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本文介绍: 学习 Python 之 Pandas库Pandas库什么是Pandas库?DataFrame 创建和存储1. 使用DataFrame构造函数(1). 使用列表创建(2). 使用字典创建(3). 从另一个DataFrame对象创建2. 从文件读取(1). 从.csv文件读取(2). 从excel文件读取3. 存储DataFrame 查看数据1. 查看前几行2. 查看后几行3. 格式查看4. 查看统计信息DataFrame 列操作1. 增加列2. 删除列3. 选择列4. 修改列Pandas库什么是Panda

学习 Python 之 Pandas库

Pandas库

什么是Pandas库?

Pandas是基于Numpy的专业数据分析工具, 可以灵活高效的处理各种数据集

它提供了的数据结构有DataFrame和Series等

我们可以简单粗的把DataFrame理解为Excel里面的一张表，而Series就是表中的某一列

DataFrame 创建和存储

函数

函数 作用
DataFrame(data = 数据, index = 行标题, columns = 列标题, dtype = 类型, copy = 是否深拷贝) 创建DataFrame对象
read_csv(filepath_or_buffer = 文件路径, delimiter = 分隔符, header = 是否第一行为列标题, engine = 引擎, encoding = 编码) 读取.csv文件创建DataFrame对象
read_excel(路径, header = 指定哪一行为标题, names = 指定列标题) 读取.xlsx文件创建DataFrame对象
.to_csv(路径) 保存为.csv文件
.to_excel(路径) 保存为.xlsx文件

1. 使用DataFrame构造函数

函数 作用
DataFrame(data = 数据, index = 行标题, columns = 列标题, dtype = 类型, copy = 是否深拷贝) 创建DataFrame对象

创建时不指定index，系统会自动生成从0开始的索引, 即行标题从0开始

(1). 使用列表创建
import pandas

dataFrame = pandas.DataFrame(
    data = [
        [60, 78, 92, 85],
        [70, 68, 95, 76],
        [88, 98, 83, 87]
    ],
    index = ['小明', '小红', '小强',],
    columns=['语文', '数学', '英语', '化学'],
    dtype = float,
    copy = True
)
print(dataFrame)

结果:

      语文    数学    英语    化学
小明  60.0  78.0  92.0  85.0
小红  70.0  68.0  95.0  76.0
小强  88.0  98.0  83.0  87.0

使用列表创建

一个列表表示一条记录

index是每一条记录的名称

columns是每一列的名字

(2). 使用字典创建
import pandas

dataFrame = pandas.DataFrame(
    data = {
        '语文': [60, 78, 92, 85],
        '数学': [70, 68, 95, 76],
        '英语': [88, 98, 83, 87],
    },
    index = ['小明', '小红', '小强', '小美'],
    dtype = float,
    copy = True
)
print(dataFrame)

结果:

      语文    数学    英语
小明  60.0  70.0  88.0
小红  78.0  68.0  98.0
小强  92.0  95.0  83.0
小美  85.0  76.0  87.0

使用字典创建

列名称是字典中键的名称, 字典中的元素是该列的值

index是每一条记录的名称, index的长度与字典中某一个键值对的值的长度一样

(3). 从另一个DataFrame对象创建
import pandas

dataFrame = pandas.DataFrame(
    data = [
        [60, 78, 92, 85],
        [70, 68, 95, 76],
        [88, 98, 83, 87]
    ],
    index = ['小明', '小红', '小强', ],
    columns = ['语文', '数学', '英语', '化学'],
    dtype = float,
    copy = False
)
dataFrame2 = pandas.DataFrame(dataFrame, copy = False)
print(dataFrame2)
dataFrame2['语文'] = [0, 0, 0]
print(dataFrame)

结果:

      语文    数学    英语    化学
小明  60.0  78.0  92.0  85.0
小红  70.0  68.0  95.0  76.0
小强  88.0  98.0  83.0  87.0
    语文    数学    英语    化学
小明   0  78.0  92.0  85.0
小红   0  68.0  95.0  76.0
小强   0  98.0  83.0  87.0

从已有的DataFrame创建, copy参数可以指定深拷贝还是浅拷贝

当copy = False是浅拷贝, 上面的这个例子就证明了

2. 从文件读取

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-WPjNMdzf-1654143923432)(Pandas图片/img_1.png)]

