pandas基础学习

1、pandas介绍

  pandas是python中专门专门用于数据处理和数据分析的第三方库。
pandas常用的基本功能如下：

• 从Excel、CSV、网页、SQL、剪切板等文件或工具中读取数据
• 合并多个文件或电子表格中的数据，将数据拆分为独立的文件
• 数据清洗、如去重、处理缺失值、填充默认值、补全格式，处理极端值等
• 建立高效的索引、支持大体量数据、灵活方便的数据查询、筛选
• 按一定业务逻辑插入计算后的列、删除列
• 分组聚合数据，可独立指定分组后的各字段计算方式
• 数据的装置，如行装列，列转行变更处理
• 连接数据库，直接用SQL查询数据并进行处理
• 对时序数据进行分组采样，如按季、月、小时，也可以自定义周期，如工作日
• 窗口计算，移动窗口统计、日期移动等
• 灵活的可视化图表输出，支持所有的统计图像
• 为数据表格增加展示样式，提高数据识别效率

2、pandas的数据结构

  pandas提供了Series和DataFrame作为数组数据的存储框架，数据进入这两种框架后，就可以用他们提供的强大的处理方法进行数据处理。

2.1 Series

  Series（系列、数列、序列）是一个带有标签的一维数组，是由一组数据以及与这组数据有关的标签（索引）组成，Series对象可以存储整数、浮点数、字符串、Python对象等多种数据类型的数据，是pandas最基础的数据结构。各国的GDP就是一个典型的数据结构，如：中国 14.34 ，其中，国家是标签（也称索引），不是具体的数据，起到解释、定位数据的作用。

2.1.1 Series对象的创建

语法结构：pd.Series(data,index=index)

#series对象的创建
import pandas as pd
data=[13.14,21.34,5.08,10.18]
index=['中国','美国','意大利','俄罗斯']
s=pd.Series(data=data,index=index)
print(s)

中国 13.14
美国 21.34
意大利 5.08
俄罗斯 10.18
dtype: float64

2.1.2 Series的索引

位置索引，范围为[0,N-1]

#位置索引
data=[13.14,21.34,5.08,10.18]
s=pd.Series(data=data)
print(s)
print(s[2])#s[2]---获取位置索引为2的值

0 13.14
1 21.34
2 5.08
3 10.18
dtype: float64
5.08

标签索引
  Series对象名[索引名称]
  获取多个标签索引值，使用[[标签索引1，标签索引2，……]]

data=[13.14,21.34,5.08,10.18]
index=['中国','美国','意大利','俄罗斯']
s=pd.Series(data=data,index=index)
print(s)
print(s['中国'])#中国，为标签索引
print(s[['中国','俄罗斯']])#获取多个数据

中国 13.14
美国 21.34
意大利 5.08
俄罗斯 10.18
dtype: float64

13.14

中国 13.14
俄罗斯 10.18
dtype: float64

切片索引 :Series对象名[start : stop : step]

data=[13.14,21.34,5.08,10.18]
index=['中国','美国','意大利','俄罗斯']
s=pd.Series(data=data,index=index)
print(s[0:2:2])#位置索引切片，含投不含尾
print(s['中国':'意大利':2])#标签索引切片，含头含尾

中国 13.14
dtype: float64

中国 13.14
意大利 5.08
dtype: float64

获取Series的索引和值 ：获取索引s.index，获取值s.values

data=[13.14,21.34,5.08,10.18]
index=['中国','美国','意大利','俄罗斯']
s=pd.Series(data=data,index=index)
print(s.index)
print(list(s.index))#通常将索引转换成列表输出
print(s.values)

Index([‘中国’, ‘美国’, ‘意大利’, ‘俄罗斯’], dtype=‘object’)

[‘中国’, ‘美国’, ‘意大利’, ‘俄罗斯’]

[13.14 21.34 5.08 10.18]

2.2 DataFrame

  DataFrame意为数据框架，是Pandas库中的一种数据结构，类似于二维表，由行和列组成，与Series一样支持多种数据类型

2.2.1 DataFrame对象的创建

语法结构：pd.DataFrame(data,index,columns,dtype)

#创建方式一：列表方式创建DataFrame对象
data=[['小太阳',320.9,100],['鼠标',150.3,50],['小刀',1.5,200]]
column=['名称','单价','数量']
df=pd.DataFrame(data=data,columns=column)
print(df)
print(type(df))

名称     单价   数量

0 小太阳 320.9 100
1 鼠标 150.3 50
2 小刀 1.5 200
<class ‘pandas.core.frame.DataFrame’&gt;

#创建方式二：字典方式创建DataFrame对象
ata={'名称':['小太阳','鼠标','小刀'],
     '单价':[320.9,150.3,1.5],
     '数量':[100,50,200]}
f=pd.DataFrame(data=data)
print(df)
print(type(df))

