pandas 第一行_Pandas使用总结

前言

Pandas是机器学习三剑客之一，我们知道Numpy能够对数据进行很好的分析、操作、矩阵计算等，Pandas更侧重于数据的处理和分析，它的底层是使用Numpy实现的，在数据处理和分析方面提供了强大的功能。下面就总结一下日常使用操作，以问题的形式罗列。

程序运行环境：window10 Python3.7 (Anaconda) Pandas 1.0.1

编辑工具：jupyter

在日常数据分析中，经常使用的是CSV文件，本文也主要记录该文件的相关处理方式。

（补充：默认的csv文件是以“,”隔开的文本文件，使用excel打开时与xls文件类似）

相关文档可参考：Pandas中文文档[1] 、Pandas英文文档[2]

数据类型

数据预处理是做数据分析、数据挖掘、机器学习等的第一步。下面以泰坦尼克号乘客信息数据(titanic.csv)数据集做介绍。部分数据展示可参见对应jupyter数据文件。

通常使用pandas读取数据后会返回一个「DataFrame」数据结构，查看某一列(行)数据的数据类型返回一个「Series」，也就是说DataFrame由Series组成，读取数据是默认把第一行数据当作列名，可将一个DataFrame认为是一个二维数组数据结构。

问题

「查看数据的基本信息」

DataFrame提供了info()方法，该方法返回DataFrame数据的样本规模、每列数据信息等。展示如下：

从结果中可以看出，数据891个实体，默认每一行为一个实体，一共12列，每列的信息也有所展示，例如对应的数据类型，object说明该数据类型为字符串，该文件在读到内存的大小等。

「查看数据的统计信息」

DataFrame提供了describe()方法，可以查看数据的个数、均值、标准差、最大值、最小值等信息。也可从中看出数据是否存在问题。

df.describe()

「查看某列各属性个数」

「获取数据的列名」

「获取数据的索引」

「获取每列数据对应的数据类型」