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Python进行数据提取的方法总结
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2020-09-21
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数据提取是分析师日常工作中经常遇到的需求。如某个用户的贷款金额,某个月或季度的利息总收入,某个特定时间段的贷款金额和笔数,大于5000元的贷款数量等等。本篇文章介绍如何通过python按特定的维度或条件对数据进行提取,完成数据提取需求。
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Python进行数据提取的方法总结进行数据提取的方法总结
数据提取是分析师日常工作中经常遇到的需求。如某个用户的贷款金额,某个月或季度的利息总收入,某个特定时间段的贷款金
额和笔数,大于5000元的贷款数量等等。本篇文章介绍如何通过python按特定的维度或条件对数据进行提取,完成数据提取需
求。
准备工作准备工作
首先是准备工作,导入需要使用的库,读取并创建数据表取名为loandata。
import numpy as np
import pandas as pd
loandata=pd.DataFrame(pd.read_excel('loan_data.xlsx'))
设置索引字段设置索引字段
在开始提取数据前,先将member_id列设置为索引字段。然后开始提取数据。
Loandata = loandata.set_index('member_id')
按行提取信息按行提取信息
第一步是按行提取数据,例如提取某个用户的信息。下面使用ix函数对member_id为1303503的用户信息进行了提取。
loandata.ix[1303503]
按列提取信息按列提取信息
第二步是按列提取数据,例如提取用户工作年限列的所有信息,下面是具体的代码和提取结果,显示了所有用户的工作年龄信息。
loandata.ix[:,'emp_length']
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