 名称 单价 数量
0 小太阳 320.9 100
1 鼠标 150.3 50
2 小刀 1.5 200
<class ‘pandas.core.frame.DataFrame’>

注意事项：使用字典创建DataFrame对象时，列表长度必须保持一致；当值为单个时，其他行自动填充

2.2.2 DataFrame的属性

属性	描述
values	查看所有元素的值
dtypes	查看所有元素的类型
index	查看所有行名、重命名行名
columns	查看所有列名、重命名列名
T	行列数据转换
head	查看前N条数据，默认5条
tail	查看后N条数据，默认5条
shape	查看行数和列数shape[0]表示行,shape[1]表示列
info	查看索引、数据类型和内存信息

#values——查看所有元素的值
data=[['中国',1400,21],['美国',7000,25],['俄罗斯',1000,18]]
column=['国家','数量','GDP']
df=pd.DataFrame(data=data,columns=column)
print(df)
print('查看所有值n',df.values)

data=[['中国',1400,21],['美国',7000,25],['俄罗斯',1000,18]]
column=['国家','数量','GDP']
df=pd.DataFrame(data=data,columns=column)
print(df)
print('------------')
print('查看所有元素的类型n', df.dtypes)

data=[['中国',1400,21],['美国',7000,25],['俄罗斯',1000,18]]
column=['国家','数量','GDP']
df=pd.DataFrame(data=data,columns=column)
print(df)
print('------------')
print('查看所有行名称n',list(df. index))
print('------------')
df.index=[1,2,3]#修改行名称
print ('修改行名称后的dfn',df)

data=[['中国',1400,21],['美国',7000,25],['俄罗斯',1000,18]]
column=['国家','数量','GDP']
df=pd.DataFrame(data=data,columns=column)
print(df)
print('------------')
print('查看列索引n', df.columns)
print('------------')
df.columns=['国家','商品数量','GDP']
print('查看列名称该后的dfn',df)

data=[['中国',1400,21],['美国',7000,25],['俄罗斯',1000,18]]
column=['国家','数量','GDP']
df=pd.DataFrame(data=data,columns=column)
print(df)
print('------------')
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)#规则格式
df=df.T
print('转置后的dfn',df)

data=[['中国',1400,21],['美国',7000,25],['俄罗斯',1000,18]]
column=['国家','数量','GDP']
df=pd.DataFrame(data=data,columns=column)
print(df)
print('------------')
print('查看前2条数据n',df.head(2))
print('------------')
print('查看后1条数据n',df.tail(2))
print('------------')
print('查看行数和列数n','行',df.shape[0],'  列',df.shape[1])

data=[['中国',1400,21],['美国',7000,25],['俄罗斯',1000,18]]
column=['国家','数量','GDP']
df=pd.DataFrame(data=data,columns=column)
print(df)
print('------------')
print('查看索引，数据类型，内存信息n',df.info)

2.2.3 DataFrame的函数

属性	描述
describe()	查看每列的统计汇总信息,DataFrame类型
count()	返回每一列的非空值的个数
sum()	返回每一列的和，无法计算返回空值
max()	返回每一列的最大值
min()	返回每一列的最小值

data=[['中国',1400,21],['美国',7000,25],['俄罗斯',1000,18]]
column=['国家','数量','GDP']
df=pd.DataFrame(data=data,columns=column)
print(df)
print('------------')
print('查看每列的统计汇总信息n', df.describe())

data=[['中国',1400,21],['美国',7000,25],['俄罗斯',1000,18]]
column=['国家','数量','GDP']
df=pd.DataFrame(data=data,columns=column)
print(df)
print('------------')
print('查看每列的统计汇总信息n', df.describe())
print('------------')
print('返回每一列的非空值的个数n',df.count())

data=[['中国',1400,21],['美国',7000,25],['俄罗斯',1000,18]]
column=['国家','数量','GDP']
df=pd.DataFrame(data=data,columns=column)
print(df)
print('------------')
print('返回每一列的和，无法计算返回空值n',df.sum())
print('------------')
print('返回每一列的最大值n',df.max())
print('------------')
print('返回每一列的最小值n',df.min())

3、数据基础操作

3.1 导入数据

3.1.1 导入Excel数据

  Excel数据常常导入的是.xls或.xlsx文件
  语法结构：pd.read_excel(io,sheet_name,header)
  io：表示.xls或.xlsx文件路径或类文件对象.
  sheet_name：表示工作表，取值如下表所示
  header：默认值为0，取第一行的值为列名，数据为除列名以外的数据，如果数据不包含列名，则设置header=None