函数 作用
read_csv(filepath_or_buffer = 文件路径, delimiter = 分隔符, header = 是否第一行为列标题, engine = 引擎, encoding = 编码) 读取.csv文件创建DataFrame对象
read_excel(路径, header = 指定哪一行为标题, names = 指定列标题) 读取.xlsx文件创建DataFrame对象
(1). 从.csv文件读取

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img–hbWIevrU-1654143923434)(Pandas图片/img_2.png)]

import pandas

dataFrame = pandas.read_csv('../数据/test.csv')
print(dataFrame)

结果:

   姓名    语文    数学     英语
0  小明  62.0  66.0   86.0
1  小红  86.0  97.5  100.0

默认分隔符以”,”逗号分割, 可以指定分割类型

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-djldd8ju-1654143923435)(Pandas图片/img_3.png)]

import pandas

dataFrame = pandas.read_csv(
    '../数据/test.csv',
    delimiter = '|'
)
print(dataFrame)

结果:

   姓名    语文    数学     英语
0  小明  62.0  66.0   86.0
1  小红  86.0  97.5  100.0

默认以第一行作为列标题, 可以不知道列标题, 这样第一行也变成了数据

import pandas

dataFrame = pandas.read_csv(
    filepath_or_buffer = '../数据/test.csv',
    delimiter = '|',
    header = None,
    engine = 'python',
    encoding = 'utf-8'
)
print(dataFrame)

结果:

    0    1     2     3
0  姓名   语文    数学    英语
1  小明  62.   66.   86.
2  小红  86.  97.5  100.

engine是使用的分析引擎，读取csv文件一般指定python避免中文和编码造成的报错

encoding是编码格式

(2). 从excel文件读取

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-M48iNtPG-1654143923436)(Pandas图片/img.png)]

import pandas

dataFrame = pandas.read_excel(
    '../数据/test.XLSX',
    header = None
)
print(dataFrame)

    0     1     2
0  姓名    语文    数学
1  小明  66.5    86
2  小红    89  99.5

3. 存储

函数 作用
.to_csv(路径) 保存为.csv文件
.to_excel(路径) 保存为.xlsx文件

DataFrame 查看数据

函数

函数 作用
.head(n = 5) 查看数据前n行
.tail(n = 5) 查看数据后n行
.info() 查看数据信息
.describe() 查看数据统计信息

1. 查看前几行

import pandas
from sklearn import datasets

iris = datasets.load_iris()
dataFrame = pandas.DataFrame(iris.data)
print(dataFrame.head(10))

结果:

     0    1    2    3
0  5.1  3.5  1.4  0.2
1  4.9  3.0  1.4  0.2
2  4.7  3.2  1.3  0.2
3  4.6  3.1  1.5  0.2
4  5.0  3.6  1.4  0.2
5  5.4  3.9  1.7  0.4
6  4.6  3.4  1.4  0.3
7  5.0  3.4  1.5  0.2
8  4.4  2.9  1.4  0.2
9  4.9  3.1  1.5  0.1

2. 查看后几行

import pandas
from sklearn import datasets

iris = datasets.load_iris()
dataFrame = pandas.DataFrame(iris.data)
print(dataFrame.tail())

结果:

       0    1    2    3
145  6.7  3.0  5.2  2.3
146  6.3  2.5  5.0  1.9
147  6.5  3.0  5.2  2.0
148  6.2  3.4  5.4  2.3
149  5.9  3.0  5.1  1.8

3. 格式查看

import pandas
from sklearn import datasets

iris = datasets.load_iris()
dataFrame = pandas.DataFrame(iris.data)
print(dataFrame.info())

结果:

# 对象的类型
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'&gt;
# 数据范围, 一共150个, 从0 - 149
RangeIndex: 150 entries, 0 to 149
# 数据一共4列
Data columns (total 4 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   0       150 non-null    float64
 1   1       150 non-null    float64
 2   2       150 non-null    float64
 3   3       150 non-null    float64
dtypes: float64(4)
memory usage: 4.8 KB
None

4. 查看统计信息

import pandas
from sklearn import datasets

iris = datasets.load_iris()
dataFrame = pandas.DataFrame(iris.data)
print(dataFrame.describe())

结果:

                0           1           2           3
count  150.000000  150.000000  150.000000  150.000000
mean     5.843333    3.057333    3.758000    1.199333
std      0.828066    0.435866    1.765298    0.762238
min      4.300000    2.000000    1.000000    0.100000
25%      5.100000    2.800000    1.600000    0.300000
50%      5.800000    3.000000    4.350000    1.300000
75%      6.400000    3.300000    5.100000    1.800000
max      7.900000    4.400000    6.900000    2.500000

DataFrame 列操作

函数

函数 作用
.drop(列名, axis = 1, inplace = True) 查看数据前n行

1. 增加列

增加一列，用dataFrame[‘新列名’] = 新列值的形式, 在原数据基础上赋值即可

import pandas

dataFrame = pandas.DataFrame(
    data=[
        [60, 78, 92, 85],
        [70, 68, 95, 76],
        [88, 98, 83, 87]
    ],
    index = ['小明', '小红', '小强', ],
    columns = ['语文', '数学', '英语', '化学'],
    dtype = float
)
print(dataFrame)
dataFrame['生物'] = [96, 86, 88]
print(dataFrame)

结果:

      语文    数学    英语    化学
小明  60.0  78.0  92.0  85.0
小红  70.0  68.0  95.0  76.0
小强  88.0  98.0  83.0  87.0
      语文    数学    英语    化学  生物
小明  60.0  78.0  92.0  85.0  96
小红  70.0  68.0  95.0  76.0  86
小强  88.0  98.0  83.0  87.0  88

将其他的数据列增加过来, 即横向合并

import pandas

dataFrame1 = pandas.DataFrame(
    data=[
        ['一级', '读书', 21, 176],
        ['二级', '游泳', 22, 178],
        ['三级', '游泳', 21, 185],
        ['二级', '游泳', 19, 182],
    ],
    columns=['等级', '爱好', '年龄', '身高'],
    index = ['小明', '小红', '小强', '小于']
)
print(dataFrame1)
dataFrame2 = pandas.DataFrame(
    data=[
        ['学士', 'O'],
        ['学士', 'A'],
        ['博士', 'A'],
        ['院士', 'B'],
    ],
    columns=['学位', '血型'],
    index = ['小明', '小红', '小强', '小于']
)
print(dataFrame2)
r = pandas.merge(
    left = dataFrame1,
    right = dataFrame2,
    left_index = True,
    right_index = True,
    how = 'inner'
)
print(r)

结果:

    等级  爱好  年龄   身高
小明  一级  读书  21  176
小红  二级  游泳  22  178
小强  三级  游泳  21  185
小于  二级  游泳  19  182
    学位 血型
小明  学士  O
小红  学士  A
小强  博士  A
小于  院士  B

2. 删除列

使用, axis = 0表示对行操作, axis = 1表示针对列的操作, inplace为True, 则直接在源数据上进行修改, 否则源数据会保持原样

import pandas

dataFrame = pandas.DataFrame(
    data=[
        [60, 78, 92, 85],
        [70, 68, 95, 76],
        [88, 98, 83, 87]
    ],
    index = ['小明', '小红', '小强', ],
    columns = ['语文', '数学', '英语', '化学'],
    dtype = float
)
dataFrame['生物'] = [96, 86, 88]
print(dataFrame)
dataFrame.drop('化学', axis = 1, inplace = True)
print(dataFrame)

结果:

      语文    数学    英语    化学  生物
小明  60.0  78.0  92.0  85.0  96
小红  70.0  68.0  95.0  76.0  86
小强  88.0  98.0  83.0  87.0  88
      语文    数学    英语  生物
小明  60.0  78.0  92.0  96
小红  70.0  68.0  95.0  86
小强  88.0  98.0  83.0  88

3. 选择列

import pandas
dataFrame = pandas.DataFrame(
    data=[
        [60, 78, 92, 85],
        [70, 68, 95, 76],
        [88, 98, 83, 87]
    ],
    index=['小明', '小红', '小强', ],
    columns=['语文', '数学', '英语', '化学'],
    dtype=float
)
print(dataFrame['语文'])
print(dataFrame[['语文', '化学']])

结果:

小明    60.0
小红    70.0
小强    88.0
Name: 语文, dtype: float64
      语文    化学
小明  60.0  85.0
小红  70.0  76.0
小强  88.0  87.0

