讀取csv檔案

import pandas as pd

# 讀取
data = pd.read_csv("./train.csv")

對csv檔案進行操作

# -----------------------------------------查詢------------------------------------------------------

# 條件查詢, 縮小資料集範圍, 加快運算
data = data.query("x > 1.0 & x < 1.25 & y > 2.5 & y < 2.75")
# 聚合 + 統計
 

place_count = data.groupby('place_id').aggregate(np統計方法) 
# 進行篩選, 還原索引
tf = place_count[place_count.row_id > 3].reset_index()

# 查詢欄位
data[data.a>0]  # 查詢整張表
    .reset_index() # 還原索引
    .isin() # 類似mysql的in查詢, 可以增加條件, df[df.E.isin(['a','d'])&df.D.isin([0,])]
data['欄位']  # 獲取一列資料
data[['欄位'
 
, '欄位']]  # 獲取多個欄位

# -----------------------------------------轉換------------------------------------------------------

# 把符合條件的欄位轉換成時間戳
time_value = pd.to_datetime(data['time'], unit='s')  # time轉為時間戳

# 把時間格式的欄位轉換成字典格式，獲取年，月，日
time_value = pd.DatetimeIndex(time_value)
#time_value.key 可以獲取裡面的屬性, 也可以構建新的欄位
 


# ----------------------------------------刪除-------------------------------------------------------
# 刪除欄位, 按列選擇
data = data.drop(['time'], axis=1) 

# ----------------------------------------修改------------------------------------------------------
x['欄位'].fillna(x['欄位'].mean(), inplace=True)  # 填充缺失值, inplace把缺失值替換成平均數