pandas入门学习--------------------------(一)

使用pandas，首先需要熟悉它的2个主要的数据结构：Series和DataFrame。

Series

series是一种类似于一维数组的的对象，它由一组数据(各种Numpy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(索引)组成。

In [1]: from pandas import Series,DataFrame

In [2]: import pandas as pd

In [3]: obj=Series([4,7,-5,3])

In [4]: obj
Out[4]:
0    4
1    7
2   -5
3    3
dtype: int64

Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。由于没有为数据设定索引，会自动创建一个从0到N-1(N为数据的长度)的整数型索引。可以通过series的values和index属性获取其数组的表现形式和索引对象。

In [5]: obj.values
Out[5]: array([ 4,  7, -5,  3], dtype=int64)

In [6]: obj.index
Out[6]: RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

另外，还可以创建一个series带有一个对各个数据点进行标记的索引：

In [7]: obj2=Series([4,7,-5,3],index=[‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘a‘])

In [8]: obj2
Out[8]:
b    4
c    7
d   -5
a    3
dtype: int64

In [9]: obj2.index
Out[9]: Index([‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘a‘], dtype=‘object‘)

与普通的numpy数组相比，你可以通过索引的方式选区series的单个或一组值：

In [10]: obj2[‘a‘]
Out[10]: 3

In [11]: obj2[‘d‘]
Out[11]: -5

In [12]: obj2[‘d‘]=6

In [13]: obj2[‘d‘]
Out[13]: 6

In [14]: obj2[[‘c‘,‘a‘,‘d‘]]
Out[14]:
c    7
a    3
d    6
dtype: int64

注意：选取一组值的时候，obj2[[‘c‘,‘a‘,‘d‘]]是由2个[]组成。

numpy数组的数组运算都会保留索引与值之间的链接：

In [15]: obj2
Out[15]:
b    4
c    7
d    6
a    3
dtype: int64

In [16]: obj2[obj2>0]
Out[16]:
b    4
c    7
d    6
a    3
dtype: int64

In [17]: obj2[obj2-5>0]
Out[17]:
c    7
d    6
dtype: int64

In [18]: obj2*2
Out[18]:
b     8
c    14
d    12
a     6
dtype: int64

还可以将series看成一个定长的有序字典，因为它是索引值到数据值的一个映射。它可以用到许多需要字典参数的函数中：

In [23]: ‘a‘   in obj2
Out[23]: True

In [24]: ‘e‘   in obj2
Out[24]: False

注意：只能用索引，不能用数据值

In [26]: obj2
Out[26]:
b    4
c    7
d    6
a    3
dtype: int64

In [27]: 3 in obj2
Out[27]: False

如果数据被存放在一个python字典中，也可以直接通过这个字典来创建series：

In [28]: sdata={‘ohio‘:35000,‘Texha‘:71000,‘Oraige‘:16000,‘Utah‘:5000}

In [29]: obj3=Series(sdata)

In [30]: obj3
Out[30]:
ohio      35000
Texha     71000
Oraige    16000
Utah       5000
dtype: int64

如果只传入一个字典，则结果中series中的索引就是原字典的键(有序排列)

In [31]: states=[‘California‘,‘ohio‘,‘Utah‘,‘Oraige‘]

In [32]: obj4=Series(sdata,index=states)

In [33]: obj4
Out[33]:
California        NaN
ohio          35000.0
Utah           5000.0
Oraige        16000.0
dtype: float64

上面中，sdata中跟states索引相匹配的那3个值会被找出来并放到相应的位置上。未找到的就用NaN表示。

pandas中的isnull和notnull可用于检测缺失数据

In [34]: pd.isnull(obj4)
Out[34]:
California     True
ohio          False
Utah          False
Oraige        False
dtype: bool

In [35]: pd.notnull(obj4)
Out[35]:
California    False
ohio           True
Utah           True
Oraige         True
dtype: bool

series中也有类似方法：

In [37]: obj4.isnull()
Out[37]:
California     True
ohio          False
Utah          False
Oraige        False
dtype: bool

In [38]: obj4.notnull()
Out[38]:
California    False
ohio           True
Utah           True
Oraige         True
dtype: bool

对于很多应用而言，Series最重要的一个功能就是：它在算术运算中会自动对其不同索引的数据。

In [39]: obj3
Out[39]:
ohio      35000
Texha     71000
Oraige    16000
Utah       5000
dtype: int64

In [40]: obj4
Out[40]:
California        NaN
ohio          35000.0
Utah           5000.0
Oraige        16000.0
dtype: float64

In [41]: obj3+obj4
Out[41]:
California        NaN
Oraige        32000.0
Texha             NaN
Utah          10000.0
ohio          70000.0
dtype: float64

Series对象本身及其索引都有一个name属性，该属性跟pandas其他关键功能关系非常密切：

In [42]: obj4.name

In [43]: obj4.name=‘population‘

In [44]: obj4
Out[44]:
California        NaN
ohio          35000.0
Utah           5000.0
Oraige        16000.0
Name: population, dtype: float64

In [45]: obj4.index.name=‘state‘

In [46]: obj4
Out[46]:
state
California        NaN
ohio          35000.0
Utah           5000.0
Oraige        16000.0
Name: population, dtype: float64

Series的索引可以通过赋值的方式就地修改：

In [47]: obj
Out[47]:
0    4
1    7
2   -5
3    3
dtype: int64

In [48]: obj.index=[‘Bob‘,‘Steve‘,‘Jeff‘,‘Ryan‘]