4. 修改列

全部修改为同一个值

指定修改的列的内容

import pandas
dataFrame = pandas.DataFrame(
    data=[
        [60, 78, 92, 85],
        [70, 68, 95, 76],
        [88, 98, 83, 87]
    ],
    index=['小明', '小红', '小强', ],
    columns=['语文', '数学', '英语', '化学'],
    dtype=float
)
dataFrame['语文'] = 1
dataFrame['化学'] = [100, 100, 100.0]
print(dataFrame)

结果:

    语文    数学    英语     化学
小明   1  78.0  92.0  100.0
小红   1  68.0  95.0  100.0
小强   1  98.0  83.0  100.0

DataFrame 索引

属性 作用
iloc[ , ] 对数据操作, 允许整数, 整数的列表, 切片, 布尔数组
loc[ , ] 对数据操作, 允许标签和布尔
isin(数据列表) 处于数据列表

1. 数字索引

dataFrame[行索引, 列索引]

取出数据中 3×3的零

import pandas

dataFrame = pandas.DataFrame(
    data=[
        [60, 78, 92, 85],
        [70, 68, 95, 76],
        [88, 98, 83, 87],
        [60, 78, 92, 85],
        [70, 0, 0, 0],
        [88, 0, 0, 0],
        [60, 0, 0, 0],
        [70, 68, 95, 76],
        [88, 98, 83, 87]
    ],
    dtype = float,
    columns = ['语文', '数学', '英语', '化学']
)
a = dataFrame.iloc[4:7, 1:]
print(a)

结果:

    数学   英语   化学
4  0.0  0.0  0.0
5  0.0  0.0  0.0
6  0.0  0.0  0.0

取出数据中 2×2的零

import pandas

dataFrame = pandas.DataFrame(
    data=[
        [60, 78, 92, 85],
        [70, 68, 95, 76],
        [88, 98, 83, 87],
        [60, 78, 92, 85],
        [70, 0, 92, 0],
        [60, 78, 92, 85],
        [60, 0, 92, 0],
        [70, 68, 95, 76],
        [88, 98, 83, 87]
    ],
    dtype = float,
    columns = ['语文', '数学', '英语', '化学']
)
a = dataFrame.iloc[4:7:2, 1:4:2]
print(a)

结果:

    数学   化学
4  0.0  0.0
6  0.0  0.0

2. 布尔索引

dataFrame[行索引, 列索引]

行索引和列索引可以是布尔数组

import pandas

dataFrame = pandas.DataFrame(
    data=[
        ['一级', '读书', 21, 176],
        ['二级', '游泳', 22, 178],
        ['三级', '游泳', 21, 185],
        ['二级', '游泳', 19, 182],
    ],
    columns = ['等级', '爱好', '年龄', '身高']
)
b = [True, False, False, True]
a = dataFrame.iloc[b, :]
print(a)

结果:

   等级  爱好  年龄   身高
0  一级  读书  21  176
3  二级  游泳  19  182

iloc()函数参数允许:

  1. 整数
  2. 整数的列表
  3. 切片
  4. 布尔数组

3. 标签索引

import pandas

dataFrame = pandas.DataFrame(
    data=[
        ['一级', '读书', 21, 176],
        ['二级', '游泳', 22, 178],
        ['三级', '游泳', 21, 185],
        ['二级', '游泳', 19, 182],
    ],
    columns=['等级', '爱好', '年龄', '身高']
)
# 找出等级为一的全部数据
b = (dataFrame['等级'] == '一级') &amp; (dataFrame['年龄'] == 21)
r = dataFrame.loc[b, :]
print(r)
r = dataFrame.loc[:, ['年龄']]
print(r)

结果:

   等级  爱好  年龄   身高
0  一级  读书  21  176
   年龄
0  21
1  22
2  21
3  19

找出等级在是二和三的数据

import pandas

dataFrame = pandas.DataFrame(
    data=[
        ['一级', '读书', 21, 176],
        ['二级', '游泳', 22, 178],
        ['三级', '游泳', 21, 185],
        ['二级', '游泳', 19, 182],
    ],
    columns=['等级', '爱好', '年龄', '身高']
)
b = dataFrame['等级'].isin(['二级', '三级'])
r = dataFrame.loc[b, :]
print(r)

结果:

   等级  爱好  年龄   身高
1  二级  游泳  22  178
2  三级  游泳  21  185
3  二级  游泳  19  182

DataFrame 操作

函数 作用
concat(dataFrame列表) 将这些dataFrame的数据纵向叠加
merge(left = 左表, right = 右表, left_index, right_index, how = 连接方式) 按照指定连接方式将两个表合并
.dropna(subset = 列名列表) 只要一行中任意一个字段为空，就会被删除
.isnull() 返回布尔DataFrame对象
.fillna(值) 用值填充空值
.dropduplicates(subset = 列名列表, keep = 'first' 或 'last') 删除完全重复行, 可指定某字段重复时删除, 默认保留第一个, 后面重复的会删掉
.sort_values(by = 列名, ascending = 是否升序) 对指定列排序
.groupby('列名') 对指定列分组, 就是把该列值一样的分成一组
cut(x = 切分数据, bins = 切分方式, right = 是否包含右区间, labels = 分割后每段的名字列表) 对一个数组进行分段
inplace属性 True : 对原来数据操作, False : 不对原来的数据操作

1. 纵向合并

import pandas

dataFrame1 = pandas.DataFrame(
    data=[
        ['一级', '读书', 21, 176],
        ['二级', '游泳', 22, 178],
        ['三级', '游泳', 21, 185],
        ['二级', '游泳', 19, 182],
    ],
    columns=['等级', '爱好', '年龄', '身高'],
    index = ['小明', '小红', '小强', '小于']
)
r = pandas.concat([dataFrame1, dataFrame1])
print(r)

结果:

    等级  爱好  年龄   身高
小明  一级  读书  21  176
小红  二级  游泳  22  178
小强  三级  游泳  21  185
小于  二级  游泳  19  182
小明  一级  读书  21  176
小红  二级  游泳  22  178
小强  三级  游泳  21  185
小于  二级  游泳  19  182

2. 横向合并

import pandas

dataFrame1 = pandas.DataFrame(
    data=[
        ['一级', '读书', 21, 176],
        ['二级', '游泳', 22, 178],
        ['三级', '游泳', 21, 185],
        ['二级', '游泳', 19, 182],
    ],
    columns=['等级', '爱好', '年龄', '身高'],
    index=['小明', '小红', '小强', '小于']
)
print(dataFrame1)
dataFrame2 = pandas.DataFrame(
    data=[
        ['学士', 'O'],
        ['学士', 'A'],
        ['博士', 'A'],
        ['院士', 'B'],
    ],
    columns=['学位', '血型'],
    index=['小明', '小红', '小强', '小于']
)
print(dataFrame2)
r = pandas.merge(
    left=dataFrame1,
    right=dataFrame2,
    left_index=True,
    right_index=True,
    how='inner'
)
print(r)

结果:

    等级  爱好  年龄   身高
小明  一级  读书  21  176
小红  二级  游泳  22  178
小强  三级  游泳  21  185
小于  二级  游泳  19  182
小明  一级  读书  21  176
小红  二级  游泳  22  178
小强  三级  游泳  21  185
小于  二级  游泳  19  182
参数 作用
left 左表名
right 右表名
left_index 左表按照索引连接
right_index 右表按照索引连接
how 连接方式, inner, left, right, outer

左连接左表数据不改变, 连接时没有的字段为空

右连接右表数据不改变, 连接时没有的字段为空

外连接是两个表的数据都不变, 没有的字段为空

3. 空值处理

函数 作用
.dropna(subset = 列名列表) 只要一行中任意一个字段为空，就会被删除
.isnull() 返回布尔DataFrame对象
(1). 判断空值
import pandas

dataFrame = pandas.DataFrame(
    data=[
        ['一级', None, 21, 176],
        ['二级', '游泳', None, 178],
        ['三级', '游泳', 21, 185],
        [None, '游泳', 19, None],
    ],
    columns=['等级', '爱好', '年龄', '身高'],
    index=['小明', '小红', '小强', '小于']
)
print(dataFrame)
print(dataFrame.isnull())
print(dataFrame['等级'].isnull())

结果:

      等级    爱好    年龄     身高
小明    一级  None  21.0  176.0
小红    二级    游泳   NaN  178.0
小强    三级    游泳  21.0  185.0
小于  None    游泳  19.0    NaN
       等级     爱好     年龄     身高
小明  False   True  False  False
小红  False  False   True  False
小强  False  False  False  False
小于   True  False  False   True
小明    False
小红    False
小强    False
小于     True
Name: 等级, dtype: bool
(2). 计算空值个数
import pandas

dataFrame = pandas.DataFrame(
    data=[
        ['一级', None, 21, 176],
        ['二级', '游泳', None, 178],
        ['三级', '游泳', 21, 185],
        [None, '游泳', 19, None],
    ],
    columns=['等级', '爱好', '年龄', '身高'],
    index=['小明', '小红', '小强', '小于']
)
print(dataFrame)
print(dataFrame.isnull().sum())

