Python Pandas庫的學習（二）

今天咱們繼續講下Python中一款數據分析很好的庫。Pandas的學習

接着上回講到的，若是有人聽不懂，麻煩去翻閱一下我前面講到的Pandas學習（一）

若是咱們在數據中，想去3，4，5這幾行數據，那麼咱們怎麼取呢？

food.loc[3:6]

能夠看到，這種取法跟Python中，切片操做同樣。

若是我想去單獨某幾條數據，只須要傳入index值便可

food.loc[[2,5,10]]

 

 若是我先想不經過行去取數據，想經過列去取數據的話，咱們該怎麼作呢？？

咱們能夠經過列名去拿取數據

col_NB = food["NDB_No"]
print(col_NB)

能夠看到，咱們取到了第一列的數據出來。

那麼咱們想取兩列數據出來，咱們應該怎麼操做呢？

方法跟上面同樣，將列名加到裏面，組成一個list列表。

col_2 = ["Zinc_(mg)","Copper_(mg)"]
col_2_all = food[col_2]
print(col_2_all)

 

來咱們看下數據上面，有些列名是帶了單位的，那麼咱們怎麼選擇其中某幾個同樣單位的列呢？

 咱們先要取到所有的列名，而後將列名中帶有單位（g）的列名取出，並單獨放到一個列表中，最後在取這個列表中的列的數據便可

col_names = food.columns.tolist()
print(col_names)
gram_columns = []
for c in col_names:
    if c.endswith("(g)"):
        gram_columns.append(c)
gram_df = food[gram_columns]
print(gram_df.head(3))

這些都是些簡單的操做，

再好比說，咱們想進行一些加減乘除的操做。

我想把單位爲mg的數據，轉換成g的數據，這裏的作法，就跟Numpy是相似的。 

print(food["Iron_(mg)"])
div_1000 = food["Iron_(mg)"]/1000
print(div_1000)

咱們在對某個數據上進行操做，便可獲得咱們想要的結果。

water_energy = food["Water_(g)"]*food["Energ_Kcal"]

對應位置的乘法操做，須要保證的是，維度要相同才能夠！

water_energy = food["Water_(g)"]*food["Energ_Kcal"]
water_energy = food["Water_(g)"]*food["Energ_Kcal"]
iron_grams = food["Iron_(mg)"]/1000
print(food.shape)
food["Iron_(g)"]=iron_grams
print(food.shape)

上一段代碼能夠看到，咱們把一列名稱的值，進行單位轉換，把mg轉換爲g，而後新建了一列數據

將這列數據放到數據集中，以前打印出來的數據維度，8618個樣本，和36個屬性值。後面打印的

是37個屬性值，也就是咱們將新的屬性值，放入到原來的數據值中了！前提是，其中的維度要對應上才能夠。

weighted_protein = food["Protein_(g)"]*2
weighted_fat =-0.75* food["Lipid_Tot_(g)"]
initial_rating = weighted_protein + weighted_fat

好比說這些運算操做， 維度同樣，至關於對應位置進行運算。

跟Numpy同樣，咱們也有一些別方法，求最大值，最小值，平均值等等

 方式基本上跟Numpy相似。

今天就先講到這裏。感謝你們的閱讀！感謝~~