将DataFrames与Pandas相结合

将DataFrames与Pandas相结合是一种非常常见的数据分析和数据处理技巧。 下面是使用Pandas中的DataFrames进行数据操作的完整攻略。

1. 载入数据到DataFrames

使用Pandas的read_csv函数可以将CSV文件读入到一个DataFrames中，示例如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

这将把CSV文件中的数据读入到一个名为df的DataFrames对象中。

2. 查看DataFrames

可以使用.head()函数来查看DataFrames的前几行数据：

print(df.head())

3. 选取DataFrames数据

可以通过列名或者行名来选取DataFrames中的数据。例如：

print(df['column_name'])  # 选取一列数据
print(df.loc[0])          # 选取一行数据

4. 过滤DataFrames数据

使用布尔表达式对DataFrames中的数据进行过滤，示例如下：

filtered = df[df['column_name'] > 10]

这将筛选出所有“column_name”大于10的行。

5. 添加一列数据到DataFrames

可以使用DataFrame的.assign方法添加一列数据到DataFrames，示例如下：

df = df.assign(new_column_name=pd.Series(['value1', 'value2', 'value3']))

这将在DataFrames中添加名为“new_column_name”的列，并填充为value1、value2、value3。

6. 更改DataFrames数据

可以使用.at或.iat方法更改DataFrames中的数据。

at方法使用行和列标签来选择单个标量值：

df.at[4, 'column_name'] = 10

而.iat则是使用行和列位置来选择单个标量值：

df.iat[4, 5] = 10

两个方法都可以用来更改DataFrames中的数据。

7. 合并DataFrames

可以使用.concat方法合并两个DataFrames，示例如下：

combined = pd.concat([df1, df2])

这将把df1和df2合并成一个名为combined的DataFrames。

8. 对DataFrames做简单统计

使用.describe()方法来获取DataFrames的简单统计信息：

print(df.describe())

这将显示DataFrames的平均值、标准差、最小值、最大值等。

以上是基础的学习内容，还需更多的实际操作来加深对Pandas和DataFrames的认识。