1.读取CSV文件

CSV（Comma-Separated Values，逗号分隔值）文件存储的数据以逗号进行分割。

import pandas as pd
df = pd.read_csv(nba.csv) #存放的文件地址
print(df)

（1）读取数据的前3行

import pandas as pd
df = pd.read_csv(nba.csv)
print(df.head(3))

（2）读取数据的后3行

import pandas as pd
df = pd.read_csv(nba.csv)
print(df.tail(3))

（3）将数据存储为CSV文件

import pandas as pd

nme = ["Google", "Runoob", "Taobao", "Wiki"]
st = ["glad", "book, "grocery", "search"]
ag = [90, 40, 80, 98]
   
# 字典
dict = {name: nme, site: st, age: ag}
     
df = pd.DataFrame(dict)
 
# 保存 dataframe
df.to_csv(site.csv)

2.数据清洗常用函数

（1）Pandas清洗空值

1.使用通过 isnull() 判断各个单元格是否为空。

import pandas as pd
#文件地址前面放r的原因是阻止转义
df = pd.read_csv(rC:Users22403Desktopproperty-data.csv)

print (df[ID])
print (df[ID].isnull())

输出结果如下：

可以看出pd.read_csv读取的文件会把什么都没有的单元格忽略，而写有NA或者N/A的数据读取为空值(NaN也可以，而NAN会被认为是有数据的），通过isnull（）判断后会将空值显示为True

如果想使某几个数据也被认定为空值，可以参考如下方法：

import pandas as pd

missing_values = ["1","2"]
df = pd.read_csv(rC:Users22403Desktopproperty-data.csv, na_values = missing_values)

print (df[ID])
print (df[ID].isnull())

输出结果如下：1和2也为空值了

0     NaN
1     NaN
2       3
3       4
4       5
5       6
6     NaN
7     NAN
8       0
9     NaN
10    NaN
Name: ID, dtype: object
0      True
1      True
2     False
3     False
4     False
5     False
6      True
7     False
8     False
9      True
10     True
Name: ID, dtype: bool

2.删除为空值的一行数据：dropna()

删除包含空数据的行，dropna()会找每一列，只要有空值，就会把这一行都删掉

import pandas as pd

df = pd.read_csv(rC:Users22403Desktopproperty-data.csv)

new_df = df.dropna()

print(new_df)

输出结果如下：

可以看到含有NA,N/A,NaN的一行全部都没有了

也可以移除指定列有空值的行：(这样就只会在这一行中找空值，找到就删掉这一行，其他行不会找了）

import pandas as pd

df = pd.read_csv(rC:Users22403Desktopproperty-data.csv)

new_df = df.dropna(subset=[ID])

print(new_df)

3.替换空字段

import pandas as pd
df = pd.read_csv(rC:Users22403Desktopproperty-data.csv)
df.fillna(12345)
print(df)  #没有替换
df.fillna(12345,inplace = True) #替换源数据，把表格中所有空值都替换为12345
print(df)

输出结果如下图：

ID  NAME
0     1     1
1     2     2
2     3     3
3     4     4
4   NaN     5
5     5     5
6     6     5
7   NaN     5
8   NAN     5
9     0     5
10  NaN     5
11  NaN     5
       ID  NAME
0       1     1
1       2     2
2       3     3
3       4     4
4   12345     5
5       5     5
6       6     5
7   12345     5
8     NAN     5
9       0     5
10  12345     5
11  12345     5

（2）计算均值，中位数，众数

Pandas使用 mean()、median() 和 mode() 方法计算列的均值（所有值加起来的平均值）、中位数值（排序后排在中间的数）和众数（出现频率最高的数）。