结果:

      等级    爱好    年龄     身高
小明    一级  None  21.0  176.0
小红    二级    游泳   NaN  178.0
小强    三级    游泳  21.0  185.0
小于  None    游泳  19.0    NaN
等级    1
爱好    1
年龄    1
身高    1
dtype: int64
(3). 删除空值

dropna()函数, 只要一行中任意一个字段为空，就会被删除

dropna(subset = [‘列名’]), 指定当某列出现空值才删除

import pandas

dataFrame = pandas.DataFrame(
    data=[
        ['一级', None, 21, 176],
        ['二级', '游泳', None, 178],
        ['三级', '游泳', 21, 185],
        [None, '游泳', 19, None],
    ],
    columns=['等级', '爱好', '年龄', '身高'],
    index=['小明', '小红', '小强', '小于']
)
print(dataFrame)
print(dataFrame.dropna())

结果:

      等级    爱好    年龄     身高
小明    一级  None  21.0  176.0
小红    二级    游泳   NaN  178.0
小强    三级    游泳  21.0  185.0
小于  None    游泳  19.0    NaN
    等级  爱好    年龄     身高
小强  三级  游泳  21.0  185.0
(4). 填充空值
import pandas

dataFrame = pandas.DataFrame(
    data=[
        ['一级', None, 21, 176],
        ['二级', '游泳', None, 178],
        ['三级', '游泳', 21, 185],
        [None, '游泳', 19, None],
    ],
    columns=['等级', '爱好', '年龄', '身高'],
    index=['小明', '小红', '小强', '小于']
)
print(dataFrame)
dataFrame['年龄'] = dataFrame['年龄'].fillna(20)
print(dataFrame)

结果:

小明    一级  None  21.0  176.0
小红    二级    游泳   NaN  178.0
小强    三级    游泳  21.0  185.0
小于  None    游泳  19.0    NaN
      等级    爱好    年龄     身高
小明    一级  None  21.0  176.0
小红    二级    游泳  20.0  178.0
小强    三级    游泳  21.0  185.0
小于  None    游泳  19.0    NaN

4. 去重

函数 作用
.dropduplicates(subset = 列名列表, keep = 'first' 或 'last') 删除完全重复行, 可指定某字段重复时删除, 默认保留第一个, 后面重复的会删掉 
import pandas

dataFrame = pandas.DataFrame(
    data=[
        ['一级', None, 21, 176],
        ['二级', '游泳', None, 178],
        ['三级', '游泳', 21, 185],
        [None, '游泳', 19, None],
    ],
    columns=['等级', '爱好', '年龄', '身高'],
    index=['小明', '小红', '小强', '小于']
)
print(dataFrame)
print(dataFrame.drop_duplicates(subset = ['爱好'], keep = 'first'))

结果:

      等级    爱好    年龄     身高
小明    一级  None  21.0  176.0
小红    二级    游泳   NaN  178.0
小强    三级    游泳  21.0  185.0
小于  None    游泳  19.0    NaN
    等级    爱好    年龄     身高
小明  一级  None  21.0  176.0
小红  二级    游泳   NaN  178.0

5. 排序

函数 作用
.sort_values(by = 列名, ascending = 是否升序) 对某列排序 
import pandas

dataFrame = pandas.DataFrame(
    data=[
        ['一级', None, 21, 176],
        ['二级', '游泳', None, 178],
        ['三级', '游泳', 21, 185],
        [None, '游泳', 19, None],
    ],
    columns=['等级', '爱好', '年龄', '身高'],
    index=['小明', '小红', '小强', '小于']
)
print(dataFrame)
dataFrame = dataFrame.sort_values(by = '等级', ascending = True)
print(dataFrame)

结果:

      等级    爱好    年龄     身高
小明    一级  None  21.0  176.0
小红    二级    游泳   NaN  178.0
小强    三级    游泳  21.0  185.0
小于  None    游泳  19.0    NaN
      等级    爱好    年龄     身高
小明    一级  None  21.0  176.0
小强    三级    游泳  21.0  185.0
小红    二级    游泳   NaN  178.0
小于  None    游泳  19.0    NaN

