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pandas
- Pandas是基于NumPy的数据分析模块
- Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效操作大型数据集所需的工具
- Pandas提供了大量能使我们快速便捷处理数据的函数和方法
- Pandas的数据结构
1 Series（序列）
- Series（序列）是一种类似于一维数组的对象，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（即索引）组成
- Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。如果没有为数据指定索引，会自动创建一个0到N-1(N为数据的长度）的整数型索引
1.1 基本概念
1.1.1 索引 ser[‘a’]、ser.a、ser[0]、ser.get(‘a’)
from pandas import Series,DataFrame
s=Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d']) #指定索引，显式索引
#索引，获取单个值
s['b']
s.b
s.get('b')
s[1]
s=Series([3,4,5,6],index=['a','a','b','b']) #索引可以重复，但是尽量不要这样做
s
1.1.2 切片
1.1.2.1 基于标签切片的时候，切片区间全闭
1.1.2.2 基于位置的切片语法 切片区间左闭右开
1.1.3 选择和过滤
1.1.3.1 直接通过Series进行比较
1.1.3.2 通过Series.index 或者 Series.values进行比较
1.2 序列创建
1.2.1 列表，元组(一维)
1.2.2 标量
s1=Series(5,index=['a','b','c','d']) #标量，自动重复以匹配索引长度
s1
1.2.3 数组
s1=Series(np.arange(1,5),index=['a','b','c','d']) #数组
s1
1.2.4 字典
dict1={'a':1,'b':3,'c':5,'d':8}
s1=Series(dict1) #不指定索引，默认以字典的key作为索引，字典值作为值
s1
1.3 序列、索引名字及属性
1.3.1 序列的名字和索引名字
1.3.2 序列的属性
ser2.name #名字
ser2.values #数据
ser2.index #索引
ser2.dtype #series的数据类型
1.4 序列的运算
1.4.1 序列运算保留索引
1.4.2 序列运算，索引自动对齐
2 DataFrame
2.1 构建DataFrame
2.1.1 二维列表创建
通过二维列表，二维元组直接创建，默认行列索引
data1=[[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]] #二维列表创建,二维元组
d1=DataFrame(data1) #默认行索引和列索引
d1
创建dataframe后添加行索引和列索引
d1.index=['a','b','c'] #创建dataframe后添加行索引和列索引
d1.columns=['one','two','three']
d1
创建dataframe的时候加上行索引和列索引
data1=[[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]] #二维列表创建,二维元组
d1=DataFrame(data1,index=['a','b','c'],columns=['one','two','three'])#创建的时候加上行索引和列索引
d1
2.1.2 二维数组创建
创建dataframe时，默认行列索引
df2=DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4)) #数组转换为dataframe
df2
创建dataframe时，添加行列索引名
2.1.3 等长列表、 元组、 数组、 序列组成的字典创建
等长列表组成的字典
data1={'a':[1,2,3],'b':[4,5,6]} #把key抽出形成columns
DataFrame(data1)
等长元组组成的字典
等长数组组成的字典
等长序列组成的字典
2.1.4 字典组成的字典创建
dist_dict={'shanghai':{2015:10,2016:11,2018:12},'beijing':{2015:102,2016:103,2017:109}}
DataFrame(dist_dict) #外层的key形成columns，里层的key成为index
2.1.5 字典的列表创建
data = [{'a': 1, 'b': 2,'d':3}, {'a': 10, 'b': 20, 'c': 30}]
DataFrame(data)
2.1.6 Series 创建DataFrame
data2 = [Series([1, 2],index=['a','b']),Series([1,2],index=['a','c'])]
DataFrame(data2)
2.2 二维结构数据转换
| 二维列表 | 二维数组 | 矩阵 | dataframe | |
|---|---|---|---|---|
| 二维列表 L | – | np.array(L) | np.mat(L) | pd.DataFrame(L) |
| 二维数组 a | a.tolist() | – | np.mat(a) | pd.DataFrame(a) |
| 矩阵 m | m.tolist() | np.array(m) | – | pd.DataFrame(m) |
| dataframe | df.values.tolist() | df.values | np.mat(df.values) | – |
2.2.1 二维列表转其他
2.2.2 二维数组转其他
2.2.3 矩阵转其他
2.2.4 dataframe转其他
2.3 数据的读写
filepath_or_buffer: 文件,
sep=',', 数据分隔符
delimiter=None, 同上
header='infer', 表头/列名 ,默认,用数据的第一行作为列名. None就是不用数据列名
names=None, 列名
index_col=None, 用哪一列作为行索引
2.3.1 读写csv文件
data1=[[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]] #二维列表创建,二维元组
d1=DataFrame(data1,index=['a','b','c'],columns=['one','two','three']) #创建的时候加上行索引和列索引
