Python|Pandas的常见操作

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为什么要用Pandas

Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能。

pandas的主要特点

  • 基于Numpy创建,继承了Numpy中优秀的特点;
  • 能够直接读取结构化数据进行操作;
  • 以类似于表格的形式呈现数据,便于观察;
  • 提供了大量的数理统计方法。

Pandas的两种数据结构

  • Series:带标签的一维同构数组;
  • DataFrame:带标签的,大小可变的,二维异构表格。

按照层级关系来说的话,可以说DataFrame是Series的容器,Series是标量的容器。先来看一下如何去创建数据。

数据的创建

# 创建Series
import numpy as np
import pandas as pd

s = pd.Series([1, 3, 5, 7, np.nan])
print(type(s))
print(s)
# 使用时间索引以及带标签的Numpy数组创建DataFrame
dates = pd.date_range('20200501', periods=6)
# print(datas)
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list("ABCD"))
print(type(df1))
print(df1)

# 使用Series字典对象生成DataFrame
df2 = pd.DataFrame({
    'A': 1.,
    'B': pd.Timestamp('20200501'),
    'C': pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype='float32'),
    'D': np.array([3] * 4, dtype='int32'),
    'E': pd.Categorical(["test", "train", "test", "train"]),
    'F': 'foo'
})
print(type(df2))
print(df2)
# 判断不同的列的数据类型
df2.dtypes


查看数据

# 查看头部和尾部数据(可以传参)
df1.head()  # 查看头部数据,默认为前五行
df1.tail()  # 查看尾部数据,默认为后五行
# 查看索引与列名
df1.index  # 查看索引
df1.columns  # 查看列名
# 查看整体统计信息
df1.info()

# 查看数据的统计摘要
df1.describe()

# 数据的转置(列和行进行互换)
df1.T

# 按照标签排序
# axis:0按照行名排序;1按照列名排序
# ascending:默认True升序排列;False降序排列
df1.sort_index(axis=1, ascending=False)

# 按照值排序
# axis:default 0,默认按照列排序,即纵向排序;如果为1,则是横向排序。
# by:如果axis=0,那么by="列名";如果axis=1,那么by="行名"。
df1.sort_values(by='B')
# 将df转化为array
df1.to_numpy()

一般的选择数据

# 直接获取数据
df1['A']

# 按照索引值切片行数据
df1[0:3]

# 按照索引名称切片行数据(首尾都可以获取)
df1['20200501':'20200503']

按标签选择数据

# 提取某行数据
df1.loc[dates[0]]

# 按照标签选择多列数据
df1.loc[:, ['A', 'B']]

# 使用切片获取部分数据(也可以获取一个数值)
df1.loc['20200502':'20200504', ['A', 'B']]

按位置选择数据

# 使用索引值位置选择
df1.iloc[3]

# 使用切片的方式批量选择
df1.iloc[3:5, 0:2]

# 使用索引值位置列表选择
df1.iloc[[1, 2, 4], [0, 2]]

按照条件选择数据

# 用单列的值选择数据
df1[df1.A>0]

# 选择df中满足条件的值(不满足会现实NaN)
df1[df1>0]

# 使用isin()选择
df2[df2['E'].isin(['test'])]

赋值

# 按照标签赋值
df1.at[dates[0], 'A'] = 0

# 按照位置赋值
df1.iat[0, 1] = 1

# 条件赋值
df1[df1 > 0] = 2

替换索引(数据)

# 强行修改源数据命名索引
df2.set_axis(list('abcd'), inplace=True)

# 更灵活的修改索引(提供了inplace方法设置是否修改源数据)
df2.rename(index={'a': 'aa', 'b': 'bb'}, columns={'A': 'AA'})

# 修改数据的方法(列表)
df2.replace(['test', 'train'], ['apple', 'banana'])

# 修改数据的方法(字典)
df2.replace({'test': 'apple', 'train': 'banana'})

# 填充缺失值
# df2.fillna()

删除数据

# 删除具体列
df2.drop('A', axis=1)

# 删除具体的行
df2.drop('a', axis=0)

# 根据索引值进行删除
df2.drop(df2.index[3])

# 删除缺失值
df2.dropna()

# 去除重复值
df2.drop_duplicates()

# 按照条件删除数据
df2[df2.E == 'test']

# 删除某列包含特殊字符的行
df2[~df2.E.str.contains('te')]

# 取包含某些字符的记录
df2[df2.E.str.contains('te')]

数据的合并

# 结合数据concat()
df3 = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4))
pieces = [df3[:3], df3[3:7], df3[7:]]
pd.concat(pieces)
# pd.concat([df3[:3], df3[3:7], df3[7:]])

# 连接数据merge()
left = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'foo'], 'lval': [1, 2]})
right = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'foo'], 'rval': [4, 5]})
pd.merge(left, right, on='key')

# 追加数据append()
df4 = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
s = df4.iloc[3]
df4.append(s, ignore_index=True)

数据分组

df5 = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    'C':
    np.random.randn(8),
    'D':
    np.random.randn(8)
})
# 正常的分组
# 我们不能直接查看分组后的结果,要进行一些其他的操作
df5.groupby('A')

# 根据分组统计数值和
df5.groupby('A').sum()

# 对分组进行迭代
for name, group in df5.groupby('B'):
    print(name)
    print(group)

# 将分组结果转换为字典
piece = dict(list(df5.groupby('B')))

apply函数

apply()函数会遍历每一个元素,对元素运行指定的function,具体的用法如下所示:

# 进行矩阵的平方运算

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

df6 = pd.DataFrame(matrix, columns=list('xyz'), index=list('abc'))
df6.apply(np.square)

# 使用lambda函数进行运算(运算指定的行或列)
df6.apply(lambda x: np.square(x) if x.name == 'x' else x)

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