df.iloc.values用法

时间: 2024-01-16 17:44:43 浏览: 165

Python数据分析常用方法手册.pdf

《Python数据分析常用方法手册》提供了关于Python在数据处理和分析中的实用技巧。本文将详细阐述这些关键知识点，并结合实例进行说明。 1. **数据获取**： - `Data.shape`：查看数据的行数和列数。 - `Data.columns`：获取数据的列名。 - `Data.dtypes`：检查各列的数据类型。 2. **数据整理**： - **转换数据类型**：例如，将日期字符串转换为日期对象，如`df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])`。 - **获取行数和列数**：`df.shape`返回一个元组，表示行数和列数；`df.columns.size`获取列数；`df.iloc[:, 0].size`获取行数。 - **访问指定行、列和子集**：`df.loc[]`用于选择基于标签的行和列；`df.iloc[]`用于选择基于位置的行和列；`df['column_name']`访问指定列；`df.ix[]`或`.at[]`访问单个元素；`df[dataframe['column'] > value]`进行条件筛选；`df[m:n]`选择连续的多行；`df[dataframe['column_name'] > condition]`选择满足条件的行。 - **添加、删除列**：`df['new_column'] = expression`创建新列；`df.drop()`用于删除列或行，`axis=1`表示删除列。 3. **数据排序**： - `df.sort_values()`或`df.sort_index()`对数据进行升序或降序排列，如`df.sort_values('P/E')`。 4. **数据筛选**： - 单条件筛选：如`df[df['column'] > value]`。 - 多条件筛选：使用逻辑运算符`&`（与）和`|`（或），如`df[(df['column1'] > value1) & (df['column2'] < value2)]`。 - `isin()`函数：筛选指定列中值存在于给定列表中的行，如`df[df['column'].isin(list)]`。 - `query()`函数：基于表达式筛选数据，需要`numexpr`库支持，如`df.query('column == value')`。 - `str.contains()`方法：筛选字符串列中包含特定字符的行，如`df[df['column'].str.contains('特定字符')]`。 5. **数据清洗**： - 处理缺失值：`df.dropna()`删除含有缺失值的行或列；`df.fillna(value)`填充缺失值；`df.interpolate()`插值填充。 - 数据去重：`df.drop_duplicates()`删除重复行。 6. **统计分析**： - 基本统计量：`df.describe()`提供包括计数、平均值、标准差、最小值、四分位数和最大值在内的统计信息。 - 分组计算：`df.groupby('column').agg(func)`按列分组并应用聚合函数。 - 聚合操作：`df.sum()`, `df.mean()`, `df.median()`等。 - 数据透视表：`pd.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean')`。 7. **数据可视化**： - 使用matplotlib和seaborn库进行数据可视化，例如`plt.bar()`, `plt.scatter()`, `sns.boxplot()`等。通过掌握这些Python数据分析的基本方法，你可以有效地清洗、处理、分析和可视化数据，从而挖掘出有价值的信息。这些技能在数据科学、机器学习和商业智能等领域都有着广泛的应用。

df.iloc.values是一个属性，可以用于获取DataFrame中的所有数据（不包括行标签和列标签），返回一个二维数组。它的使用方法如下： ``` python values = df.iloc.values ``` 其中，df是一个DataFrame对象，values是一个二维数组，可以使用NumPy的数组操作对其进行处理。例如，可以使用np.sum(values)计算所有数据的总和，或者使用np.mean(values, axis=0)计算每一列的平均值。

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