Python的Pandas库(二)进阶使用

编程入门 行业动态 更新时间:2024-10-22 23:38:50

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Python的Pandas库(二)进阶使用

Python开发实用教程

DataFrame的运算

DataFrame重载了运算符,支持许多的运算

算术运算

运算方法运算说明
df.add(other)对应元素的加,如果是标量,就每个元素加上标量
df.radd(other)等效于other+df
df.sub(other)对应元素相减,如果是标量,就每个元素减去标量
df.rsub(other)other-df
df.mul(other)对应元素相乘,如果是标量,每个元素乘以标量
df.rmul(other)other*df
df.div(other)对应元素相除,如果是标量,每个元素除以标量
df.rdiv(other)other/df
df.truediv(other)对应元素相除,如果是标量,每个元素除以标量
df.rtruediv(other)other/df
df.floordiv(other)对应元素相除取整,如果是标量,每个元素除以标量
df.rfloordiv(other)other//df
df.mod(other)对应元素相除取余,如果是标量,每个元素除以标量
df.rmod(other)other%df
df.pow(other)对应元素的次方,如果是标量,每个元素的other次方
df.rpow(other)other**df
import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({'c1':[1,2,3,4],'c2':[5,6,7,8],'c3':[10,11,12,13]})
df2 = pd.DataFrame({'c1':[11,12,13,14],'c2':[10,20,30,40],'c3':[100,200,300,400]})
df3 = df1 + df2
print(df3)
‘’'c1  c2   c3
0  12  15  110
1  14  26  211
2  16  37  312
3  18  48  413
‘''df4 = pd.DataFrame({'c1':[11,12,13,14]})
df5 = df1 + df4
print(df5)
‘’'c1  c2  c3
0  12 NaN NaN
1  14 NaN NaN
2  16 NaN NaN
3  18 NaN NaN
‘’'df6 = df1 + 1
print(df6)
‘’'c1  c2  c3
0   2   6  11
1   3   7  12
2   4   8  13
3   5   9  14
‘''df7 = df1 -2
print(df7)
‘’'c1  c2  c3
0  -1   3   8
1   0   4   9
2   1   5  10
3   2   6  11
‘''df8 = 2 - df1
print(df8)
‘’'c1  c2  c3
0   1  -3  -8
1   0  -4  -9
2  -1  -5 -10
3  -2  -6 -11
‘''

 比较运算

比较运算如果是标量,就是每个元素与标量的比较,如果是两个形状一样的DataFrame,生成一个每个元素对应比较的DataFrame。

DataFrame读写文件

方法名

说明

read_table(filepath_or_buffer, *[, sep, ...])

从带分隔符的文件读取

read_csv(filepath_or_buffer, *[, sep, ...])

读csv格式文件

DataFrame.to_csv([path_or_buf, sep, na_rep, ...])

写csv格式文件

read_fwf(filepath_or_buffer, *[, colspecs, ...])

读固定宽度的格式文件

read_excel(io[, sheet_name, header, names, ...])

读excel文件

DataFrame.to_excel(excel_writer[, ...])

写excel文件

ExcelFile(path_or_buffer[, engine, ...])

用于将表格格式Excel工作表解析为DataFrame对象的类。

ExcelFile.parse([sheet_name, header, names, ...])

解析一个指定的sheet

Styler.to_excel(excel_writer[, sheet_name, ...])

写指定的sheet

ExcelWriter(path[, engine, date_format, ...])

用于写入Excel的类

read_json(path_or_buf, *[, orient, typ, ...])

从JSON格式读取数据

DataFrame.to_json([path_or_buf, orient, ...])

转为为JSON对象字符串

read_html(io, *[, match, flavor, header, ...])

从HTML表格读取数据

DataFrame.to_html([buf, columns, col_space, ...])

生成HTML表格

Styler.to_html([buf, table_uuid, ...])

生成HTML表格

 

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本文发布于:2023-12-03 07:33:35,感谢您对本站的认可!
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