[PYTHON] Principes de base de Pandas pour les débutants ① Lecture et traitement

Qu'est-ce que les pandas

Un objet de bloc de données pour gérer des données structurées en Python. Vous pouvez facilement lire des fichiers et effectuer des opérations SQL par la suite, et il est nécessaire pour des travaux tels que l'apprentissage automatique de traiter, calculer et visualiser les données. Une liste de mémos de syntaxes fréquemment utilisées pour la manipulation de données. Cette section concerne la lecture et le traitement des données.

Importation de bibliothèque

Importer des pandas avec le nom pd

python


import pandas as pd

Lire le fichier

python


dataflame = pd.read_csv('file.csv')

Excel etc. peut être lu par la même méthode. Documentation officielle de Pandas [Input / output]

Confirmation des données

Entrez le nombre requis entre parenthèses.

python


dataflame.head(10)

L'affichage du début est "tête", et l'affichage de la fin est "queue".

Créer une colonne

Ajoutez les "colonne1" et "colonne2" existantes pour créer "colonne3".

python


dataflame['column3'] = dataflame['column1'] + dataflame['column2']

Joindre

"Left Outer Join" avec "dataflame1" et "dataflame2" dans la colonne "key", et faites-le "join_dataflame".

python


join_dataflame = pd.merge(dataflame1, dataflame2, on = 'key', how = 'left')

Si vous souhaitez limiter les colonnes, ajoutez dataflame1 [['column1', 'column1']].

Dump de données

Vider les données avec csv.

python


dataflame.to_csv('dump_file.csv', index = false, encoding = 'utf-8', sep=",")

"Index" spécifie la présence ou l'absence d'un en-tête, "encoding" spécifie le codage et "sep" spécifie le délimiteur.

Vérifiez le nombre de données

Vérifiez le nombre de "dataflame".

python


print(len(dataflame))

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