pandas简易学习教程/练习（1）

# coding: utf-8
# In[1]:
import pandas
#利用pandas读取csv格式的数据
titanic_train=pandas.read_csv("titanic_train.csv")
print(type(titanic_train))
print(titanic_train.dtypes)

# In[2]:
# 显示帮助文档
print(help(pandas.read_csv))

# In[4]:
#显示前几条数据，默认显示5条
titanic_train.head()

# In[5]:
#显示倒数前几条数据，默认显示5条
titanic_train.tail()

# In[6]:
#查看列名字
titanic_train.columns

# In[7]:
#查看形状,即维度
titanic_train.shape

# In[9]:
#pandas 使用索引定位数据，使用loc函数即可
#Series object representing the row at index 0.
print(titanic_train.loc[2])

# In[17]:
#通过切片取数据,如取3到6行的数据
titanic_train.loc[3:6]

# In[27]:
#取2，5，10的数据，注意这里传入的参数是一个列表
# titanic_train.loc[[2,5,10]]#这条语句与以下两条语句等价
two_five_ten=[2,5,10]
titanic_train.loc[two_five_ten]

# In[28]:
#通过列名取数据，注意这里传入的参数是一个列表
# titanic_train[["Name","Sex"]]这条语句与以下两条语句等价
name_sex=["Name","Sex"]
titanic_train[name_sex]

# In[35]:
# 查找列名以e结尾的数据
col_name=titanic_train.columns.tolist()
print(col_name)
end_with_e_col=[]

for c in col_name:
if c.endswith("e"):
end_with_e_col.append(c)
print(end_with_e_col)
end_with_data=titanic_train[end_with_e_col]
print(end_with_data.head(3))

# In[36]:
#增加列操作，注意增加的列的维度必须和原来的dataframe的维度匹配，如下增加一列name2
titanic_train["Name2"]=titanic_train["Name"]
titanic_train.head()

# In[48]:
#对dataframe进行排序,按年龄来排序
titanic_train.sort_values("Age",inplace=True,ascending=True)
titanic_train.head()