Pandas 用法总结

一.生成数据表

1.首先导入pandas库，一般都会用到numpy库，先导备用：

    #####       import numpy as np ?    #####       import pandas as pd?####    2.导入CSV或者xlsx文件：

data = pd.DataFrame(pd.read_csv(‘name.csv‘,header=1))

data = pd.DataFrame(pd.read_exce(‘name.xlsx‘))

3.用pandas创建数据表

df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006],  "date":pd.date_range(‘20130102‘, periods=6),  "city":[‘Beijing ‘, ‘SH‘, ‘ guangzhou ‘, ‘Shenzhen‘, ‘shanghai‘, ‘BEIJING ‘], "age":[23,44,54,32,34,32], "category":[‘100-A‘,‘100-B‘,‘110-A‘,‘110-C‘,‘210-A‘,‘130-F‘],  "price":[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]},  columns =[‘id‘,‘date‘,‘city‘,‘category‘,‘age‘,‘price‘])

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二.数据表信息查看

1.维度查看：

data.shape

2.数据表基本信息（维度.列名称.数据格式.所占空间等）

data.info()

3、每一列数据的格式：

? data.dtypes

4、某一列格式：

? data[‘B’].dtype

5、空值：

? data.isnull()

6、查看某一列空值：

? data.isnull()

7、查看某一列的唯一值：

? data[‘B’].unique()

8、查看数据表的值：

? data.values

9、查看列名称：

? data.columns

10、查看前10行数据、后10行数据：

? data.head() #默认前10行数据 data.tail() #默认后10 行数据

三.数据表清洗

1、用数字0填充空值：

? data.fillna(value=0)

2、使用列prince的均值对NA进行填充：

? data[‘prince’].fillna(df[‘prince’].mean())

3、清楚city字段的字符空格：

? data[‘city’]=df[‘city’].map(str.strip)

4、大小写转换：

? data[‘city’]=df[‘city’].str.lower()

5、更改数据格式：

? data[‘price’].astype(‘int’)

6、更改列名称：

? data.rename(columns={‘category’: ‘category-size’})

7、删除后出现的重复值：

? data[‘city’].drop_duplicates()

8、删除先出现的重复值：

? data[‘city’].drop_duplicates(keep=’last’)

9、数据替换：

? data[‘city’].replace(‘sh’, ‘shanghai’)

四、数据预处理

df1=pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006,1007,1008], "gender":[‘male‘,‘female‘,‘male‘,‘female‘,‘male‘,‘female‘,‘male‘,‘female‘],"pay":[‘Y‘,‘N‘,‘Y‘,‘Y‘,‘N‘,‘Y‘,‘N‘,‘Y‘,],"m-point":[10,12,20,40,40,40,30,20]})

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  1、数据表合并

  1.1 merge

  df_inner=pd.merge(df,df1,how=‘inner‘) # 匹配合并，交集 df_left=pd.merge(df,df1,how=‘left‘) df_right=pd.merge(df,df1,how=‘right‘)df_outer=pd.merge(df,df1,how=‘outer‘) #并集

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  1.2 append

  result = df1.append(df2)

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  1.3 join

  result = left.join(right, on=‘key‘)

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  1.4 concat

  pd.concat(objs, axis=0, join=‘outer‘, join_axes=None, ignore_index=False,          keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False,          copy=True)

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  objs︰ 一个序列或系列、 综合或面板对象的映射。如果字典中传递，将作为键参数，使用排序的键，除非它传递，在这种情况下的值将会选择 （见下文）。任何没有任何反对将默默地被丢弃，除非他们都没有在这种情况下将引发 ValueError。 axis: {0，1，…}，默认值为 0。要连接沿轴。 join: {‘内部’、 ‘外’}，默认 ‘外’。如何处理其他 axis(es) 上的索引。联盟内、 外的交叉口。 ignore_index︰ 布尔值、 默认 False。如果为 True，则不要串联轴上使用的索引值。由此产生的轴将标记 0，…，n-1。这是有用的如果你串联串联轴没有有意义的索引信息的对象。请注意在联接中仍然受到尊重的其他轴上的索引值。 join_axes︰ 索引对象的列表。具体的指标，用于其他 n-1 轴而不是执行内部/外部设置逻辑。 keys︰ 序列，默认为无。构建分层索引使用通过的键作为最外面的级别。如果多个级别获得通过，应包含元组。 levels︰ 列表的序列，默认为无。具体水平 （唯一值） 用于构建多重。否则，他们将推断钥匙。 names︰ 列表中，默认为无。由此产生的分层索引中的级的名称。 verify_integrity︰ 布尔值、 默认 False。检查是否新的串联的轴包含重复项。这可以是相对于实际数据串联非常昂贵。 副本︰ 布尔值、 默认 True。如果为 False，请不要，不必要地复制数据。

  例子：1.frames = [df1, df2, df3] 2.result = pd.concat(frames)

  2、设置索引列

  ? df_inner.set_index(‘id’)

3、按照特定列的值排序：

df_inner.sort_values(by=[‘age’])