值	说明
sheet_name=0	第一个Sheet页中的数据作为DataFrame对象
sheet_name=1	第二个Sheet页中的数据作为DataFrame对象
sheet_name=‘Sheet1’	名称为’Sheet1’的Sheet页中的数据作为DataFrame对象
sheet_name=[0,1,‘Sheet3’]	第一个、第二个和名称为Sheet3的Sheet页中的数据作为DataFrame对象
sheet_name=None	读取所有工作表

#导入Excel数据
data=pd.read_excel(r'C:UsersDesktopdata.xlsx',sheet_name='1%',header=0)
print(data)

#导入指定列的数据
import pandas as pd
df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktopdata.xlsx',sheet_name='1%' , usecols=['入流','出流','水位'])
print (df)

3.1.2 导入CSV文件

  除了Excel文件，CSV文件是pandas另一种重要文件形式，CSV可用记事本打开
语法结构：pd.read_csv(filepath_or_buffer,sep=,header,encoding=None)
  filepath_or_buffer：字符串、文件路径,也可以是URL链接
  sep：每行数据内容的分割符号字符串、分隔符，CSV常用’,’
  header：指定作为列名的行，默认值为0，即取第一行的值为列名。数据为除列名以外的数据，若数据不包含列表，则设置header=None
  names：用来指定列的名称，类似于列表的序列，不允许有重复值
  usecols：用来获取指定列名的的数据
  skip_blank_lines：跳过指定行数
  nrows：用于指定需要读取的行数，常用于较大的数据
  encoding：字符串，默认值为None，文件的编码格式

df=pd.read_csv(r'C:UsersDesktopdata.CSV',sep=',',encoding='gbk')#ANSI默认为gbk
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)#规则格式
print(df)

3.1.3 导入MTHL网页

语法结构：pd.read_html(io,match=’.+ ‘,flavor,header,encoding)
  io：字符串、文件路径，也可以是URL链接，网址不接受https
  match：正则表达式
  flavor：解释器，默认为’lxml’.
  header：指定列标题所在的行
  encoding：文件的编码格式
注：导入MTHL网页数据时只能导入table标签的数据

#导入HTML
url='http://www.espn.com/nba/salaries'
df=pd.DataFrame()#创建一个空的DataFrame对象

#DataFrame添加数据
df=df.append(pd.read_html(url,header=0))
print (df)

#将数据保存
df.to_csv('nba球员薪水',index=False)#index=False表示保存时不要索引,保存位置与该编码文件在同一个目录

3.2 数据提取

3.2.1 按行提取

数据提取常用到DataFrame对象的loc属性与iloc属性
 loc属性，以列名(columns)和行名(index)作为参数，当只有一个参数时，默认是行名，即抽取整行数据，包括所有列。
 iloc属性，以行和列位置索引(即:0,1,2…）作为参数，0表示第一行，1表示第2行，以此类推。当只有一个参数时，默认是行索引，即抽取整行数据,包括所有列。

data=[[45,65,200],[56,45,50],[67,67,67]]
index=['张三','李四','王五']
columns=['数学','语文','英语']
df=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)

print (df)
print('----------')
#提取单行数据
print('loc提取行数据n',df.loc['李四'])
print('----------')
print('loc提取行数据n',df.iloc[1])

data=[[45,65,200],[56,45,50],[67,67,67]]
index=['张三','李四','王五']
columns=['数学','语文','英语']
df=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)
print (df)
print('----------')

#提取多行数据
print('loc提取多行数据n',df.loc[['张三','王五']])
print('----------')
print('loc提取多行数据n',df.iloc[[0,2]])

data=[[45,65,200],[56,45,50],[67,67,67]]
index=['张三','李四','王五']
columns=['数学','语文','英语']
df=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)
print (df)
print('----------')

#提取多行数据
print('loc提取连续多行数据n',df.loc['张三':'王五'])#含头含尾
print('----------')
print('loc提取连续多行数据n',df.iloc[0:2])#含头不含尾

3.2.2 按列提取

data=[[45,65,200],[56,45,50],[67,67,67]]
index=['张三','李四','王五']
columns=['数学','语文','英语']
df=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)

print (df)
print('----------')
print('直接提取n',df[['数学','英语']])#直接提取
print('----------')
#提取多行数据
print('loc提取列数据n',df.loc[:,['数学','英语']])#含头含尾
print('----------')
print('iloc提取连续多列数据n',df.iloc[:,1:])#含头不含尾

3.2.3 提取区域数据

data=[[45,65,200],[56,45,50],[67,67,67]]
index=['张三','李四','王五']
columns=['数学','语文','英语']
df=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)

print(df)
print('----------')
print('李四的数学与英语成绩n',df.loc['李四',['数学','英语']])
print('----------')
print('张三与王五的语文成绩n',df.iloc[[0,2],[1]])

