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pandas操作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,需要重里面做一些数据统计,比如去重,计算某一列的和,两个文件的并集等等,如果能够像sql一样操作txt文件就好了,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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可以看到加载的结果直观的用表格展示

如何知道刚加载的数据有几行?有几列?

运行指令如下

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?

运行指令如下

uPapa=papa.drop_duplicates(['paxi_id'])
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结果如下

如何获取一列的去重的值?去重后有多少个?

运行指令如下

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

如何计算一列的和?

运行指令如下

papa['grade'].sum()
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结果如下

如何过滤特定的值的行?

运行指令如下

papa[ ( papa['grade'] == 50 ) | ( papa['grade'] == 100 ) ]
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结果如下

如何计算某一列各个取值的个数?

运行指令如下

gPapa=papa.groupby('grade').size()
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结果如下

如何计算其中两个或者所有的和?

运行指令如下

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

如何用图形表示各个值?

运行指令如下

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() #在需要显示的时候调用,会一次把所有的图都画出来
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结果如下

如何对两个txt的文件根据一列做join?

另一个文件为xixi.txt

paxi_id	type
1	3
2	4
3	3
4	4
5	3
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执行指令如下

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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结果如下

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~