d1
#写
d1.to_csv('d1.csv',sep=',', header=True) #写入csv,带header，sep指定分割符，一般使用','
#读
pd.read_csv('d1.csv',index_col=0) #将第0列设置为索引
-----------------------------------------------------------------------
#写
d1.to_csv('d2.csv',sep=',', header=False) #写入csv,不带header
#读
pd.read_csv('d2.csv',index_col=0,names=['one','two','three']) #names参数增加列名(在读的时候列名用names)
2.3.2 读写excel文件
#写到excel中的某个表格
d1.to_excel('d1.xlsx',sheet_name='d1_sheet')
#读取excel中的某个表格
pd.read_excel('d1.xlsx',sheet_name='d1_sheet',index_col=0)
#写到多个表格，上下文管理语句
with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:
d1.to_excel(writer, sheet_name='d1')
d2.to_excel(writer, sheet_name='iris')
2.3.3 读html文件
df1=pd.read_html('http://www网址')
2.3.4 读粘贴板数据
pd.read_clipboard() #从粘贴板读取数据
2.4 数据的查看
df.head() #默认前5行，想查看前几行，括号中写几
df.tail() #默认尾部5行，想查看尾部几行，括号中写几
df.sample(n = 4) #随机的抽取，n = 4随机抽取4行
df.sample(frac=0.2, replace=True, weights=df1.列名, random_state=0) #抽取20%的数据；可放回；权重（有多少条数据就应该有多少个数进行对应）；随机数种子
df.shape #形状
查看数据框的形状，得到一个元组，元组中的值表示数据框的行数和列数
df.dtypes #查看数据类型
df.isnull() #缺失值
df.info() #详细信息
详细信息，包括数据类型以及缺失值
注意字符串字段类型Dtype 显示 object而不是str
因为存储的地址（有固定位宽），而不是数据本身；
str类型的值长度并不固定，不知道应该赋予多少位宽，所以显示的类型是object
df.index 行索引
df.columns 列名
2.5 索引和切片
2.5.1 行的选择
隐式索引，默认的索引选择行
df[:1] #选择第一行，默认的索引选择行
显示索引，选取索引名
2.5.2 列的选择
df['列名'] #选出的是序列
df.列名 #选出的是序列
df[['列名']] #选择一列，dataframe
df[['列名1','列名2']] #选择多列
2.5.3 行，列的选择：loc方式 显式
df.loc[ 行标签信息，列标签信息 ]#行列标签注意带有引号
#如果只对列有要求，行信息不可以省略，用冒号表示全部都要
2.5.4 行，列的选择：iloc方式 隐式
df.iloc[行位置信息，列位置信息]
df1.iloc[1:3,0:2] #两部分参数，对行的需求和对列的需求
df1.iloc[1:3]#如果只对行有要求，列信息可以省略
df1.iloc[:,[2,4]] #如果只对列有要求，行信息不可以省略，用冒号表示全部都要
2.5.5 过滤
选择满足条件的行
选择满足条件的列
选择满足条件的行和列
2.5.6 索引设置
将某列设置为索引:set_index
恢复默认索引:reset_index
创建一个适应新索引的新对象：reindex
2.5.7 修改索引/列名
参数:
index：修改行索引
columns：修改列索引
也可以支持函数,或者是字典映射
2.6 dataframe的增加和删除
2.6.1 新增行
df.loc['index名'] = 数据 #数据长度要一致
2.6.2 新增列
df['列名'] = 数据
df.insert(序号,'列名',数据)
2.6.3 删除行或列
#删除 要不是index 就是columns
df.drop('index名',axis=0) #删除行，默认情况，axis=0，新生成操作
df.drop('列名',axis=1) #删除列
drop #删除列/行
df.drop(index=[1,2]) #删除行
df.drop(columns=["列名"]) #删除列
del df['列名'] #直接在原数据中删除该列
df.pop("列名") #弹出删除列
df.drop(‘index名’,axis=0) #删除行，默认情况，axis=0，新生成操作
df.drop(‘列名’,axis=1) #删除列
df.drop(index=[1,2]) #删除行
df.drop(columns=[“列名”]) #删除列
del df[‘列名’] #直接在原数据中删除该列
2.7 算术运算和对齐
2.7.1 dataframe之间相加
#dataframe的运算，索引自动对齐，行索引对齐，列索引对齐，不足的部分引入缺失值
df1 = DataFrame([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]],
index=['a','c','b'],columns=['one','two','three'])
df2 = DataFrame(np.arange(0,16).reshape(4,4),
index=['a','b','c','d'],columns=['one','two','three','four'])
df1+df2 #直接相加
df1.add(df2,fill_value=0) #调用方法,对有缺失的数据进行填充，填充完再进行相加
2.7.2 dataframe和数相加,每一个元素都进行操作
2.7.3 映射：apply,map,applymap
apply：针对行和列操作，可以对dataframe，可以对序列
map：对序列中的单个元素进行操作
applymap：对dataframe中的单个元素进行操作
2.7.3.1 apply：针对行和列操作，可以对dataframe，可以对序列
2.7.3.2 map：对序列中的单个元素进行操作
2.7.3.3 applymap：对dataframe中的单个元素进行操作
原文地址:https://blog.csdn.net/one_bird_/article/details/129375904
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