189 8069 5689
DataFrame对象：二维表数据结构，由行列数据组成的表格
成都创新互联公司专业为企业提供麻江网站建设、麻江做网站、麻江网站设计、麻江网站制作等企业网站建设、网页设计与制作、麻江企业网站模板建站服务，10年麻江做网站经验，不只是建网站，更提供有价值的思路和整体网络服务。
常用index表示行，columns表示列
'''
语文 数学 英语
0 110 105 99
1 105 88 115
2 109 120 130
'''
# print(df.columns) # Index(['语文', '数学', '英语'], dtype='object')
# print(df.index) # Int64Index([0, 1, 2], dtype='int64')
# 遍历DataFrame数据的每一列
'''
0 110
1 105
2 109
Name: 语文, dtype: int64
0 105
1 88
2 120
Name: 数学, dtype: int64
0 99
1 115
2 130
Name: 英语, dtype: int64
'''
1.创建一个DataFrame对象
pandas.DataFrame(data,index,columns,dtype,copy)
# data表示数据，可以是ndarray数组，series对象、列表、字典等
# index表示行标签（索引）
# columns表示列标签（索引）
# dtype每一列数据的数据类型
# copy用于复制数据
# 返回值DataFrame
通过二维数组创建成绩表
'''
语文 数学 英语
0 110 105 99
1 105 88 115
2 109 120 130
'''
2.通过字典创建DataFrame对象
value值只能是一维数组或单个的简单数据类型
# 数组，则要求所有的数组长度一致
# 单个数据，每行都需要添加相同数据
'''
语文 数学 英语 班级
0 110 105 109 高一7班
1 105 88 120 高一7班
2 99 115 130 高一7班
'''
'''
【DataFrame属性】
values 查看所有元素的值 df.values
dtypes 查看所有元素的类型 df.dtypes
index 查看所有行名、重命名行名 df.index df.index=[1,2,3]
columns 查看所有列名、重命名列名 df.columns df.columns=['语','数']
T 行列数据转换 df.T
head 查看前n条数据，默认5条 df.head() df.head(10)
tail 查看后n条数据，默认5条 df.tail() df.tail(10)
shape 查看行数和列数，[0]表示行，[1]表示列 df.shape[0] df.shape[1]
info 查看索引，数据类型和内存信息 df.info
【DataFrame函数】
describe 查看每列的统计汇总信息，DataFrame类型 df.describe()
count 返回每一列中的非空值的个数 df.count()
sum 返回每一列和和，无法计算返回空值 df.sum()
max 返回每一列的最大值 df.max()
min 返回每一列的最小值 df.min()
argmax 返回最大值所在的自动索引位置 df.argmax()
argmin 返回最小值所在的自动索引位置 df.argmin()
idxmax 返回最大值所在的自定义索引位置 df.idxmax()
idxmin 返回最小值所在的自定义索引位置 df.idxmin()
mean 返回每一列的平均值 df.mean()
median 返回每一列的中位数 df.median()
var 返回每一列的方差 df.var()
std 返回每一列的标准差 df.std()
isnull 检查df中的空值，空值为True，否则为False,返回布尔型数组 df.isnull()
notnull 检查df中的空值，非空值为True，否则为False,返回布尔型数组 df.notnull()
中位数又称中值，是指按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数
方差用于度量单个随机变量的离散程序（不连续程度）
标准差是方差的算术平方根，反映数据集的离散程度
'''
3. 导入.xls或.xlsx文件
# pandas.read_excel(io,sheetname=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_values=None,skiprows=None,nrow=None,na_values=None,keep_defalut_na=True,verbose=False,parse_dates=False,date_parser=None,thousands=None,comment=None,skipfooter=0,conver_float=True,mangle_dupe_cols=True,**kwds)
'''
io 字符串，xls或xlsx文件路径或类文件对象
sheet_name：None、字符串、整数、字符串列表或整数列表，默认值为0
字符串用于工作表名称；整数为索引，表示工作表位置
字符串列表或整数列表用于请求多个工作表，为None时则获取所有的工作表
sheet_name = 0 第一个Sheet页中的数据作为DataFrame对象