3.2.4 提取指定条件数据

data=[[75,56,80],[56,45,50],[60,67,67]]
index=['张三','李四','王五']
columns=['数学','语文','英语']
df=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)

print(df)
print('----------')
print('提取数学成绩及格的数据n',df.loc[df['数学']>=60])
print('----------')
print('提取数学和语文成绩都及格的数据n',df.loc[(df['数学']>=60)&(df['语文']>=60)])

3.3 数据操作

3.3.1 数据的增加

按列增加数据

data=[[75,56,80],[56,45,50],[60,67,67]]
index=['张三','李四','王五']
columns=['数学','语文','英语']
df=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)

print(df)
print('----------')
df['物理']=[67,89,94]
print('直接采用赋值的方式在最后增加一列n',df)
print('----------')
df.loc[:,'化学']=[76,83,95]
print('用col属性在最后增加一列n',df)

#在指定索引处插入列数据
data=[[75,56,80],[56,45,50],[60,67,67]]
index=['张三','李四','王五']
columns=['数学','语文','英语']
df=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)

print(df)
print('----------')
lst=[67,89,94]
df.insert(2,'物理',lst)
print('在索引为2处增加一列n',df)

按行增加数据

#按行增加数据
data=[[75,56,80],[56,45,50],[60,67,67]]
index=['张三','李四','王五']
columns=['数学','语文','英语']
df=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)

print(df)
print('----------')
df.loc['陈六']=[56,64,71]
print('在最后增加一行数据n',df)

#合并两个DataFrame对象
data=[[75,56,80],[56,45,50],[60,67,67]]
index=['张三','李四','王五']
columns=['数学','语文','英语']
df=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)

data=[[75,56,80],[56,45,50],[60,67,67]]
index=['张时','李阿','王明']
columns=['数学','语文','英语']
df1=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)

df=df.append(df1)#需要赋值，赋值看不到拼接效果
print(df)

3.3.2 数据的修改

  修改列标题，使用DataFrame对象的columns属性直接赋值，或者使用DataFrame对象的rename方法修改列标题

#修改行标题
data=[[75,56,80],[56,45,50],[60,67,67]]
index=['张三','李四','王五']
columns=['数学','语文','英语']
df=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)

print(df)
print('------------')
df.columns=['数学(上)','语文(上)','英语(上)']
print('直接修改：n',df)
print('------------')
df.rename(columns={'数学(上)':'math','语文(上)':'chinese','英语(上)':'english'},inplace=True)
print('用rename方法：n',df)

  修改行标题，使用DataFrame对象的index属性直接赋值，，或者使用DataFrame对象的rename方法修改行标题

data=[[75,56,80],[56,45,50],[60,67,67]]
index=['张三','李四','王五']
columns=['数学','语文','英语']
df=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)

print(df)
print('------------')
df.index=['张时','李阿','王明']
print('直接修改：n',df)
print('------------')
df.rename({'张时':'zhangshi','李阿':'lia','王明':'wangming'},inplace=True,axis=0)
print('用rename方法：n',df)

  修改数据，使用DataFrame对象的loc属性和iloc属性

#修改数据
data=[[75,56,80],[56,45,50],[60,67,67]]
index=['张三','李四','王五']
columns=['数学','语文','英语']
df=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)

print(df)
print('--------------')
df.loc['张三']=[100,100,90]#修改一整行
print ('修改一整行数据n',df)
print('--------------')
df.iloc[0,:]=[90,90,90]#修改第0行的所有列
print('修改一整行数据n',df)
print('--------------')
df.iloc[1,1]=78#修改第0行的所有列
print('修改单个数据n',df)

3.3.3 数据的删除

  使用DataFrame对象中的drop方法()
语法结构：df.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None,inplace=False)
  labels：表示行标签或列标签
  axis：axis=0表示按行删除，axis=1表示按列删除
  index :删除行，默认值为None
  columns:删除列，默认值为None
  inplace:对原数组作出修改并返回一个新数组。默认值为False,如果值为True,那么原数组直接就将被替换

删除列数据

#删除列数据
data=[[75,56,80],[56,45,50],[60,67,67]]
index=['张三','李四','王五']
columns=['数学','语文','英语']
df=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)

print(df)
print('--------------')
df1=df.drop(['数学'],axis=1,inplace=False)
print(df1)
print('--------------')
df2=df.drop(columns='数学', inplace=False)
print(df2)
print('--------------')
df.drop(labels='数学', axis=1,inplace=True)
print(df)

