Pandas简单学习-1读取数据及其相关属性

本文主要是介绍Pandas简单学习-1读取数据及其相关属性，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、读取数据及其相关属性

1.使用pandas的reed_csv()来读取csv文件

import pandas
info=pandas.read_csv('data/shop_info.csv')
print type(info)

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

 

2.使用函数head( m )来读取前m条数据，如果没有参数m，默认读取前五条数据

print info.head()

  shop_id category_id   longitude   latitude  price mall_id

0    s_26         c_4  122.346736  31.833507     57   m_690

1   s_133         c_6  121.134362  31.197511     58  m_6587

2   s_251        c_38  121.000505  30.907667     34  m_5892

3   s_372        c_30  119.864982  26.659876     44   m_625

4   s_456        c_26  122.594243  31.581499     44  m_3839

print info.head(2)

  shop_id category_id   longitude   latitude  price mall_id

0    s_26         c_4  122.346736  31.833507     57   m_690

1   s_133         c_6  121.134362  31.197511     58  m_6587

 

3. Pandas可以使用colums属性来显示全部的列名

print info.columns

Index([u'shop_id', u'category_id', u'longitude', u'latitude', u'price',

   u'mall_id'],dtype='object')

 

4. 可以使用tolist()函数转化为list

print info.columns.tolist()

['shop_id', 'category_id', 'longitude', 'latitude', 'price', 'mall_id']

 

5. 与Numpy一样，用shape属性来显示数据的格式

print info.shape

(8477, 6)

 

6. 与Numpy一样，用dtype属性来显示数据类型，当读取了一个文件之后，Pandas会通过分析值来推测每一列的数据类型

print info.dtypes

shop_id         object

category_id     object

longitude      float64

latitude       float64

price            int64

mall_id         object

dtype: object

这篇关于Pandas简单学习-1读取数据及其相关属性的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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