sheet_name = 1 第二个Sheet页中的数据作为DataFrame对象
sheet_name = 'Sheet1' 名为Sheet1的Sheet页中的数据作为DataFrame对象
sheet_name = [0,1,'Sheet3'] 第一个，第二个和名为Sheet3的Sheet页中的数据作为DataFrame对象
header:指定作为列名的行，默认值为0，即取第一行的值为列名。或数据不包含列名，则为header=None
names:默认值为None，要使用的列名列表
index_col：指定列为索引列，默认值为None，索引0是DataFrame对象的行标签
usecols：int、list或字符串，默认值为None
如为None，则解析所有列
如为int，则解析最后一列
如为list列表，则解析列号和列表的列
如为字符串，则表示以逗号分隔的Excel列字母和列范围列表
squeeze：布尔值，默认为False，如果解析的数据只包含一列，则返回一个Series
dtype:列的数据类型名称为字典，默认值为None
skiprows:省略指定行数的数据，从第一行开始
skipfooter：省略指定行数的数据，从尾部数的行开始
4.导入指定Sheet页的数据
# sheet_name=0表示第一个sheet页的数据，以此类推，如果不指定，则导入第一页
5.指定行索引导入Excel数据
'''
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [1, 3, 5]
'''
# 导入第一列数据
'''
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [1, 3, 5]
'''
根据大小找出中间的数据。
当第三个数c为最小值，比较前两个数，返回较小的数2，当第三个数c不为最小值时，前两个数据比较取较大的t，让后将t与第三个数比较取较小的数。
整数类型的变量不支持迭代，所有先将整数类型转换成字符串类型5、倒着循环整个字符串，count加等于1，如果count等于3的倍数(3*1)，就在当前循环的字符串前面添加一个逗号6、i加等于1，等待下次循环(3*2)。
python常见的内置函数有：
1. abs()函数返回数字的绝对值。
2. all() 函数用于判断给定的参数中的所有元素是否都为 TRUE，如果是返回 True，否则返回 False。元素除了是 0、空、None、False 外都算 True；空元组、空列表返回值为True。
3. any() 函数用于判断给定的参数是否全部为False，是则返回False，如果有一个为True，则返回True。 元素除了是 0、空、False外都算 TRUE。
4. bin()函数返回一个整数int或者长整数long int的二进制表示。
5. bool() 函数用于将给定参数转换为布尔类型，如果参数不为空或不为0，返回True；参数为0或没有参数，返回False。
6. bytearray()方法返回一个新字节数组。这个数组里的元素是可变的，并且每个元素的值范围: 0 = x 256（即0-255）。即bytearray()是可修改的二进制字节格式。
7. callable()函数用于检查一个对象是否可调用的。对于函数、方法、lambda函式、类以及实现了 __call__ 方法的类实例, 它都返回 True。（可以加括号的都可以调用）
8. chr()函数用一个范围在range(256)内（即0～255）的整数作参数，返回一个对应的ASCII数值。
9. dict()函数用来将元组/列表转换为字典格式。
10. dir()函数不带参数时，返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表；带参数时，返回参数的属性、方法列表。
扩展资料：
如何查看python3.6的内置函数？
1、首先先打开python自带的集成开发环境IDLE；
2、然后我们直接输入"dir(__builtins__)",需要注意的是builtins左右的下划线都是两个；
3、回车之后我们就可以看到python所有的内置函数；
4、接下来我们学习第二种查看python内置函数的方法，我们直接在IDLE中输入"import builtins",然后输入"dir(builtins)"；
5、然后回车，同样的这个方法也可以得到所有的python内置的函数；
6、这里我们可以使用python内置函数len（）来查看python内置函数的个数，这里我们直接输入"len(dir(builtins))"；
7、回车之后我们可以看到系统返回值153，说明我们现在这个版本中有153个内置函数；
8、最后我们介绍一个比较有用的内置函数"help"，python内置函数有一百多个，我们当然不能记住所有的函数，这里python提供了一个"help"函数，我们来看一个例子一起来体会一下help函数的用法，这里我们直接输入"help(len)",然后回车，会看到系统给我们对于内置函数"len"的解释，当然对于其他函数可能会有更加详细的解释以及用法提示。
有的，在numpy包中
import numpy as np
dat = [1,3,5,6,7,2,4]
med = np.median(dat) # med=4.0
a = 5
b = 1
c = 3
if a b:
a,b = b, a
if a c:
print(a)
else:
print(c)