[Python]pandas基本操作,查看、新增、修改資料

閱讀時間約 1 分鐘

本文主要介紹如何使用pandas來查看、新增、修改資料。

[Python ]pandas讀取寫入CSV 與Excel文件

[Python ]資料分析工具pandas基礎介紹

本文將使用kaggle平台上的數據資料來實作說明。


基本操作

查看資料

  • df.head():顯示前5行數據。
  • df.tail():顯示後5行數據。
  • df.info():顯示數據的完整資訊。
  • df.describe():統計描述數據。

選取資料

  • 單列選取:df['Name']
  • 多列選取:df[['Name', 'Age']]
  • 條件選取:df[df['Age'] > 25]

修改資料

新增列

df['NewColumn'] = [1, 2, 3, 4]

修改值

df.at[0, 'Name'] = 'Alicia'

刪除列

df.drop('NewColumn', axis=1, inplace=True)

程式範例

第一步先讀取資料,上Kaggle下載數據集,但先去創辦會員才可以下載喔。


raw-image

讀取數據集並查看

df.info() :

提供了一個簡潔而全面的數據介面,讓你能夠快速了解數據集的結構和狀況,有多少筆資料,缺失值有多少,欄位有幾個,是什麼型別。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('F:/python/crab/pandas/MentalHealthSurvey.csv')
df.info()

顯示行索引的範圍(如 RangeIndex: 0 to 86, 87 entries),表示 DataFrame 共有多少行。有多少筆數據。

raw-image
  • <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>: 表示這是一個 DataFrame。
  • RangeIndex: 87 entries, 0 to 86: 表示 DataFrame 有 87 行,行索引範圍從 0 到 86。
  • Data columns (total 21 columns):: 表示 DataFrame 有 3 列。
  • #: 列的順序編號。
  • Column: 列名。
  • Non-Null Count: 每列中非空(非 NaN)數值的數量。
  • Dtype: 每列的數據類型,object 表示字符串,int64 表示正整數。
  • dtypes: int64(10), object(11): 表示 DataFrame 中有 10 列是 int64類型,有 11 列是 object 類型。
  • memory usage: 14.4+ KB: 表示這個 DataFrame 佔用了大約 14.4+ K的內存


讀取統計資料

df.describe():

特別適合快速查看數據的整體概況,尤其是針對數值型欄位,但如果 DataFrame 中有非數值型的欄位,這些欄位不會被列入統計。

df.describe()
raw-image
  • Count(計數):每個欄位中非缺失值(非 NaN)的數量。
  • Mean(平均值):每個欄位的平均值。
  • Std(標準差):標準差,用來衡量數據的分散程度。
  • Min(最小值):每個欄位的最小值。
  • 25%(第一四分位數):數據中的 25% 分位值。
  • 50%(中位數或第二四分位數):數據的中位數,也稱作 50% 分位值。
  • 75%(第三四分位數):數據中的 75% 分位值。
  • Max(最大值):每個欄位的最大值。

選取資料

選取單列資料顯示。

df['gender']

印出gender這列資料顯示

raw-image



新增資料

df 中的行數必須與 new_data 的長度一致。如果 DataFrame 的行數與新欄位的資料數量不符,會引發錯誤。

new_data = list(range(1, 88))  # 生成從 187 的數字
df['NewColumn'] = new_data
df.info()

這樣就新增NewColumn這個欄位的資料了。

raw-image

修改值

只更新單一索引位子的值

print(df['NewColumn'][0])
df.at[0, 'NewColumn'] = 2 # 修改單一值
df['NewColumn'][0]
raw-image

整個更新

直接重新指定就能替換掉整行數據囉,但要注意長度要一致。

new_data = list(range(2, 89))  # 生成從 288的數字
df['NewColumn'] = new_data

部分資料進行更新

可以用切片的方式來進行部分資料更新。

df['ExistingColumn'][:3] = [87,87,87]
df['NewColumn'].head() #印出前5
raw-image



刪除列

df.drop('NewColumn', axis=1, inplace=True)

  • 'NewColumn': 這是你想要刪除的欄位名稱。
  • axis=1: axis 參數指定了要刪除的是欄位(column)還是列(row)。axis=1 表示操作的是欄位;如果是 axis=0,則表示操作的是列。
  • inplace=True: 表示直接在原 DataFrame 上進行修改,而不會返回新 DataFrame。如果設為 False(預設值),會返回一個刪除指定欄位後的新 DataFrame,而原 DataFrame 保持不變。

