数据框操作

数据处理大部分是在和数据框打交道。熟悉数据框的读写，生成，转换，可视化，以及变换方式， 能够使用更少的代码快速实现大部分常见的操作。

python中主流的数据框操作包是 pandas .

Read & Save

读取路径，默认为csv的”,”为分隔符。

read.table(path, sep=",", comment="#", header=T)

保存数据框, csv/tsv/xls

df.to_csv("data.csv")   #csv
df.to_csv("data.txt", sep="\t") #tsv
df.to_excel("data.xls") #Excel

Selection

dataframe有两种主要的selction的方式

• df.loc[] 适用于行列名称进行取值；
• df.iloc[] 使用行列的位置；

Group

数据框中很多处理涉及到数据的行之间的分组，合并和转换。pandas为之定义了一套完整的 操作方法 。

上图包含了一个完整的常见数据处理流程，数据框经过筛选，分组，转换成为一个新的数据框。