数据处理无所不在，掌握常用技巧，事半功倍。这篇文章将使用Pandas开展数据处理分析，总结其中常用、好用的数据分析技巧，感兴趣的可以学习一下
我使用的 Pandas 版本如下，顺便也导入 Pandas 库。
>>> import pandas as pd >>> pd.__version__ '0.25.1'
在开始前先确保解释器和数据集在同一目录下：
>>> import os >>> os.chdir('D://source/dataset') # 这是我的数据集所在目录 >>> os.listdir() # 确认此目录已经存在 IMDB-Movie-Data 数据集 ['drinksbycountry.csv', 'IMDB-Movie-Data.csv', 'movietweetings', 'titanic_eda_data.csv', 'titanic_train_data.csv'] 准备工作就位后，正式开始数据处理技巧之旅。
1 Pandas 移除某列
导入数据
>>> df = pd.read_csv("IMDB-Movie-Data.csv") >>> df.head(1) # 导入并显示第一行 Rank Title Genre ... Votes Revenue (Millions) Metascore 0 1 Guardians of the Galaxy Action,Adventure,Sci-Fi ... 757074 333.13 76.0 [1 rows x 12 columns]使用 pop 方法移除指定列：
>>> meta = df.pop("Title").to_frame() # 移除 Title 列 确认是否已被移除：
>>> df.head(1) # df 变为 11列 Rank Genre ... Revenue (Millions) Metascore 0 1 Action,Adventure,Sci-Fi ... 333.13 76.0 [1 rows x 11 columns]
2 统计标题单词数
pop 后得到 meta，显示 meta 前 3 行：
>>> meta.head(3) Title 0 Guardians of the Galaxy 1 Prometheus 2 Split
标题是由单词组成，中间用空格分隔。
# .str.count(" ") + 1 得到单词个数 >>> meta["words_count"] = meta["Title"].str.count(" ") + 1 >>> meta.head(3) # words_count 列代表单词个数 Title words_count 0 Guardians of the Galaxy 4 1 Prometheus 1 2 Split 1 3 Genre 频次统计
下面统计电影 Genre 的频次，
>>> vc = df["Genre"].value_counts()
下面显示电影 Genre 的 Top5 ，最高频为出现 50 次的 Action,Adventure,Sci-Fi 类，次之为 48 次的 Drama 类：
>>> vc.head() Action,Adventure,Sci-Fi 50 Drama 48 Comedy,Drama,Romance 35 Comedy 32 Drama,Romance 31 Name: Genre, dtype: int64
展示 Top5 的饼状图：
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> vc[:5].plot(kind='pie')>>> plt.show()
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