範例

df.drop('NewColumn', axis=1, inplace=True)
df.info()
raw-image




119會員
201內容數
本業是影像辨識軟體開發,閒暇時間進修AI相關內容,將學習到的內容寫成文章分享。
留言0
查看全部
發表第一個留言支持創作者!
螃蟹_crab的沙龍 的其他內容
在 Python 中,可以使用多種方法來去除字串中的空白字元,以下是幾種常見的方法: 固定位置型 使用 strip() 方法 strip() 方法會去除字串前後的空白字元(包括空格、換行、製表符號等)。
有別於正則表達式符號的難以理解,有其他簡單的方式也可以來處理字串的問題。 本文主要介紹其他方法用於處理字串,尋找字串中的關鍵字與其他操作。 [Python]Re正則表達式中常用符號的重點整理 字串方法(String Methods) Python 提供了多種內建的字串方法,可以替代某些簡單
紀錄一些,實用的re正則表達式需要用時,就可以直接複製貼上。 檢查是否有中文字
當使用正則表達式(Regular Expressions, Regex)時,不同的符號和構造具有特定的含義,這些符號和模式可以用來構建靈活且強大的文本匹配規則。 以下是正則表達式中常用符號的重點整理: 字元類別 (Character Classes) [abc]: 匹配 a、b 或 c 中
re 模組基本介紹 re 模組是 Python 用來處理正則表達式的標準模組。 正則表達式是一種用於描述字串模式的語法,可以用來匹配、搜尋、分割和替換字串中的特定模式。
上兩篇有關List的文章,此篇文上兩章的延續,整理一些常用的方法和操作。 [Python]List(列表)新增、修改、刪除元素 [Python基礎]容器 list(列表),tuple(元組) 還有一些常用的 list 方法和操作,讓你能更靈活地處理列表數據
在 Python 中,可以使用多種方法來去除字串中的空白字元,以下是幾種常見的方法: 固定位置型 使用 strip() 方法 strip() 方法會去除字串前後的空白字元(包括空格、換行、製表符號等)。
有別於正則表達式符號的難以理解,有其他簡單的方式也可以來處理字串的問題。 本文主要介紹其他方法用於處理字串,尋找字串中的關鍵字與其他操作。 [Python]Re正則表達式中常用符號的重點整理 字串方法(String Methods) Python 提供了多種內建的字串方法,可以替代某些簡單
紀錄一些,實用的re正則表達式需要用時,就可以直接複製貼上。 檢查是否有中文字
當使用正則表達式(Regular Expressions, Regex)時,不同的符號和構造具有特定的含義,這些符號和模式可以用來構建靈活且強大的文本匹配規則。 以下是正則表達式中常用符號的重點整理: 字元類別 (Character Classes) [abc]: 匹配 a、b 或 c 中
re 模組基本介紹 re 模組是 Python 用來處理正則表達式的標準模組。 正則表達式是一種用於描述字串模式的語法,可以用來匹配、搜尋、分割和替換字串中的特定模式。
上兩篇有關List的文章,此篇文上兩章的延續,整理一些常用的方法和操作。 [Python]List(列表)新增、修改、刪除元素 [Python基礎]容器 list(列表),tuple(元組) 還有一些常用的 list 方法和操作,讓你能更靈活地處理列表數據
你可能也想看
Google News 追蹤
Thumbnail
這個秋,Chill 嗨嗨!穿搭美美去賞楓,裝備款款去露營⋯⋯你的秋天怎麼過?秋日 To Do List 等你分享! 秋季全站徵文,我們準備了五個創作主題,參賽還有機會獲得「火烤兩用鍋」,一起來看看如何參加吧~
Thumbnail
今天來介紹python的函式 函式在python中是非常重要的一環,因為到了後期,程式會越來越複雜。 而函式可以想成是容易管理的小程式,當我們需要使用時,只需呼叫即可。
Thumbnail
古有四大名著,現今Python四大容器🤣 哪四個?list串列,tuple元組,dict字典,set集合。 那這四個怎麼分? 一起來看看吧! (以下有手寫與上機實際測試請付費觀看) 以上我精心整理主要會使用到的功能 當然python功能太多了,肯定不只。 實際操作: 大概就這樣?(
Thumbnail