删除行数据

#删除行数据
data=[[75,56,80],[56,45,50],[60,67,67]]
index=['张三','李四','王五']
columns=['数学','语文','英语']
df=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)

print(df)
print('--------------')
df1=df.drop(['张三'],axis=0,inplace=False)
print(df1)
print('--------------')
df2=df.drop(index='张三', inplace=False)
print(df2)
print('--------------')
df.drop(labels='张三', axis=0,inplace=True)
print(df)

删除指定条件的数据

#删除指定条件的数据
data=[[75,56,80],[56,45,50],[50,67,67]]
index=['张三','李四','王五']
columns=['数学','语文','英语']
df=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)

print(df)
print('--------------')
df.drop(df[df['数学']<60].index[:], inplace=True)
print('删除数学成绩小于60的数据n',df)

3.4 数据清洗

3.4.1 查看缺失值

·使用DataFrame对象的info()方法

df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktopdata.xlsx',sheet_name='1%',header=0)
print(df)
print('-----------------------------------')
print(df.info())

3.4.2 判断数据是否存在缺失值

使用DataFrame的isnull()方法和notnull()方法

df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktopdata.xlsx',sheet_name='1%',header=0)
print(df)
print('-----------------------------------')
print(df.isnull())
print('-----------------------------------')
print(df.notnull())

3.4.3缺失值的处理

缺失值的处理方式有不处理、删除、填充或替换、插值(均值、中位数、众数等填补)

#删除缺失值
df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktopdata.xlsx',sheet_name='1%',header=0)
print(df)
print('-----------------------------------')
df=df.dropna()
print(df)

#提取指定不为null的数据
df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktopdata.xlsx',sheet_name='1%',header=0)
print(df)
print('-----------------------------------')
print('提取出流不为null的数据n',df[df['出流'].notnull()])

#填充数据
df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktopdata.xlsx',sheet_name='1%',header=0)
print(df)
print('-----------------------------------')
df['出流']=df['出流'].fillna(0)
print('用0填充后的数据n',df)

3.4.4 重复值处理

#删除全部重复的数据
df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktopdata.xlsx',sheet_name='1%',header=0)
print(df)
print('-----------------------------------')
print('判断是否存在重复值n',df.duplicated())
print('-----------------------------------')
df=df.drop_duplicates()
print('删除全部重复的数据n',df)

#删除指定列重复的数据
df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktopdata.xlsx',sheet_name='1%',header=0)
print(df)
print('-----------------------------------')
print('判断是否存在重复值n',df.duplicated('水位'))
print('-----------------------------------')
df=df.drop_duplicates(['水位'],keep='last')
print('删除指定列重复的数据，保留重复行的最后一行n',df)

3.5 异常值的检测与处理

  异常值是指超出或低于正常范围的值
  异常值的检测方式，根据给定的数据范围进行判断，不在范围内的数据视为异常值，常用检测方式有均方差、箱形图
  异常值的处理方式有删除、当成缺失值处理、当成特殊情况进行分析

箱型图各参数数学含义（转自：箱形图（python画箱线图））

4、基于索引的相关操作

  Pandas索引的作用有更方便地查询数据、提升查询性能。其中，如果索引是唯一的，Pandas会使用哈希表优化；如果索引不是唯一，但是有序，Pandas会使用二分查找算法；如果索引是完全随机的，那么每次查询都要扫描数据表。

4.1 重新设置索引

语法结构：**df.reindex(labels=None, index=None, columns=None, axis=None, method=None, copy=True, level=None, fill_value=nan, limit=None, tolerance=None)**

labels：新标签/索引，使“ axis”指定的轴与之一致。
index, columns：符合的新标签/索引。最好是一个Index对象，以避免重复数据
axis：轴到目标。可以是轴名称(“索引”，“列”)或数字(0、1)
method：NaN填充方法，{None，“ backfill” /“ bfill”，“ pad” /“ ffill”，“ nearest”}，pad/ffill：用前一个非缺失值去填充该缺失值，backfill/bfill：用下一个非缺失值填充该缺失值，None：指定一个值去替换缺失值（缺省默认这种方式)
copy：即使传递的索引相同，也返回一个新对象
level：在一个级别上广播，在传递的MultiIndex级别上匹配索引值
fill_value：在计算之前，使用此值填充现有的缺失(NaN)值以及成功完DataFrame对齐所需的任何新元素。如果两个对应的DataFrame位置中的数据均丢失，则结果将丢失。
limit：向前或向后填充的最大连续元素数
tolerance：不完全匹配的原始标签和新标签之间的最大距离。匹配位置处的索引值最满足方程abs(index [indexer]-target)

#重新设置索引
import pandas as pd
df=pd.Series([55,15,32],index=[1,2,3])
print(df)

#重设置设置索引
print ('重设置设置索引后的数据n',df.reindex(range(1,6)))
print('NaN值使用33进行填充后的数据n',df.reindex (range(1,6),fill_value=33))

