python處理數(shù)據(jù)利器→Pandas

數(shù)據(jù)一般格式：csv/xlsx

如何用pandas讀取數(shù)據(jù)

案例：用pandas處理商鋪數(shù)據(jù)

用pandas處理

導(dǎo)入模塊

importpandasaspd

#導(dǎo)入pandas模塊

importwarnings

warnings.filterwarnings('ignore')

#不發(fā)出警告

print('成功導(dǎo)入模塊')

#如何用pandas讀取數(shù)據(jù)-csv

df=pd.read_csv('/home/kesci/商鋪數(shù)據(jù).csv')

print(type(df),df['name'].dtype)#查看df類型，查看df中一列的數(shù)值類型

df.head()

#用pandas處理商鋪數(shù)據(jù)-comment字段清洗

df1=df[df['comment'].str.contains('條')]

df1['comment']=df1['comment'].str.split('條').str[0]

print(df1['comment'].dtype)

df1['comment']=df1['comment'].astype('int')

print(df1['comment'].dtype)#更改列數(shù)值類型

df1.head()

#用pandas處理商鋪數(shù)據(jù)-price字段清洗

df1=df1[df1['price'].str.contains('￥')]

df1['price']=df1['price'].str.split('￥').str[-1]

df1['price']=df1['price'].astype('float')

print(df1['price'].dtype)#更改列數(shù)值類型

df1.head()

以上內(nèi)容為大家介紹了如何用python處理數(shù)據(jù)，希望對(duì)大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。