pandas使用1

import pandas as pd

df = pd.read_excel("./data.xlsx", index_col=None) # index_col表示哪一列作为索引列, 默认是额外加一个列, 用行号作为索引
print(type(df)) # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>, 表格类型数据

print(type(df.dtypes)) # <class 'pandas.core.series.Series'>
print(df.dtypes)

print(df["lv"].dtype) # int64
print(df["name"].dtype) # object

print(type(df.index)) # <class 'pandas.core.indexes.range.RangeIndex'>
print(df.index) # RangeIndex(start=0, stop=12, step=1)

print(type(df.values)) # <class 'numpy.ndarray'>
print(df.values)

print(type(df.shape)) # <class 'tuple'>
print(df.shape) # (12, 8)

print(type(df.columns)) # <class 'pandas.core.indexes.base.Index'>
print(df.columns) # Index(['id', 'lv', 'name', 'atk', 'def', 'move', 'desc', 'price'], dtype='object')

col0 = df.columns[0] # 第1列
print(type(col0)) # <class 'str'>
print(col0) # id

col0 = df.columns[0]
col_allRows = df[col0] # 第1列所有数据
print(type(col_allRows)) # <class 'pandas.core.series.Series'>
print(col_allRows)
print(col_allRows.tolist())

col_allRows = df["id"] # id列所有数据
print(type(col_allRows)) # <class 'pandas.core.series.Series'>
print(col_allRows)

cols_allRows = df[["lv", "name"]] # lv, name列所有数据
print(type(cols_allRows)) # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
print(cols_allRows)

head_rows = df.head(2)  # 开头2行数据
print(type(head_rows))  # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
print(head_rows)

tail_rows = df.tail(2)  # 结尾2行数据
print(type(tail_rows))  # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
print(tail_rows)

rows = df[0:3] # 第1至3行, 所有列。不支持df[0:3, ["lv", "name]]
print(type(rows)) # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
print(rows)

row = df.loc[1]  # 第2行数据，所有列
print(type(row))  # <class 'pandas.core.series.Series'>
print(row)

rows = df.loc[:]  # 所有行，所有列。也可以写成：df.loca[:, :]
print(type(rows))  # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
print(rows)

rows = df.loc[1:3]  # 第2至3行, 所有列。也可以写成df.loc[1:3, :]
print(rows)

rows = df.loc[1:3, ["lv", "name"]]  # 第2至3行, 只需要lv, name列
print(type(rows))  # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
print(rows)

rows = df.loc[[0, 2, 5], ["lv", "name"]]  # 第1,3,6行, 只需要lv, name列
print(rows)

rows = df.loc[1:3, "name":]  # 第2至3行, name后的所有列
print(type(rows))  # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
print(rows)

rows = df.loc[[0, 2, 5], "name":]  # 第1,3,6行, name后的所有列
print(rows)