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1.pandas读入文件——pd.read_cvs()

data = pd.read_csv("E:/机器学习/data/salary.csv")

注意：1.是pd.read_cvs，不要顺手写成np.read_cvs

           2.路径的斜杠方向是/，不是\，如果直接从电脑粘贴路径，路径写法是\，要自己换成/

2.获取前/后k行数据

data_head = data.head(k)
data_tail = data.tail(k)

3.删除指定名称的数据——drop（）

data_drop = data.drop(["列名1", "列名2",...], axis=1)

注意：1.要指定axis=1，这个是删除列，默认的话是axis=0，删除行

           2.drop里面的参数是 名称，不是 位置下标，并且要用【】

4.索引

   4.1查看指定名称的值——data["列名"][“行名”]

如果不是默认的0,1,2,3...索引的话：
data["列名"][“行名”] 
如果是默认的0,1,2,3...的话，不用加“”
data["列名"][行索引序号]

注意：1.是两个【】【】,并且第一个中括号是列！这个与numpy那里的切片正好相反

           2.写的是 “名称”，不是下标位置！

           3.找的是一个指定位置，不是像numpy哪样直接切片

   4.2按名称切片——loc【】

data1=data.loc【“行”:"行", "列":"列"】

注意：1.loc这里用的是中括号【】

           2.这里的顺序就是 先行后列 了

           3.如果是默认的行索引，那么不用加引号，直接 【行序号：行序号，“列名”：“列名”】，并且这里是左右都包含的

4.3按照位置切片——iloc【】

data2= data.iloc[行下标:行下标, 列下标:列下标]

注意：1.这里也是中括号，且先行后列

           2.这里是左闭右开

5.赋值

data["列名"] = xxx

注意：这里是将这一个列都赋值成xxx

6.排序

6.1按照指定的列值排序——sort_value(by=,ascending=)

data3=data.sort_values(by=["列名1", "列名2"...], ascending=False/True)

注意：1.by：索引的依据，ascending：升序还是降序，默认是True，升序

6.2按照行索引进行排序——sort_index

data4=sort_index(ascending =)

6.3Series类型、单独某列进行排序

data.列名.sort_index(ascending=)

data.列名.sort_value(ascending=) //这里就没排序键了

7.其他

1.   data["列名"]  可以写成  data.列名

2.  data.index=[  ]是改变索引名称；

     data.index[下标：下标] 是查看此范围的行索引名

     data.index查看全部索引名