一文看懂怎么用Python做数据分析

与数据分组相反的是对数值进行分列，Excel 中的数据目录下提供“分列”功能。在 python 中使用 split 函数实现分列。

在数据表中 category 列中的数据包含有两个信息，前面的数字为类别 id，后面的字母为 size 值。中间以连字符进行连接。我们使用 split 函数对这个字段进行拆分，并将拆分后的数据表匹配回原数据表中。

#对category字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值为df_inner的索引列，列名称为category和size 
pd.DataFrame((x.split('-') for x in df_inner['category']),index=df_inner.index,columns=['category','size']) 

#将完成分列后的数据表与原df_inner数据表进行匹配 
df_inner=pd.merge(df_inner,split,right_index=True, left_index=True) 

05 数据提取

第五部分是数据提取，也是数据分析中最常见的一个工作。这部分主要使用三个函数，loc，iloc 和 ix，loc 函数按标签值进行提取，iloc 按位置进行提取，ix 可以同时按标签和位置进行提取。下面介绍每一种函数的使用方法。

按标签提取(loc)

Loc 函数按数据表的索引标签进行提取，下面的代码中提取了索引列为 3 的单条数据。

#按索引提取单行的数值 
df_inner.loc[3] 
id 1004 
date 2013-01-05 00:00:00 
city shenzhen 
category 110-C 
age 32 
price 5433 
gender female 
m-point 40 
pay Y 
group high 
sign NaN 
category_1 110 
size C 
Name: 3, dtype: object 

（编辑：西安站长网）

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