pandas操做txt文件的方便之处

有时候到手的数据基本是固定分隔符分隔的几个文件，须要重里面作一些数据统计，好比去重，计算某一列的和，两个文件的并集等等，若是可以像sql同样操做txt文件就行了，这就是pandas带来的好处

如何加载txt文件？

示例文件数据 papa.txt

paxi_id grade
  1       50
  2       50
  3       100
  4       200
  3       100
  5       100
 
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安装好jupyter ,在文件目录中运行jupyter notebook,在打开的浏览器界面上，选择python运行

在打开的界面上，运行加载的命令

import pandas #引入pandas
papa=pandas.read_csv('papa.txt',sep='\t') #加载papa.txt,指定它的分隔符是 \t
papa.head() #显示数据的前几行
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能够看到加载的结果直观的用表格展现

如何知道刚加载的数据有几行？有几列？

运行指令以下

rowNum=papa.shape[0] #不包括表头
colNum=papa.columns.size
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结果为

如何根据一列对整个数据进行去重？

运行指令以下

uPapa=papa.drop_duplicates(['paxi_id'])
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结果以下

如何获取一列的去重的值？去重后有多少个？

运行指令以下

uPaxiId=papa['paxi_id'].unique()
print("uPaxiId:",uPaxiId)
totalUPaxiIdNum=uPaxiId.size
print("num:",totalUPaxiIdNum)
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运行结果以下

如何计算一列的和？

运行指令以下

papa['grade'].sum()
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结果以下

如何过滤特定的值的行？

运行指令以下

papa[ ( papa['grade'] == 50 ) | ( papa['grade'] == 100 ) ]
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结果以下

如何计算某一列各个取值的个数?

运行指令以下

gPapa=papa.groupby('grade').size()
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结果以下

如何计算其中两个或者全部的和？

运行指令以下

v=gPapa[50]+gPapa[100]
print("两个的和:",v)
print("总和:",gPapa.sum())
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结果以下

如何用图形表示各个值？

运行指令以下

import matplotlib.pyplot as plt
fig=plt.figure()
gPapa.plot(kind='bar',grid=True) #bar 和 barh 能切换x轴，y轴
plt.show() #在须要显示的时候调用，会一次把全部的图都画出来
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结果以下

如何对两个txt的文件根据一列作join?

另外一个文件为xixi.txt

paxi_id	type
1	3
2	4
3	3
4	4
5	3
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执行指令以下

xixi=pandas.read_csv('xixi.txt',sep='\t')
uXixi=xixi.drop_duplicates(['paxi_id'])
pandas.merge(uPapa,uXixi,on=['paxi_id']) #join
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结果以下

汇出字典的图形

period={'1':100,'2':200,'3':150}
import matplotlib.pyplot as plt
fig=plt.figure()
plt.bar(range(len(period)),period.values(),align='center')
plt.xticks(range(len(period)),list(period.values())) 
plt.show()
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附pandas官方文档

pandas.pydata.org/pandas-docs… 有教程~