繼「【🔒 Python實戰營 - Data Science 必修班】Pandas 資料清洗技 - 填補式」之後,我們已經學會怎麼填補空缺資料了,那這個章節我們來教您如何對某些欄位有條件的整形,有時候我們的資料來源某些欄位資料格式不一,甚至型態都不是正規統一的值,此時我們就需要針對這些值進行一些處理
Thumbnail
繼「【Google Colab Python系列】 資料處理神器 Pandas 起手式」之後,相信對於各位來說已經是小兒科了吧,沒關係! 我們今天來增加一點點小挑戰,你知道嗎? Pandas對於大部分人的第一印象就是「不就表格化而已,有什麼了不起?」、「幫我們整理格式轉換的介接器」...,但其實它不
Thumbnail
過往我們有介紹了「【Google Colab Python系列】 資料處理神器 Pandas 起手式」, 相信對於pandas的基本操作具有一定的基礎知識了, 主要著重在基本的操作, 讓我們快速篩選與分析資料, 但真實的世界是有可能具有很多類型的資料集分別儲存, 而不同的資料集又具有一些相似度, 需
Thumbnail
上一篇我們有介紹了「【Google Colab Python系列】 資料處理神器 Pandas 起手式」, 相信對於pandas的基本操作具有一定的基礎知識了, 主要著重在基本的操作, 讓我們快速篩選與分析資料, 但真實的世界是有可能具有很多類型的資料集分別儲存, 而不同的資料集又具有一些相似度
Thumbnail
我們都知道AI的模型訓練環節中, 最基礎也是最重要的一環就是「資料」了, 而「資料」要怎麼處理成訓練的養分也是一門重要的工程, 正好在Python的世界裡具有這麼一套神兵利器, 名為「Pandas」, 它是一個快速、強大、靈活且易於使用的開源數據分析和操作工具, 就讓我們好好的來認識一番吧! 乍聽
Thumbnail
這個秋,Chill 嗨嗨!穿搭美美去賞楓,裝備款款去露營⋯⋯你的秋天怎麼過?秋日 To Do List 等你分享! 秋季全站徵文,我們準備了五個創作主題,參賽還有機會獲得「火烤兩用鍋」,一起來看看如何參加吧~
Thumbnail
今天來介紹python的函式 函式在python中是非常重要的一環,因為到了後期,程式會越來越複雜。 而函式可以想成是容易管理的小程式,當我們需要使用時,只需呼叫即可。
Thumbnail
古有四大名著,現今Python四大容器🤣 哪四個?list串列,tuple元組,dict字典,set集合。 那這四個怎麼分? 一起來看看吧! (以下有手寫與上機實際測試請付費觀看) 以上我精心整理主要會使用到的功能 當然python功能太多了,肯定不只。 實際操作: 大概就這樣?(
Thumbnail
繼「【🔒 Python實戰營 - Data Science 必修班】Pandas 資料清洗技 - 填補式」之後,我們已經學會怎麼填補空缺資料了,那這個章節我們來教您如何對某些欄位有條件的整形,有時候我們的資料來源某些欄位資料格式不一,甚至型態都不是正規統一的值,此時我們就需要針對這些值進行一些處理
Thumbnail
繼「【Google Colab Python系列】 資料處理神器 Pandas 起手式」之後,相信對於各位來說已經是小兒科了吧,沒關係! 我們今天來增加一點點小挑戰,你知道嗎? Pandas對於大部分人的第一印象就是「不就表格化而已,有什麼了不起?」、「幫我們整理格式轉換的介接器」...,但其實它不
Thumbnail
過往我們有介紹了「【Google Colab Python系列】 資料處理神器 Pandas 起手式」, 相信對於pandas的基本操作具有一定的基礎知識了, 主要著重在基本的操作, 讓我們快速篩選與分析資料, 但真實的世界是有可能具有很多類型的資料集分別儲存, 而不同的資料集又具有一些相似度, 需
Thumbnail
上一篇我們有介紹了「【Google Colab Python系列】 資料處理神器 Pandas 起手式」, 相信對於pandas的基本操作具有一定的基礎知識了, 主要著重在基本的操作, 讓我們快速篩選與分析資料, 但真實的世界是有可能具有很多類型的資料集分別儲存, 而不同的資料集又具有一些相似度
Thumbnail
我們都知道AI的模型訓練環節中, 最基礎也是最重要的一環就是「資料」了, 而「資料」要怎麼處理成訓練的養分也是一門重要的工程, 正好在Python的世界裡具有這麼一套神兵利器, 名為「Pandas」, 它是一個快速、強大、靈活且易於使用的開源數據分析和操作工具, 就讓我們好好的來認識一番吧! 乍聽