4、按照索引列排序：

df_inner.sort_index()

5、如果prince列的值>3000，group列显示high，否则显示low：

df_inner[‘group’] = np.where(df_inner[‘price’] > 3000,’high’,’low’)

6、对复合多个条件的数据进行分组标记

df_inner.loc[(df_inner[‘city’] == ‘beijing’) & (df_inner[‘price’] >= 4000), ‘sign’]=1

7、对category字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值为df_inner的索引列，列名称为category和size

pd.DataFrame((x.split(‘-‘) for x in df_inner[‘category’]),index=df_inner.index,columns=[‘category’,’size’]))

8、将完成分裂后的数据表和原df_inner数据表进行匹配

df_inner=pd.merge(df_inner,split,right_index=True, left_index=True)

五.数据提取

主要用到的三个函数：loc,iloc和ix，loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。

1、按索引提取单行的数值

? df_inner.loc[3]

2、按索引提取区域行数值

? df_inner.iloc[0:5]

3、重设索引

? df_inner.reset_index()

4、设置日期为索引

? df_inner=df_inner.set_index(‘date’)

5、提取4日之前的所有数据

? df_inner[:’2013-01-04’]

6、使用iloc按位置区域提取数据

? df_inner.iloc[:3,:2] #冒号前后的数字不再是索引的标签名称，而是数据所在的位置，从0开始，前三行，前两列。

7、适应iloc按位置单独提起数据

? df_inner.iloc[[0,2,5],[4,5]] #提取第0、2、5行，4、5列

8、使用ix按索引标签和位置混合提取数据

? df_inner.ix[:’2013-01-03’,:4] #2013-01-03号之前，前四列数据

9、判断city列的值是否为北京

? df_inner[‘city’].isin([‘beijing’])

10、判断city列里是否包含beijing和shanghai，然后将符 合条件的数据提取出来

? df_inner.loc[df_inner[‘city’].isin([‘beijing’,’shanghai’])]

11、提取前三个字符，并生成数据表

? pd.DataFrame(category.str[:3])

六.数据筛选

使用与、或、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选，并进行计数和求和。

1、使用“与”进行筛选

df_inner.loc[(df_inner[‘age’] > 25) & (df_inner[‘city’] == ‘beijing’), [‘id’,’city’,’age’,’category’,’gender’]]

2、使用“或”进行筛选

df_inner.loc[(df_inner[‘age’] > 25) | (df_inner[‘city’] == ‘beijing’), [‘id’,’city’,’age’,’category’,’gender’]].sort([‘age’])

3、使用“非”条件进行筛选

df_inner.loc[(df_inner[‘city’] != ‘beijing’), [‘id’,’city’,’age’,’category’,’gender’]].sort([‘id’])

4、对筛选后的数据按city列进行计数

df_inner.loc[(df_inner[‘city’] != ‘beijing’), [‘id’,’city’,’age’,’category’,’gender’]].sort([‘id’]).city.count()

5、使用query函数进行筛选

df_inner.query(‘city == [“beijing”, “shanghai”]’)

6、对筛选后的结果按prince进行求和

df_inner.query(‘city == [“beijing”, “shanghai”]’).price.sum()

七.数据汇总

主要函数是groupby和pivote_table

1、对所有的列进行计数汇总

df_inner.groupby(‘city’).count()

2、按城市对id字段进行计数

df_inner.groupby(‘city’)[‘id’].count()

3、对两个字段进行汇总计数

df_inner.groupby([‘city’,’size’])[‘id’].count()

4、对city字段进行汇总，并分别计算prince的合计和均值

df_inner.groupby(‘city’)[‘price’].agg([len,np.sum, np.mean])

八.数据统计

数据采样，计算标准差，协方差和相关系数

1、简单的数据采样

df_inner.sample(n=3)

2、手动设置采样权重

weights = [0, 0, 0, 0, 0.5, 0.5] df_inner.sample(n=2, weights=weights)

3、采样后不放回

df_inner.sample(n=6, replace=False)

4、采样后放回

df_inner.sample(n=6, replace=True)

5、 数据表描述性统计

df_inner.describe().round(2).T #round函数设置显示小数位，T表示转置

6、计算列的标准差

df_inner[‘price’].std()

7、计算两个字段间的协方差

df_inner[‘price’].cov(df_inner[‘m-point’])

8、数据表中所有字段间的协方差

df_inner.cov()

9、两个字段的相关性分析

df_inner[‘price’].corr(df_inner[‘m-point’]) #相关系数在-1到1之间，接近1为正相关，接近-1为负相关，0为不相关

10、数据表的相关性分析

df_inner.corr()

九.数据输出

分析后的数据可以输出为xlsx格式和csv格式

1、写入Excel

df_inner.to_excel(‘excel_to_python.xlsx’, sheet_name=’bluewhale_cc’)

2、写入到CSV

df_inner.to_csv(‘excel_to_python.csv’)

原文地址：https://www.cnblogs.com/zuichuyouren/p/11094662.html