《Python数据分析》之查看数据

携手创作，共同成长！这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第25天

• DA1 用pandas查看牛客网用户数据

参考代码如下：

import pandas as pd
Nowcoder = pd.read_csv('Nowcoder.csv',sep=',',dtype=object)
print(Nowcoder.head(6))

需了解的知识点：
pandas是python的一个数据库，在使用数据库的时候需要输入 import pandas as pd 引入，
df = pd.read.csv("文件路径")：这是利用pandas数据库读取CSV文件的方法，如果读取EXCEL文件或者其他文件，csv文件换成其他文件的格式。
df.dtypes:如果在文件中有字符型数据返回object
df.head(n):表示将前n行数据显示出来，默认是显示前五行
df.tail(n):表示将后n行数据显示出来，默认后五行

• DA2 牛客网用户数据集的大小

参考代码如下：

import pandas as pd
Nowcoder = pd.read_csv('Nowcoder.csv',sep=',',dtype=object)
print(Nowcoder.shape)

shape函数的作用是查看行数和列数
其功能是查看数据集的大小，返回行列元素个数 换个思路;这样来做也是可以的：
a = len(Nowcoder)
b = len(Nowcoder.columns)
print((a,b))

• DA3 牛客网的第10位用户

参考代码如下：

import pandas as pd
Nowcoder = pd.read_csv('Nowcoder.csv',sep=',',dtype=object)
print(Nowcoder.loc[10])

解析：

• loc :  Selection by Label ，按标签取数据, 
  loc[行索引，列名/column]
  （如果第二个参数的个数是全部即 : ，可以省略不写）。
  例： print(df.loc[1,'name'])    # 索引1（行），名为‘name’的列\
• iloc :  Selection by Position，即按位置选择只接受整型参数。
  不接受列字段名称作为参数，只支持列字段的位置索引作为参数。
  iloc[行索引，列索引](没有逗号及以后就是默认列为所有列)
  例： print(df.iloc[1,0])   # 第2行第1列的值

• DA4 统计牛客网部分用户使用语言

import pandas as pd
Nowcoder = pd.read_csv('Nowcoder.csv',sep=',',dtype=object)
#print(Nowcoder.iloc[10:20,5])
print(Nowcoder.loc[10:20,'Language'])  #loc[行索引，列名/column]