计算材料学
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numpy与Pandas常见操作

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本文包括numpy与Pandas常见操作

读取与保存CSV文件

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df = pd.read_excel('rawdata.xlsx')
df.to_excel('test.xls')

获取DataFrame行名

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df.columns.values.tolist() #列名称，获取得到一个列表
dfname._stat_axis.values.tolist() # 行名称

DataFrame按照某一行排序

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df2.sort_values(by=['index_r'])

绘制水平bar图

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plt.barh(df['Names'],df['index_r'])

将数据保存到DataFrame中的方法

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index_r = []
index_p = []
for n in names:
    print(n,pearsonr(x, df[n]))
    index_r.append(pearsonr(x, df[n])[0])
    index_p.append(pearsonr(x, df[n])[1])
dataset = list(zip(names,index_r,index_p))
df2 = pd.DataFrame(data = dataset,columns=['Names','index_r','index_p'])

从github上读取CSV

点击raw才可以读出来