4.2 设置某列为行索引

  指定某列为行索引与重新设置索引区别在于，重新设置索引前提是存在一个索引，只是不满意而已，而指定某列为行索引是没有用默认的索引。
语法结构：df.set_index()

#设置指定列为行索引
df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktopdata.xlsx',sheet_name='1%')
print(df)
print('-----------------------------------')
df=df.set_index(['时间'])
print ('设置时间一列为索引n',df)

4.3 数据清洗后重新设置连续索引

  语法结构：df.reset_index()

#数据清洗后重新设置连续索引
df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktopdata.xlsx',sheet_name='1%')
print(df)
print('-----------------------------------')
df=df.dropna().reset_index()
print('数据清洗后重新设置连续索引的数据n',df)

4.4 数据的排序

  DataFrame数据排序排序时主要使用sort_values()方法
语法语法：df.sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False,kind=’quicksort ,na_position=’last ,ignore_index=False)
  by：要排序的名称列表
  axis：轴，0表示行，1表示列，默认行排序
  ascending：升序或降序排序，布尔值，指定多个排序可以使用布尔值列表，降序
  inplace：布尔值，默认值为False，如果值为True，则就地排序
  kind：指定排序算法，值为’quicksort(快速排序)、’mergesort(混合排序)或’heapsort(堆排),默认值为quicksort
  na_position：空值(NaN)的位置，值为first空值在数据开头，last空值在最后，默认值为last
  ignore_index：布尔值，是否忽略索引，值为True标记索引（从0开始按顺序的整数值)，值为False则忽略索引

#排序后的数据
df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktopdata.xlsx',sheet_name='1%')
print(df)
print('-----------------------------------')
df=df.sort_values(by='出流')
print('排序后的数据n',df)

df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktopdata.xlsx',sheet_name='1%')
print(df)
print('-----------------------------------')
df=df.sort_values(by=['入流','出流'])#靠后的优先
print('根据多列排序后的数据n',df)

4.5 数据的排名

数据的排名是根据Series或DataFrame对象的某几列的值进行排名，主要使用rank方法
语法结构：df.rank(axis=0,method=‘average”’,ascending=True,na_option=‘keep’)
  axis：轴，0表示行，1表示列，默认按行排序
  method：表示在具有相同值的情况下所使用的排序方法，有average：默认值，平均排序、min：最小值排名、max：最大值排名、first：按值在原始数据中的出现的顺序分配排名、dense：密集排名，类似最小值排名，排名相同的数据只占一个名次
na_option：空值的排序方式，有keep：保留、top：如果升序,将最小排名赋给NaN、bottom：最大升序，将最大排名赋给NaN

df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktopdata.xlsx',sheet_name='1%')
print(df)
print('-----------------------------------')
df=df.sort_values(by='出流')
df['出流量排名']=df['出流'].rank(method='min',ascending=False)
print('根据出流量排名后的数据n',df)

5、数据计算

函数	说明
求和：sum([axis,skipna])	axis=1表示按行加，axis=0表示按列加，默认列加skipna=1表示将NaN转0, skipna=0表示不转
求均值：mean([axis,skipna])
最大值：max([axis,skipna])
最小值：min([axis,skipna])
中位数：media(axis=None,skipna=None)	axis=1表示行, axis=0表示列，默认为None；skipna布尔值，表示计算结果是否排除了NaN/Null,默认为True
求众数：mode(axis=0,dropna=True)	axis=1表示行, axis=0表示列，默认值为0，dropna是否删除缺失值，布尔型，默认为True
求方差：var(axis=None,skipna=None)
标准差：std(axis=None,skipna=None)
分位数：quantile(q=0.5,axis=0, numeric_only=True)	numeric_only的值为False，将计算日期、时间和时增量数据的分位数

df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktopdata.xlsx',sheet_name='1%')
print(df)
print('-----------------------------------')
df.loc['平均数']=df.loc[1:].mean()
print('平均数n',df)

6、数据格式化

  对数据进行格式化，以增加数据的可读性，常用的方式是设置小数位数用df.round(decimals=0)函数、设置百分比用apply()函数与format()函数、设置千位分隔符用apply()函数与format()函数。

6.1 小数位数设置

df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktopdata.xlsx',sheet_name='1%')
print(df)
print('-----------------------------------')
print('保留三位小数n',df.round(3))#对所有数据都有作用

#指定列保留小数——用字典
df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktopdata.xlsx',sheet_name='1%')
print(df)
print('-----------------------------------')
print('指定列保留小数n',df.round({'入流':0,'出流':3,'水位':3}))

