Python数据处理的实用技巧有哪些

今天小编给大家分享一下Python数据处理的实用技巧有哪些的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。

我使用的 Pandas 版本如下，顺便也导入 Pandas 库。

>>> import pandas as pd>>> pd.__version__'0.25.1'

在开始前先确保解释器和数据集在同一目录下：

>>> import os>>> os.chdir('D://source/dataset') # 这是我的数据集所在目录>>> os.listdir() # 确认此目录已经存在 IMDB-Movie-Data 数据集['drinksbycountry.csv', 'IMDB-Movie-Data.csv', 'movietweetings', 'titanic_eda_data.csv', 'titanic_train_data.csv']

准备工作就位后，正式开始数据处理技巧之旅。

1 Pandas 移除某列

导入数据

>>> df = pd.read_csv("IMDB-Movie-Data.csv")>>> df.head(1) # 导入并显示第一行   Rank                    Title                    Genre  ...   Votes Revenue (Millions) Metascore0     1  Guardians of the Galaxy  Action,Adventure,Sci-Fi  ...  757074             333.13      76.0[1 rows x 12 columns]

使用 pop 方法移除指定列：

>>> meta = df.pop("Title").to_frame() # 移除 Title 列

确认是否已被移除：

>>> df.head(1) # df 变为 11列   Rank                    Genre  ... Revenue (Millions) Metascore0     1  Action,Adventure,Sci-Fi  ...             333.13      76.0[1 rows x 11 columns]

2 统计标题单词数

pop 后得到 meta，显示 meta 前 3 行：

>>> meta.head(3)                     Title0  Guardians of the Galaxy1               Prometheus2                    Split

标题是由单词组成，中间用空格分隔。

# .str.count(" ") + 1 得到单词个数 >>> meta["words_count"] = meta["Title"].str.count(" ") + 1 >>> meta.head(3) # words_count 列代表单词个数                     Title  words_count0  Guardians of the Galaxy            41               Prometheus            12                    Split            1

3 Genre 频次统计

下面统计电影 Genre 的频次，

>>> vc = df["Genre"].value_counts()

下面显示电影 Genre 的 Top5 ，最高频为出现 50 次的 Action,Adventure,Sci-Fi 类，次之为 48 次的 Drama 类：

>>> vc.head()Action,Adventure,Sci-Fi    50Drama                      48Comedy,Drama,Romance       35Comedy                     32Drama,Romance              31Name: Genre, dtype: int64

展示 Top5 的饼状图：

>>> import matplotlib.pyplot as plt>>> vc[:5].plot(kind='pie')<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000001D65B114948>>>> plt.show()

以上就是“Python数据处理的实用技巧有哪些”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获，小编每天都会为大家更新不同的知识，如果还想学习更多的知识，请关注编程网行业资讯频道。