6. 分组

分组就是把指定的一列的值相同的分为一组, 调用一些函数对这些指定列值相同数据进行操作

函数 作用
.groupby('列名') 对指定列分组, 就是把该列值一样的分成一组
计算值函数 作用
sum() 组内求和
max() 组内求最大值
min() 组内求最小值
std() 组内求标准差
mean() 组内求平均数 
import pandas

dataFrame = pandas.DataFrame(
    data=[
        ['一级', '读书', 21, 176],
        ['二级', '游泳', 20, 178],
        ['三级', '游泳', 21, 185],
        ['四级', '游泳', 19, 177],
    ],
    columns=['等级', '爱好', '年龄', '身高'],
    index=['小明', '小红', '小强', '小于']
)
print(dataFrame)
groupData = dataFrame.groupby('年龄')
print(groupData)
print(groupData.sum())
print(groupData.max())
print(groupData.min())
print(groupData.std())
print(groupData.mean())

结果:

    等级  爱好  年龄   身高
小明  一级  读书  21  176
小红  二级  游泳  20  178
小强  三级  游泳  21  185
小于  四级  游泳  19  177
<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000001E4FB3E4730>
     身高
年龄     
19  177
20  178
21  361
    等级  爱好   身高
年龄             
19  四级  游泳  177
20  二级  游泳  178
21  三级  读书  185
    等级  爱好   身高
年龄             
19  四级  游泳  177
20  二级  游泳  178
21  一级  游泳  176
          身高
年龄          
19       NaN
20       NaN
21  6.363961
       身高
年龄       
19  177.0
20  178.0
21  180.5

可以指定分组后的数据的列进行操作

dataFrame = pandas.DataFrame(
    data=[
        ['一级', '读书', 21, 176],
        ['二级', '游泳', 20, 178],
        ['三级', '游泳', 21, 185],
        ['四级', '游泳', 19, 177],
        ['四级', '读书', 19, 165],
        ['四级', '读书', 19, 190],
    ],
    columns=['等级', '爱好', '年龄', '身高'],
    index=['小明', '小红', '小强', '小于', '小兰', '小智']
)
print(dataFrame)
groupData = dataFrame.groupby('年龄')
groupData = groupData['身高']
print(groupData.sum())

结果:

    等级  爱好  年龄   身高
小明  一级  读书  21  176
小红  二级  游泳  20  178
小强  三级  游泳  21  185
小于  四级  游泳  19  177
小兰  四级  读书  19  165
小智  四级  读书  19  190
年龄
19    532
20    178
21    361
Name: 身高, dtype: int64

7. 分段

函数 作用
cut(x = 切分数据, bins = 切分方式, right = 是否包含右区间, labels = 分割后每段的名字列表) 对一个数组进行分段 
import pandas

dataFrame = pandas.DataFrame(
    data=[
        ['一级', '读书', 21, 176],
        ['二级', '游泳', 20, 178],
        ['三级', '游泳', 21, 185],
        ['四级', '游泳', 19, 177],
        ['四级', '读书', 19, 165],
        ['四级', '读书', 19, 190],
    ],
    columns=['等级', '爱好', '年龄', '身高'],
    index=['小明', '小红', '小强', '小于', '小兰', '小智']
)
r = pandas.cut(x = dataFrame['身高'], bins = [160, 170, 180, 190, 200], right = False, labels = ['中等身高', '身高较高', '身高很高', '身高太高'])
print(r, end = 'n')
r = pandas.cut(x=dataFrame['身高'], bins = 4, right=False, labels=['中等身高', '身高较高', '身高很高', '身高太高'])
print(r)

结果:

小明    身高较高
小红    身高较高
小强    身高很高
小于    身高较高
小兰    中等身高
小智    身高太高
Name: 身高, dtype: category
Categories (4, object): ['中等身高' < '身高较高' < '身高很高' < '身高太高']
小明    身高较高
小红    身高很高
小强    身高太高
小于    身高较高
小兰    中等身高
小智    身高太高
Name: 身高, dtype: category
Categories (4, object): ['中等身高' < '身高较高' < '身高很高' < '身高太高']

原文地址:https://blog.csdn.net/qq_37354060/article/details/125024503

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