#指定列保留小数——用Series
df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktopdata.xlsx',sheet_name='1%')
print(df)
print('-----------------------------------')
S=pd.Series([0,3,3],index=['入流','出流','水位'])
print('指定列保留小数n',df.round(S))

#指定列保留小数——用自定义函数
df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktopdata.xlsx',sheet_name='1%')
print(df)
print('-----------------------------------')
df=df.applymap(lambda x:'{:.3f}'.format (x))
print('指定列保留小数n',df)

6.2 设置百分比

#设置百分比——对列起作用，apply函数
df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktopdata.xlsx',sheet_name='1%')
print(df)
print('-----------------------------------')
df['百分比']=df['出流'].apply(lambda x:format(x,'.0%'))
print (df)

#设置百分比——对列起作用,map函数
df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktopdata.xlsx',sheet_name='1%')
print(df)
print('-----------------------------------')
df['百分比']=df['出流'].map(lambda x:format(x,'.0%'))
print(df)

6.3 千位分隔符

千位分隔符只是为了方面读数，不能参与运算

df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktopdata.xlsx',sheet_name='1%')
print(df)
print('-----------------------------------')
df['入流']=df['入流'].apply(lambda x:format(int(x),','))
print (df)

6.4 apply()、map()、applymap()的区别

  apply()可以在series，对Series的每一个元素都执行一次函数，也可以在DataFrame中起作用，对DataFrame中的某一行或某一列的每个元素执行一次函数

s=pd.Series (data=[ 1,2,3,4],index=['a','b', 'c','d'])
print (s)
print (' --------------------------')
s=s.apply(lambda x:x*10)
print('apply()可以在series，对Series的每一个元素都执行一次函数n',s)

df=pd.DataFrame(data=[[10,20,30,40],[11, 22,33,44]],index=['a','b'], columns=['A','B','C','D'])
print (' --------------------------')
print(df)
df=df.apply(lambda x:x.sum(),axis=0)
print (' --------------------------')
print('apply对DataFrame中的某一行或某一列的每个元素执行一次函数n',df)

  map只能应用在Series的每个元素上，map的参数是一个函数，还可以是字典

df=pd.DataFrame(data=[['男'],['女'],['男'],['女']], index=['张三','李姐','王五','陈妹'],columns=['性别'])
print(df)

def gender(g) :
    if g=='男':
        return 0
    else:
        return 1

df2=df['性别'].map(gender)
print('-----------------')
print('map的参数是一个函数n',df2)
print('-----------------')
df3=df['性别'].map({'男':0,'女':1})
print('map的参数是字典n',df3)

  applymap()将函数应用到DataFrame中的每一个元素中，与apply()的区别，apply()只能应用到某列或某行

df=pd.DataFrame(data=[[10,20,30,40],[11, 22,33,44]],index=['a','b'], columns=['A','B','C','D'])
print (' --------------------------')
print(df)
df=df.applymap(lambda x:x*10)
print (' --------------------------')
print('applymap()将函数应用到DataFrame中的每一个元素中n',df)

7、数据统计分组分析

7.1 分组统计groupby函数

  分组统计函数groupby的功能是根据给定的条件将数据拆分成组，每个组可以独立应用函数(如sum())，并将结果合并到一个数据结构中。
语法结构：df.groupby(by=None,axis=0,as_index=True,sort=True)

按照单列分组计算

#按照一列分组统计
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)#规则格式

df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktop数据统计.xlsx')
print(df)
print('-------------------')
df1=df[['产品名称','数量','标准单价']]
print('对数量，标准单价都进行求和统计n',df1.groupby('产品名称').sum())

按照多列分组计算

#按照多列分组统计
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)#规则格式
df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktop数据统计.xlsx')

print(df)
print('-------------------')
df1=df[['产品名称','销售员','数量','标准单价']]
df1=df1.groupby(['产品名称','销售员']).sum()
print('对数量，标准单价都进行求和统计n',df1)

按照指定列分组计算

#按照指定列分组计算
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)#规则格式

df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktop数据统计.xlsx')
print(df)
print('-------------------')
df1=df[['产品名称','数量','标准单价']]
print('只对数量进行求和统计n',df1.groupby('产品名称')['数量'].sum())

7.2 分组数据的迭代

  分组数据的迭代是通过for循环对分组统计数据进行迭代(遍历分组数据)

#分组数据的迭代
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)#规则格式
df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktop数据统计.xlsx')
print(df)
print('-------------------')
df1=df[['产品名称','数量','标准单价']]
print('分组之后的数据类型为DataFrameGroupByn',df1.groupby('产品名称'))
print('-------------------')
for name,group in df1.groupby('产品名称'):
    print(name,group)

