大数据分析在企业的数字化营销中发挥着关键性的作用，大数据分析指从海量的数据中提取出最有效最有价值的信息；大数据分析工具Pandas能够快捷提取有用的数据并可以对数据进行快速分析处理。

纸上得来终觉浅，通过实际应用场景学习Pandas：

import numpy as np

import pandas as pd

#加载csv或者Excel数据

modelData = pd.read_csv('data/modelData.csv', header = 0)

#modelData = pd.read_excel('data/modelData.xlsx', header = 0)

#加载数据

modelData=pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),index=list('abc'),columns=list('xyz'))

x y z

a 0 1 2

b 3 4 5

c 6 7 8

#删除特定行列方法

modelData.drop(modelData[modelData.y == 1].index)

x y z

b 3 4 5

c 6 7 8

#选择表格中的'x'、'y'列

modelData[['x','y']]

x y

a 0 1

b 3 4

c 6 7

#切片操作，返回前两行

modelData[0:2]

x y z

a 0 1 2

b 3 4 5

#获取第2行，如果采用data[1]则报错

modelData[1:2]

x y z

b 3 4 5

#选择表格中的'y'列，两种操作方式，返回的是Series类型

modelData['y']

modelData.y

a 1

b 4

c 7

Name: y, dtype: int32

#选择表格中的'y'列，返回的是DataFrame属性

modelData[['y']]

y

a 1

b 4

c 7

#获取索引值

modelData.index.values

['a' 'b' 'c']

#获取列值，两种操作方式

modelData.columns.values

[column for column in modelData]

['x' 'y' 'z']

#利用索引值进行切片,获取特定行

modelData['a':'b']

x y z

a 0 1 2

b 3 4 5

#获取前几行数据,默认为前五行,需要前十行则modelData.head(10)

modelData.head()

x y z

a 0 1 2

b 3 4 5

c 6 7 8

#获取modelData的后几行数据，默认为后五行，需要后十行则data.tail(10)

modelData.tail(1)

x y z

c 6 7 8

#选取modelData最后一行，返回的是Series

modelData.iloc[-1]

x 6

y 7

z 8

Name: c, dtype: int32

#选取modelData最后一行，返回的是modelData

modelData.iloc[-1:]

x y z

c 6 7 8

#选取modelData第0、2行，1、2列

modelData.iloc[[0,2],[1,2]]

y z

a 1 2

c 7 8

#获取‘a'行'w'、'x'列，这种用于选取行索引列索引已知

modelData.loc['a',['w','x']]

x 0

z 2

Name: a, dtype: int32

#选取第二行第二列，用于已知行、列位置的选取

modelData.iat[1,1]

4

#替换特定行列的值

modelData.loc[modelData['y']==4,'y']=0

#替换特定行列的值，第二种方法

modelData.y[modelData['y']==4]=0

x y z

a 0 1 2

b 3 0 5

c 6 7 8