In [49]: obj
Out[49]:
Bob      4
Steve    7
Jeff    -5
Ryan     3
dtype: int64

DataFrame

DataFrame是一个表格型的数据结构。它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型/(数值丶字符串丶布尔值等)。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典(共同一个索引)。跟其他类似的数据结构相比，DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是平衡的。其实，DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的(而不是列表/字典或别的一维数据结构)。

构建DataFrame的办法很多，最典型的就是由一个等长列表或Numpy数组组成的字符串：

In [52]: data={‘state‘:[‘onio‘,‘onio‘,‘linux‘,‘hp-ux‘,‘red-hat‘],
    ...: ‘year‘:[2000,2001,2002,2001,2002],
    ...: ‘pop‘:[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}

In [53]: frame=DataFrame(data)

In [54]: frame
Out[54]:
     state  year  pop
0     onio  2000  1.5
1     onio  2001  1.7
2    linux  2002  3.6
3    hp-ux  2001  2.4
4  red-hat  2002  2.9

结果DataFrame会自动加上索引(和Series一样)，且全部列会被有序排列

如果指定了列序列，则DataFrame就会按照指定顺序进行排列：

In [55]: DataFrame(data,columns=[‘year‘,‘state‘,‘pop‘])
Out[55]:
   year    state  pop
0  2000     onio  1.5
1  2001     onio  1.7
2  2002    linux  3.6
3  2001    hp-ux  2.4
4  2002  red-hat  2.9

跟series一样如果传入在的列在数据中找不到，就会产生NA值：

In [60]: frame2=DataFrame(data,columns=[‘year‘,‘state‘,‘pop‘,‘debt‘],index=[‘one‘,‘two‘,‘three‘,‘four‘,‘five‘])

In [61]: frame2
Out[61]:
       year    state  pop debt
one    2000     onio  1.5  NaN
two    2001     onio  1.7  NaN
three  2002    linux  3.6  NaN
four   2001    hp-ux  2.4  NaN
five   2002  red-hat  2.9  NaN
In [62]: frame2.columns
Out[62]: Index([‘year‘, ‘state‘, ‘pop‘, ‘debt‘], dtype=‘object‘)

通过类似字典标记的方式或属性的方式，可以将DataFrame的列获取为一个Series：

In [63]: frame2[‘state‘]
Out[63]:
one         onio
two         onio
three      linux
four       hp-ux
five     red-hat
Name: state, dtype: object

列可以通过赋值的方式进行修改，比如可以空的‘debt‘列赋值：

In [73]: frame2
Out[73]:
       year    state  pop debt
one    2000     onio  1.5  NaN
two    2001     onio  1.7  NaN
three  2002    linux  3.6  NaN
four   2001    hp-ux  2.4  NaN
five   2002  red-hat  2.9  NaN

In [74]: frame2[‘debt‘]=16.5

In [75]: frame2
Out[75]:
       year    state  pop  debt
one    2000     onio  1.5  16.5
two    2001     onio  1.7  16.5
three  2002    linux  3.6  16.5
four   2001    hp-ux  2.4  16.5
five   2002  red-hat  2.9  16.5

将列表或者数组赋值给某个列时，其长度必须跟DataFrame的长度向匹配。如果赋值的是一个Series，就会精确匹配DataFrame的索引，所有的空位都将会填上缺失值：

In [76]: val=Series([-1.2,-1.3,-1.4],index=[‘two‘,‘four‘,‘five‘])

In [77]: frame2[‘debt‘]=val

In [78]: frame2
Out[78]:
       year    state  pop  debt
one    2000     onio  1.5   NaN
two    2001     onio  1.7  -1.2
three  2002    linux  3.6   NaN
four   2001    hp-ux  2.4  -1.3
five   2002  red-hat  2.9  -1.4

为不存在的列赋值，会创建出一个新列，关键字del可以删除列：

In [79]: frame2[‘estarn‘]=frame2[‘state‘]==‘onio‘

In [80]: frame2
Out[80]:
       year    state  pop  debt  estarn
one    2000     onio  1.5   NaN    True
two    2001     onio  1.7  -1.2    True
three  2002    linux  3.6   NaN   False
four   2001    hp-ux  2.4  -1.3   False
five   2002  red-hat  2.9  -1.4   False

In [81]: del frame2[‘estarn‘]

In [82]: frame2
Out[82]:
       year    state  pop  debt
one    2000     onio  1.5   NaN
two    2001     onio  1.7  -1.2
three  2002    linux  3.6   NaN
four   2001    hp-ux  2.4  -1.3
five   2002  red-hat  2.9  -1.4

另一种常见的数据形式那就是嵌套字典（也就是字典的字典）

In [85]: pop={‘Nevda‘:{2001:2.4,2002:2.9},‘Ohio‘:{2000:1.5,2001:1.7,2002:3.6}}

In [87]: frame3=DataFrame(pop)

In [88]: frame3
Out[88]:
      Nevda  Ohio
2000    NaN   1.5
2001    2.4   1.7
2002    2.9   3.6

它被解释为：外层字典的键作为列，内层键作为行索引.

当然也可以对结果进行转置：

In [89]: frame3.T
Out[89]:
       2000  2001  2002
Nevda   NaN   2.4   2.9
Ohio    1.5   1.7   3.6

原文地址：https://www.cnblogs.com/catxjd/p/9164165.html

时间： 2024-08-29 07:21:06

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