現在有一個csv文件，內部數據為：
使用pandas.read_cvs來讀取cvs文件數據，其中food_info為DataFrame類型，這個是pandas的核心結構,food_info.dtypes可以看出來從文件中讀取出來數據的類型，其中object為字符型
顯示讀取的數據，從頭開始顯示，和從尾開始顯示
head（3）為重頭開始顯示3行，如果不指定顯示幾行那麼默認顯示五行，tail為從尾部開始顯示，如果不指定則默認顯示5行
也可以通過函數loc來獲取指定行的數據
獲取第三行數據，當然取數據也可以通過切片的方式來獲取數據
通過切片獲取第3行到第7行的數據，也可以取指定的多行，通過列表的方式指定索引，指定所要取的第幾行
上面的讀取是從行的角度，還可以從列的角度來讀取一列數據，通過列名，DataFrame默認文件中最上面的一行為列名
可以看出通過列名NDB_No獲取到了該列的數據，如果指獲取一個列那麼就只需要一個列明，如果想要獲取多個列那麼就可以通過列表傳遞多個列名，獲取多個列的數據
獲取所有列中單位以mg為單位的列
程序思想是，獲取所有的列名，然後遍歷，看哪一個是以mg結尾的，哪個是
food_info.columns.tolist()為獲取所有的列名封裝成一個列表
獲取到列數據之後，除以一個數等於列中所有數據除以這個數，返回一個新的列
加減乘除一個數就是這個列的所有數據同時加減乘除這個數
兩個相同樣本維度的列相乘等於對應位置的相乘
兩個相同樣本維度的列的加減乘除等於對應位置的加減乘除
添加一個新的列，方法就是DataFrame[新列名]=列
上面可以看出我們添加了一個列名為37的列，其內容是Icon和Icon1這兩個列的乘積，可以看出新的列添加完成之後，該DataFrame的列為37比之前的36多了一列
可以通過max（）和min（）方法，求出當前列的最值
排序
使用sort_values進行指定列的從小到大的排序，其中第一個參數為所要排序的列。第二個參數為inplace=“true”這個意思是排序之後的結果是否保存到當前的DataFrame中，默認為false，如果設置為true那就是保存到當前的DataFrame中，所以我們可以直接輸出food_info看到排序之後的結果
默認是從小到大的排序，可以通過增加參數ascending=False來實現
ascending=False寫的時候寫成ascending=“False”沒有效果，所以這種真假以後就全用首字母大寫，且不加引號
相關推薦
