) print(x[1]) print(x[1][1]) print(x[2][5])
3.單元格操作
3.1查看單元格
①表名['列名'][行索引]
import pandas as pd
df=pd.read_excel('成績.xlsx')
display(df)
讀取小R的數學
print(df.at[9,'數學'])
print(df.iat[9,4])
print(df['數學'][4])
df['物理'][1]= 77 #運行后結果:_______________
[練1]若想查看小B的物理成績應使用語句：
第1種：___________________________________________________________
第2種：___________________________________________________________
第3種：___________________________________________________________
3.2修改單個元素
將小D的數學成績修改為66：___________________________________________
將小A的姓名修改為'apple'：__________________________________________
將小B的外語修改為100：__________________________________________
4.關于列操作
4.1查看列：
import pandas as pd
df=pd.read_excel('成績.xlsx')
display(df)
____________________________________________#查看數學成績
____________________________________________#查看生物成績
___________________________________________ #查看姓名,語文,外語
4.2刪除列(真的刪了嗎？)
1.表名.drop('列名',axis=1)
2.表名.drop('列名',axis=1,inplace=True)
3.del 表名['列名'] 一次只能刪除1列
4.表名.drop(['列名1'，'列名2'...],axis=1) 可同時刪除多列
①df1.drop('性別',axis=1)
②df1.drop('性別',axis=1,inplace=True)
③del df1['性別']
[練2]
import pandas as pd df=pd.read_excel('成績.xlsx') del df['生物'] d2= df.drop('性別',axis=1) 判斷正誤： df刪除了‘生物’列和‘性別’列 df刪除了‘生物’列 d2刪除了‘生物’列和‘性別’列 d2刪除了‘性別’列
4.3增加列
# 1.表名['新增的列名']=值
# 2.表名.insert（列號，'新增的列名'，值）
df=pd.read_excel('成績.xlsx')
df['總分1']=0
display(df) #運行后 如右圖所示
[練3]
增加1列，列名為總分2，分數全為為0
________________________________________________________________
在性別和班級之間添加一列age,值為[11,12,13,14,15,16,14,17,18,19]：
_________________________________________________________________
刪除性別這一列： _________________________________________________________________
修改總分1的值，值為df1['語文']+df1['數學']+df1['外語']：
_____________________________________________________
在末尾添加一列所有科目的總分：________________________________________
[提示：] df1.sum(axis=1) axis=1表示生成1列，對每行中所有數字求和形成列
#原始的df1 df1['合計']=df1.sum(axis=1) df1['合計']=df1.sum()
4.4重命名列：df.rename(columns={'age':'年齡'})
5.關于行操作：
5.1查看行
#查看行
#表名.head(3) 查看前3行
#表名[:4] 查看前4行
#表名[2:6] 查看第3行到第6行
#表名.tail(3) 查看后3行
#表名[-4:] 查看后4行
import pandas as pd
df1=pd.read_excel('成績.xlsx')
print(df1) #如右圖
查看某一行:___________________________________（結果如下圖）
查看某幾行：
①df1[0:4] 等價于 df1.head(4) 等價于 df1[:4]
②df1[-3:] 等價于 df1.tail(3) 等價于 df1[-3:] 等價于 df1.loc[7:9]
③選取第6到8行：df[5:8]
[練4]
選取該表的最后5行：①________________②______________③ ______________
選取該表的前5行：①____________________②_____________________
選取該表的第2到7行：①____________________②_____________________
5.2篩選滿足條件的行
1.表名[表名['數學']==69] 找出該表中數學成績為69的所有記錄
2.表名[(表名['數學']>69)&(表名['語文']>69)] 找出該表中數學成績>69且語文>69的所有記錄
3.表名[(表名['數學']>69)|(表名['語文']>69)] 找出該表中數學成績>69或語文>69的所有記錄
1.選取班級為3班的數據：df1[df1["班級"]=="3班"]
[練5] 提示：且 用 & 符號，或用 |
選取性別為女的數據：______________________________________
選取語文成績>100的數據：______________________________________
取語文成績>100且化學>90: _________________________________________
取語文成績>100或化學>90: _________________________________________
刪除行
表名.drop(行索引,inplace=True)
表2=表名.drop(行索引)
表名.drop([行索引1, 行索引2,…],inplace=True) 刪除多行
5.3行列算數運算 （axis=0 時 可以省略。）
#匯總函數describe() import pandas as pd df1=pd.read_excel('成績.xlsx') df1.describe().round(2)
①count(axis=0/1) #統計列/行的非空（NaN）數據個數
②mean(axis=0/1) #統計列/行的平均值
③max(axis=0/1) #統計列/行的最大值
④min(axis=0/1) #統計列/行的最小值
import pandas as pd df4=pd.read_excel('成績.xlsx') print(df4['班級'].count()) #求班級列數據個數 print(df4['數學'].mean()) #求數學平均分 print(df4['數學'].max()) #求數學最高分 print(df4['語文'].min()) #求數學最低分 運行結果：
import pandas as pd df4=pd.read_excel('成績.xlsx') _______________________________________ #產生1列 列名：個人總分 _______________________________________ 插入語數外總分列 _______________________________________ 插入個人平均列并保留2位小數 _______________________________________ 插入平均分行 print(df4) #結果如下如所示
import pandas as pd df4=pd.read_excel('成績.xlsx') df4.loc['學科平均分']=df4.mean().round(1)#插入1行，行索引：學科平均分 print(df4) #結果如下如所示
import pandas as pd df4=pd.read_excel('成績.xlsx') df4.loc['學科平均分']=df4.mean().round(1)#插入1行，行索引：學科平均分 #插入1行，行索引：學科最高 df4.loc['學科最高']=______________________________________________ #插入1行，行索引：學科最低 df4.loc['學科最低']=______________________________________________ print(df4) #結果如下如所示
【綜合實踐】
___________________________________________#導入pandas 模塊
df=________________________________________#讀取excel文件'2021真題改.xls'
df= ________________________________________#刪除“其他”這一列
選取(查詢)1000/80米列的得分
選取學號,性別兩列
選取學號為s0102這一行
選取第2行和第4行
選取最后3行
選取前3行
#發現s0102 的性別有誤，修改為“男” (考點：修改單元格的值，寫其中兩種)
______________________="男" 或_______________________
#發現s0102 的身高有誤，修改為173 （考點：修改單元格的值，寫其中兩種）
___________________________ 或_______________________
#在最后一列插入bmi指數BMI=體重÷身高 。（體重單位：千克，身高單位：米）
________________________________________________________________________
#在學號后插入班級，s=[1,2,3,1,3,2,1,3] （考點：插入列,用insert）
________________________________________________________________________
#篩選出肺活量得分大于90的同學
_____________________________________________________________________
#篩選出肺活量得分大于90且性別為女生的同學
_____________________________________________________________________
#插入一行平均數：（參考上一頁的插入行）
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