1  ——数据与Python

代码框1-1】—— Python模块的一些操作

pip install pandas                   # 安装模块pandas

import numpy                         # 导入模块numpy

import numpy as np                   # 导入模块numpy并重命名为np

conda list                           # 列出已经安装的所有模块

conda uninstall pandas               # 从Python中彻底删除pandas模块

In [ ]:

1.0.2  【代码框1-2】—— 查看Python帮助

In [4]:

help(sum)                               # 查看sum函数的帮助信息

help('random')                           # 查看模块random的帮助信息

# 或

import random                           # 导入random模块

help(random)                            # 查看模块random的信息

help(random.gauss)                       # 查看模块random中gauss函数的信息

In [ ]:

1.0.3  【代码框1-3】—— 对象赋值

In [5]:

x = [80,87,98,73,100]               # 将5个数据组成的列表赋值给对象x

d = example1_1                      # 将数据框example1_1赋值给对象d

s=sum(x)                            # 计算对象x的总和并赋值给对象s

n=len(x)                            # 计算对象x 的元素个数并赋值给对象n

m=s/n                               # 计算对象x 的平均数并赋值给对象m

In [ ]:

1.0.4  【代码框1-4】—— 读取csv格式数据

In [3]:

# 读取编码格式为“UTF-8”的csv格式的数据（table1）

import pandas as pd

table1 = pd.read_csv("C:/pydata/example/chap01/table1.csv", encoding='utf-8')

                                                 # 默认编码格式为UTF-8（可小写）

# 或省略参数encoding

table1 = pd.read_csv("C:/pydata/example/chap01/table1.csv")  # 默认，可省略参数

table1

Out[3]:

In [4]:

# 读取编码格式为”GBK”的csv格式的数据（table2）

import pandas as pd

table2 = pd.read_csv("C:/pydata/example/chap01/table2.csv", encoding='gbk')

table2

Out[4]:

In [5]:

# 读取excel格式的数据

import pandas as pd

df = pd.read_excel("C:/pydata/example/chap01/table3.xlsx")  # 读取数据并重命名为df

df

Out[5]:

In [ ]:

1.0.5  【代码框1-5】——数据保存（未运行）

In [15]:

# 将table1保存成编码格式为UTF-8的csv格式，并存放在指定的路径中（未运行）

import pandas as pd   # 加载模块

table1 = pd.read_csv("C:/pydata/example/chap01/table1.csv",encoding='utf-8') 

table1.to_csv("C:/pydata/example/chap01/df1.csv",index=False, encoding='utf-8') 

                  # 将table1保存在指定的目录下，并命名为df1，编码格式为utf-8

In [ ]:

# 将table1保存成编码格式为GBK的csv格式，并存放在指定的路径中（未运行）

table1.to_csv("C:/pydata/example/chap01/df2.csv",index=False, encoding='gbk') 

                    # 将table1保存在指定的目录下，并命名为df2，编码格式为gbk

# 将table1保存成xlsx格式，并存放在指定的路径中（未运行）

table1.to_excel("C:/pydata/example/chap01/df3.xlsx", index=False)

                        # 将table1保存在指定的目录下，并命名为df3

注：两种方法的index参数默认为True，设置为False表示不保存行索引，encoding选择文件编码形式。建议保存为'GBK'编码的csv格式，或保存为xlsx格式，否则在Excel中打开数据会出现乱码。

2  ## END