文章详情

短信预约-IT技能 免费直播动态提醒

请输入下面的图形验证码

提交验证

短信预约提醒成功

Python怎么使用Pandas处理测试数据

2023-07-05 05:05

关注

这篇文章主要介绍“Python怎么使用Pandas处理测试数据”的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“Python怎么使用Pandas处理测试数据”文章能帮助大家解决问题。

Python自动化测试-使用Pandas来高效处理测试数据

一、思考

1.Pandas是什么?

2.经典面试题

通过面试题引出主题,读者可以思考,如果你遇到这题,该如何解答呢?

Python怎么使用Pandas处理测试数据

二、使用pandas来操作Excel文件

1.安装

a.通过Pypi来安装

pip install pandas

b.通过源码来安装

git clone git://github.com/pydata/pandas.gitcd pandaspython setup.py install

2.按列读取数据

案例中的lemon_cases.xlsx文件内容如下所示:

Python怎么使用Pandas处理测试数据

import pandas as pd # 读excel文件# 返回一个DataFrame对象,多维数据结构df = pd.read_excel('lemon_cases.xlsx', sheet_name='multiply')print(df)  # 1.读取一列数据# df["title"] 返回一个Series对象,记录title这列的数据print(df["title"]) # Series对象能转化为任何序列类型和dict字典类型print(list(df['title']))    # 转化为列表# title为DataFrame对象的属性print(list(df.title))    # 转化为列表print(tuple(df['title']))   # 转化为元组print(dict(df['title']))    # 转化为字典,key为数字索引 # 2.读取某一个单元格数据# 不包括表头,指定列名和行索引print(df['title'][0])   # title列,不包括表头的第一个单元格 # 3.读取多列数据print(df[["title", "actual"]])

3.按行读取数据

import pandas as pd # 读excel文件df = pd.read_excel('lemon_cases.xlsx', sheet_name='multiply')   # 返回一个DataFrame对象,多维数据结构print(df)  # 1.读取一行数据# 不包括表头,第一个索引值为0# 获取第一行数据,可以将其转化为list、tuple、dictprint(list(df.iloc[0]))  # 转成列表print(tuple(df.iloc[0]))  # 转成元组print(dict(df.iloc[0]))  # 转成字典print(dict(df.iloc[-1]))  # 也支持负索引 # 2.读取某一个单元格数据# 不包括表头,指定行索引和列索引(或者列名)print(df.iloc[0]["l_data"])   # 指定行索引和列名print(df.iloc[0][2])    # 指定行索引和列索引 # 3.读取多行数据print(df.iloc[0:3])

4.iloc和loc方法

import pandas as pd # 读excel文件df = pd.read_excel('lemon_cases.xlsx', sheet_name='multiply')   # 返回一个DataFrame对象,多维数据结构print(df)  # 1.iloc方法# iloc使用数字索引来读取行和列# 也可以使用iloc方法读取某一列print(df.iloc[:, 0])print(df.iloc[:, 1])print(df.iloc[:, -1]) # 读取多列print(df.iloc[:, 0:3]) # 读取多行多列print(df.iloc[2:4, 1:4])print(df.iloc[[1, 3], [2, 4]]) # 2.loc方法# loc方法,基于标签名或者索引名来选择print(df.loc[1:2, "title"])  # 多行一列print(df.loc[1:2, "title":"r_data"])    # 多列多行 # 基于布尔类型来选择print(df["r_data"] > 5)  # 某一列中大于5的数值为True,否则为Falseprint(df.loc[df["r_data"] > 5])  # 把r_data列中大于5,所在的行选择出来print(df.loc[df["r_data"] > 5, "r_data":"actual"])  # 把r_data到actual列选择出来

5.读取所有数据

import pandas as pd # 读excel文件df = pd.read_excel('lemon_cases.xlsx', sheet_name='multiply')   # 返回一个DataFrame对象,多维数据结构print(df)  # 读取的数据为嵌套列表的列表类型,此方法不推荐使用print(df.values) # 嵌套字典的列表datas_list = []for r_index in df.index:    datas_list.append(df.iloc[r_index].to_dict()) print(datas_list)

6.写入数据

import pandas as pd # 读excel文件df = pd.read_excel('lemon_cases.xlsx', sheet_name='multiply')   # 返回一个DataFrame对象,多维数据结构print(df)  df['result'][0] = 1000print(df)with pd.ExcelWriter('lemon_cases_new.xlsx') as writer:    df.to_excel(writer, sheet_name="New", index=False)

三、使用pandas来操作csv文件

1.读取csv文件

案例中的data.log文件内容如下所示:

TestID,TestTime,Success
0,149,0
1,69,0
2,45,0
3,18,1
4,18,1

import pandas as pd# 读取csv文件# 方法一,使用read_csv读取,列与列之间默认以逗号分隔(推荐方法)# a.第一行为列名信息csvframe = pd.read_csv('data.log') # b.第一行没有列名信息,直接为数据csvframe = pd.read_csv('data.log', header=None) # c.第一行没有列名信息,直接为数据,也可以指定列名csvframe = pd.read_csv('data.log', header=None, names=["Col1", "Col2", "Col3"])  # 方法二,read_table,需要指定列与列之间分隔符为逗号csvframe = pd.read_table('data.log', sep=",")

2.解答面试题

import pandas as pd # 1.读取csv文件csvframe = pd.read_csv('data.log') # 2.选择Success为0的行new_csvframe = csvframe.loc[csvframe["Success"] == 0]result_csvframe = new_csvframe["TestTime"]avg_result = round(sum(result_csvframe)/len(result_csvframe), 2)print("TestTime最小值为:{}\nTestTime最大值为:{}\nTestTime平均值为:{}".      format(min(result_csvframe), max(result_csvframe), avg_result))

关于“Python怎么使用Pandas处理测试数据”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识,可以关注编程网行业资讯频道,小编每天都会为大家更新不同的知识点。

阅读原文内容投诉

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

软考中级精品资料免费领

  • 历年真题答案解析
  • 备考技巧名师总结
  • 高频考点精准押题
  • 2024年上半年信息系统项目管理师第二批次真题及答案解析(完整版)

    难度     813人已做
    查看
  • 【考后总结】2024年5月26日信息系统项目管理师第2批次考情分析

    难度     354人已做
    查看
  • 【考后总结】2024年5月25日信息系统项目管理师第1批次考情分析

    难度     318人已做
    查看
  • 2024年上半年软考高项第一、二批次真题考点汇总(完整版)

    难度     435人已做
    查看
  • 2024年上半年系统架构设计师考试综合知识真题

    难度     224人已做
    查看

相关文章

发现更多好内容

猜你喜欢

AI推送时光机
位置:首页-资讯-后端开发
咦!没有更多了?去看看其它编程学习网 内容吧
首页课程
资料下载
问答资讯