#按照多列分组,数据迭代
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)#规则格式
df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktop数据统计.xlsx')
print(df)
print('-------------------')
df1=df[['产品名称','销售员','数量']]
print('分组之后的数据类型为DataFrameGroupByn',df1)
print('--------------------')
for (name1,name2),group in df1.groupby(['产品名称','销售员']):
    print(name1,name2)
    print(group)
    print('-----------------------')

7.3 聚合函数的使用

  通过groupby()与agg()函数联合使用，常用的函数函数, sum(),mean(),max(),min()等

#单列聚合函数
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)#规则格式
df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktop数据统计.xlsx')
print(df)
print('-------------------')
df1=df[['产品名称','数量']]
print('使用聚合函数后的数据n',df1.groupby('产品名称').agg(['sum','mean']))

不同列用不同聚合函数

#不同列使用不同聚合函数
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)#规则格式
df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktop数据统计.xlsx')
print(df)
print('-------------------')
df1=df[['产品名称','数量','成交金额']]
print('使用聚合函数后的数据n',df1.groupby('产品名称').agg({'数量':['sum','mean'],'成交金额':['max','min']}))

7.4 通过自定义函数对数据进行分组统计

#通过自定义函数对数据进行分组统计
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)#规则格式
df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktop数据统计.xlsx')
print(df)
print('-------------------')
print (df['产品名称'].value_counts()) #df['产品名称']为Series
maxcount=lambda x:x.value_counts().index[0] #行索引为0,即为最大的数，value_counts()为降序排序
maxcount.__name__='销量最多的产品'
df1=df.agg({'产品名称':[maxcount],'数量':['max']})
print('-------------------')
print(df1)

7.5 通过字典和Series对象进行分组统计

通过字典进行分组统计

#通过字典进行分组统计
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) #规则格式
pd.set_option ('display.max_columns',500)
pd.set_option('display.width',1000)
df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktop数据统计.xlsx')
print(df)
df=df.set_index('产品名称')
dic={'南岸':'重庆','江津':'重庆','成都':'四川','泸州':'四川'}
df=df.groupby(dic,axis=1).sum()
print('------------------')
print(df)

通过Series进行分组统计

#通过Series进行分组统计
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) #规则格式
pd.set_option ('display.max_columns',500)
pd.set_option('display.width',1000)
df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktop数据统计.xlsx')
print(df)
df=df.set_index('产品名称')
dic={'南岸':'重庆','江津':'重庆','成都':'四川','泸州':'四川'}
S=pd.Series(dic)
df=df.groupby(S,axis=1).sum()
print('------------------')
print(df)

7.6 数据移位

  数据移位，是指数据上移或者下移
语法结构：df.shift(periods=1,freq=None,axis=0)
  periods：表示移动的幅度，可以是正数，也可以是负数，默认值是1， 1表示移动一次。
  freq：可选参数，默认值为None，只适用于时间序列，如果这个值存在，那么会按照参数值来移动时间索引,而数据值不会发生变化
  axis：axis=1表示列,axis=0表示行，默认值为0

data=[532,937,447,765,564]
index=['一月','二月','三月','四月','五月']
df=pd.DataFrame(data=data,index=index, columns=['手机销量'])
print(df)
print('------------------')
df['销量差']=df['手机销量']-df['手机销量'].shift()
print(df)

8.数据的转换

·数据转换的分类
·—列数据转换为多列数据
行列转换

DataFrame转换为字典、列表和元组等等
语法结构：Series.str.split(pat=None,n=-1,expand=False)
pat：字符串、符号或正则表达式，表示字符串分割的数据，默认以空格分割字
n：整型、分割次数，默认值是-1。0或-1都将返回所有拆分的字符串
expand：布尔型，分割后的结果是否转换为DataFrame，默认值是False

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) #规则格式
pd.set_option ('display.max_columns',500)
pd.set_option('display.width',1000)
df=pd.read_excel(r'C:UsersDesktop数据统计.xlsx',usecols=['客户名','快递地址'])
print(df)
print('-------------------')
df1=df['快递地址'].str.split(' ',expand=True)
df['省']=df1[0]
df['市']=df1[1]
df['区']=df1[2]
print(df)

将元组数据进行分割

data={'a':[1,2,3,4,5],
      'b':[(1,2),(2,3),(3,4),(4,5),(5,6)]}
df=pd.DataFrame (data=data)
print(df)
print('----------------')
df[['b1','b2']]=df['b'].apply(pd.Series)
print (df)

data={'a':[1,2,3,4,5],
      'b':[(1,2),(2,3),(3,4),(4,5),(5,6)]}
df=pd.DataFrame (data=data)
print(df)
print('----------------')
#join()与apply()
df=df.join(df['b'].apply (pd.Series))
print (df)

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