一、修改表格数据类型 DataFrame 列的顺序
1.1主要知识点
1.2创建 python 文件
1.3运行结果
二、Pandas 如何统计某个数据列的空值个数
2.1主要知识点
2.2创建 python 文件
2.3运行结果
三、Pandas如何移除包含空值的行
3.1主要知识点
3.2创建 python 文件
3.3运行结果
四、Pandas如何精确设置表格数据的单元格的值
4.1主要知识点
4.2创建 python 文件
4.3运行结果
一、修改表格数据类型 DataFrame 列的顺序实战场景：Pandas 如何修改表格数据类型 DataFrame 列的顺序
1.1主要知识点文件读写
基础语法
数据构建
Pandas
Numpy
实战：
1.2创建 python 文件import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(66)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=list('ABCD'))
print(df)
df = df[["D", "A", "B", "C"]]
print(df)
1.3运行结果
二、Pandas 如何统计某个数据列的空值个数A B C D
0 0.154288 0.133700 0.362685 0.679109
1 0.194450 0.251210 0.758416 0.557619
2 0.514803 0.467800 0.087176 0.829095
3 0.298641 0.031346 0.678006 0.903489
4 0.514451 0.539105 0.664328 0.634057
5 0.353419 0.026643 0.165290 0.879319
6 0.067820 0.369086 0.115501 0.096294
7 0.083770 0.086927 0.022256 0.771043
8 0.049213 0.465223 0.941233 0.216512
9 0.361318 0.031319 0.304045 0.188268
D A B C
0 0.679109 0.154288 0.133700 0.362685
1 0.557619 0.194450 0.251210 0.758416
2 0.829095 0.514803 0.467800 0.087176
3 0.903489 0.298641 0.031346 0.678006
4 0.634057 0.514451 0.539105 0.664328
5 0.879319 0.353419 0.026643 0.165290
6 0.096294 0.067820 0.369086 0.115501
7 0.771043 0.083770 0.086927 0.022256
8 0.216512 0.049213 0.465223 0.941233
9 0.188268 0.361318 0.031319 0.304045
实战场景：Pandas 如何统计某个数据列的空值个数
2.1主要知识点文件读写
基础语法
Pandas
numpy
实战：
2.2创建 python 文件"""
对如下DF，设置两个单元格的值
·使用iloc 设置(3,B)的值是nan
·使用loc设置(8,D)的值是nan
"""
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(66)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=list('ABCD'))
df.iloc[3, 1] = np.nan
df.loc[8, 'D'] = np.nan
print(df)
print(df.isnull().sum())
2.3运行结果
三、Pandas如何移除包含空值的行A B C D
0 0.154288 0.133700 0.362685 0.679109
1 0.194450 0.251210 0.758416 0.557619
2 0.514803 0.467800 0.087176 0.829095
3 0.298641 NaN 0.678006 0.903489
4 0.514451 0.539105 0.664328 0.634057
5 0.353419 0.026643 0.165290 0.879319
6 0.067820 0.369086 0.115501 0.096294
7 0.083770 0.086927 0.022256 0.771043
8 0.049213 0.465223 0.941233 NaN
9 0.361318 0.031319 0.304045 0.188268
A 0
B 1
C 0
D 1
dtype: int64
实战场景：Pandas如何移除包含空值的行
3.1主要知识点文件读写
基础语法
Pandas
numpy
实战：
3.2创建 python 文件"""
对如下DF，设置两个单元格的值
·使用iloc 设置(3,B)的值是nan
·使用loc设置(8,D)的值是nan
"""
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(66)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=list('ABCD'))
df.iloc[3, 1] = np.nan
df.loc[8, 'D'] = np.nan
print(df)
df2 = df.dropna()
print(df2)
3.3运行结果
四、Pandas如何精确设置表格数据的单元格的值A B C D
0 0.154288 0.133700 0.362685 0.679109
1 0.194450 0.251210 0.758416 0.557619
2 0.514803 0.467800 0.087176 0.829095
3 0.298641 NaN 0.678006 0.903489
4 0.514451 0.539105 0.664328 0.634057
5 0.353419 0.026643 0.165290 0.879319
6 0.067820 0.369086 0.115501 0.096294
7 0.083770 0.086927 0.022256 0.771043
8 0.049213 0.465223 0.941233 NaN
9 0.361318 0.031319 0.304045 0.188268
A B C D
0 0.154288 0.133700 0.362685 0.679109
1 0.194450 0.251210 0.758416 0.557619
2 0.514803 0.467800 0.087176 0.829095
4 0.514451 0.539105 0.664328 0.634057
5 0.353419 0.026643 0.165290 0.879319
6 0.067820 0.369086 0.115501 0.096294
7 0.083770 0.086927 0.022256 0.771043
9 0.361318 0.031319 0.304045 0.188268
实战场景：Pandas如何精确设置表格数据的单元格的值
4.1主要知识点文件读写
基础语法
Pandas
numpy
实战：
4.2创建 python 文件"""
对如下DF，设置两个单元格的值
·使用iloc 设置(3,B)的值是nan
·使用loc设置(8,D)的值是nan
"""
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(66)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=list('ABCD'))
print(df)
df.iloc[3, 1] = np.nan
df.loc[8, 'D'] = np.nan
print(df)
4.3运行结果
A B C D
0 0.154288 0.133700 0.362685 0.679109
1 0.194450 0.251210 0.758416 0.557619
2 0.514803 0.467800 0.087176 0.829095
3 0.298641 0.031346 0.678006 0.903489
4 0.514451 0.539105 0.664328 0.634057
5 0.353419 0.026643 0.165290 0.879319
6 0.067820 0.369086 0.115501 0.096294
7 0.083770 0.086927 0.022256 0.771043
8 0.049213 0.465223 0.941233 0.216512
9 0.361318 0.031319 0.304045 0.188268
A B C D
0 0.154288 0.133700 0.362685 0.679109
1 0.194450 0.251210 0.758416 0.557619
2 0.514803 0.467800 0.087176 0.829095
3 0.298641 NaN 0.678006 0.903489
4 0.514451 0.539105 0.664328 0.634057
5 0.353419 0.026643 0.165290 0.879319
6 0.067820 0.369086 0.115501 0.096294
7 0.083770 0.086927 0.022256 0.771043
8 0.049213 0.465223 0.941233 NaN
9 0.361318 0.031319 0.304045 0.188268
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