使用 pandas 库创建表格:导入 pandas 库。创建 dataframe,可从列表、字典、numpy 数组或字典(列为键,行索引为值)创建。查看表格:使用 head() 和 tail() 方法查看表格的顶部和底部行。操纵表格:添加新列:使用 assign() 方法。删除列:使用 drop() 方法。合并表格:使用 merge() 方法。按行或列分组:使用 groupby() 方法。排序表格:使用 sort_values() 方法。
如何使用 Python 创建表格?
Python 的 Pandas 库提供了创建和操作表格的强大功能。以下是如何使用 Pandas 创建表格:
- 导入 Pandas 库
import pandas as pd
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- 创建 DataFrame
DataFrame 是 Pandas 中表格对象的名称。可以使用以下方法创建它:
- 从列表或字典创建:
data = [['Tom', 10], ['Jerry', 12]] df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])
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- 从 NumPy 数组创建:
import numpy as np data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C'])
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- 从字典中创建(列为键,行索引为值):
data = {'Name': ['Tom', 'Jerry'], 'Age': [10, 12]} df = pd.DataFrame(data)
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- 查看表格
可以使用 head() 和 tail() 方法查看表格的顶部和底部行:
print(df.head()) print(df.tail())
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- 操纵表格
- 添加新列:可以使用 assign() 方法添加新列:
df['Height'] = [60, 70]
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- 删除列:可以使用 drop() 方法删除列:
df = df.drop('Height', axis=1) # axis=1表示沿着列删除
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- 合并表格:可以使用 merge() 方法合并表格:
df1 = pd.DataFrame({'Name': ['Tom', 'Jerry'], 'Age': [10, 12]}) df2 = pd.DataFrame({'Name': ['Tom', 'Harry'], 'Grade': [85, 90]}) df_merged = pd.merge(df1, df2, on='Name')
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- 按行或列分组:可以使用 groupby() 方法按行或列分组:
df.groupby('Name').mean() # 按 Name 列分组并求每组的平均值
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- 排序表格:可以使用 sort_values() 方法排序表格:
df.sort_values('Age', ascending=False) # 按 Age 列降序排序
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