ix函數(shù)python的簡(jiǎn)單介紹

python數(shù)據(jù)分析干什么

第一、檢查數(shù)據(jù)表

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Python中使用shape函數(shù)來(lái)查看數(shù)據(jù)表的維度，也就是行數(shù)以及列數(shù)。你可以使用info函數(shù)來(lái)查看數(shù)據(jù)表的整體信息，使用dtype函數(shù)來(lái)返回?cái)?shù)據(jù)格式;lsnull是Python中檢驗(yàn)空值的函數(shù)，可以對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)表進(jìn)行檢查，也可以單獨(dú)對(duì)某一行進(jìn)行空值檢查，返回的結(jié)構(gòu)是邏輯值，包含空值返回true，不包含則返回false。

第二、數(shù)據(jù)清洗

Python可以進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數(shù)用來(lái)刪除數(shù)據(jù)表中包含空值的數(shù)據(jù)，也可以使用fillna函數(shù)對(duì)空值進(jìn)行填充;Python中dtype是查看數(shù)據(jù)格式的函數(shù)，與之對(duì)應(yīng)的是astype函數(shù)，用來(lái)更改數(shù)據(jù)格式，Rename是更改列名稱(chēng)的函數(shù)，drop_duplicates函數(shù)刪除重復(fù)值，replace函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)替換。

第三、數(shù)據(jù)提取

進(jìn)行數(shù)據(jù)提取時(shí)，主要使用三個(gè)函數(shù)：loc、iloc以及ix。Loc函數(shù)按標(biāo)簽進(jìn)行提取，iloc按位置進(jìn)行提取，ix可以同時(shí)按照標(biāo)簽和位置進(jìn)行提取。除了按標(biāo)簽和位置提取數(shù)據(jù)之外，還可以按照具體的條件進(jìn)行提取，比如使用loc和isin兩個(gè)函數(shù)配合使用。

第四、數(shù)據(jù)篩選

Python數(shù)據(jù)分析還可以進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選，Python中使用loc函數(shù)配合篩選條件來(lái)完成篩選功能，配合sum和count函數(shù)還能實(shí)現(xiàn)Excel中sumif和countif函數(shù)的功能。使用的主要函數(shù)是groupby和pivot_table;groupby是進(jìn)行分類(lèi)匯總的函數(shù)，使用方法比較簡(jiǎn)單，groupby按列名稱(chēng)出現(xiàn)的順序進(jìn)行分組。

Python 基本操作- 數(shù)據(jù)選取loc、iloc、ix函數(shù)

loc中的數(shù)據(jù)是列名，是字符串，所以前后都要??；iloc中數(shù)據(jù)是int整型，所以是Python默認(rèn)的前閉后開(kāi)

構(gòu)建數(shù)據(jù)集df

loc函數(shù)主要通過(guò)行標(biāo)簽索引行數(shù)據(jù) ，劃重點(diǎn)， 標(biāo)簽！標(biāo)簽！標(biāo)簽！

loc[1] 選擇行標(biāo)簽是1的（從0、1、2、3這幾個(gè)行標(biāo)簽中）

loc[0:1] 和 loc[0,1]的區(qū)別，其實(shí)最重要的是loc[0:1]和iloc[0:1]

索引某一列數(shù)據(jù)，loc[:,0:1]，還是標(biāo)簽，注意，如果列標(biāo)簽是個(gè)字符，比如'a'，loc['a']是不行的，必須為loc[:，'a']。

但如果行標(biāo)簽是'a',選取這一行，用loc['a']是可以的。

iloc 主要是通過(guò)行號(hào)獲取行數(shù)據(jù)，劃重點(diǎn)，序號(hào)！序號(hào)！序號(hào)！

iloc[0:1]，由于Python默認(rèn)是前閉后開(kāi)，所以，這個(gè)選擇的只有第一行！

如果想用標(biāo)簽索引，如iloc['a']，就會(huì)報(bào)錯(cuò)，它只支持int型。

ix——結(jié)合前兩種的混合索引，即可以是行序號(hào)，也可以是行標(biāo)簽。

如選擇prize10(prize為一個(gè)標(biāo)簽)的，即 df.loc[df.prize10]

還有并或等操作

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如何提取Python數(shù)據(jù)

首先是準(zhǔn)備工作，導(dǎo)入需要使用的庫(kù)，讀取并創(chuàng)建數(shù)據(jù)表取名為loandata。

?

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2

3

import numpy as np

import pandas as pd

loandata=pd.DataFrame(pd.read_excel('loan_data.xlsx'))

設(shè)置索引字段

在開(kāi)始提取數(shù)據(jù)前，先將member_id列設(shè)置為索引字段。然后開(kāi)始提取數(shù)據(jù)。

?

1

Loandata = loandata.set_index('member_id')

按行提取信息

第一步是按行提取數(shù)據(jù)，例如提取某個(gè)用戶(hù)的信息。下面使用ix函數(shù)對(duì)member_id為1303503的用戶(hù)信息進(jìn)行了提取。

?

1

loandata.ix[1303503]

按列提取信息

第二步是按列提取數(shù)據(jù)，例如提取用戶(hù)工作年限列的所有信息，下面是具體的代碼和提取結(jié)果，顯示了所有用戶(hù)的工作年齡信息。

?

1

loandata.ix[:,'emp_length']

按行與列提取信息

第三步是按行和列提取信息，把前面兩部的查詢(xún)條件放在一起，查詢(xún)特定用戶(hù)的特定信息，下面是查詢(xún)member_id為1303503的用戶(hù)的emp_length信息。

?

1

loandata.ix[1303503,'emp_length']

在前面的基礎(chǔ)上繼續(xù)增加條件，增加一行同時(shí)查詢(xún)兩個(gè)特定用戶(hù)的貸款金額信息。具體代碼和查詢(xún)結(jié)果如下。結(jié)果中分別列出了兩個(gè)用戶(hù)的代碼金額。

?

1

loandata.ix[[1303503,1298717],'loan_amnt']

在前面的代碼后增加sum函數(shù)，對(duì)結(jié)果進(jìn)行求和，同樣是查詢(xún)兩個(gè)特定用戶(hù)的貸款進(jìn)行，下面的結(jié)果中直接給出了貸款金額的匯總值。

?

1

loandata.ix[[1303503,1298717],'loan_amnt'].sum()

除了增加行的查詢(xún)條件以外，還可以增加列的查詢(xún)條件，下面的代碼中查詢(xún)了一個(gè)特定用戶(hù)的貸款金額和年收入情況，結(jié)果中分別顯示了這兩個(gè)字段的結(jié)果。

?

1

loandata.ix[1303503,['loan_amnt','annual_inc']]

多個(gè)列的查詢(xún)也可以進(jìn)行求和計(jì)算，在前面的代碼后增加sum函數(shù)，對(duì)這個(gè)用戶(hù)的貸款金額和年收入兩個(gè)字段求和，并顯示出結(jié)果。

?

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loandata.ix[1303503,['loan_amnt','annual_inc']].sum()

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