Python数据分析教程(二):Pandas

Pandas导入 Pandas是Python第三方库,提供高性能易用数据类型和分析工具 Pandas基于NumPy实现,常与NumPy和Matplotlib一同使用 两个数据类型:Series, DataFrame
import pandas as pd
Pandas与numpy的比较

Pandas的Series类型

由一组数据及与之相关的数据索引组成

Pandas的Series类型的创建

Series类型可以由如下类型创建:

Python列表,index与列表元素个数一致 标量值,index表达Series类型的尺寸 Python字典,键值对中的“键”是索引,index从字典中进行选择操作 ndarray,索引和数据都可以通过ndarray类型创建 其他函数,range()函数等

Pandas的Series类型的基本操作

Series类型包含index和values两个部分:

index 获得索引 values 获得数据

由ndarray或字典创建的Series,操作类似ndarray或字典类型

pandas的DataFrame类型

DataFrame类型由共用相同索引的一组列组成

DataFrame是一个表格型的数据类型,每列值类型可以不同

DataFrame既有行索引、也有列索引

DataFrame常用于表达二维数据,但可以表达多维数据

DataFrame是二维带“标签”数组

DataFrame基本操作类似Series,依据行列索引

pandas的DataFrame类型创建

DataFrame类型可以由如下类型创建:

二维ndarray对象 由一维ndarray、列表、字典、元组或Series构成的字典 Series类型 其他的DataFrame类型

Pandas的Dataframe类型的基本操作 pandas索引操作 pandas重新索引

reindex()能够改变或重排Series和DataFrame索引

reindex(index=None, columns=None, …)的参数

pandas删除索引

drop()能够删除Series和DataFrame指定行或列索引

pandas数据运算 算术运算根据行列索引,补齐后运算,运算默认产生浮点数 补齐时缺项填充NaN (空值) 二维和一维、一维和零维间为广播运算 采用+ ‐ * /符号进行的二元运算产生新的对象

算术运算

不同维度间为广播运算,一维Series默认在轴1参与运算 使用运算方法可以令一维Series参与轴0运算 Pandas数据分析 pandas导入与导出数据 导入数据

pd.read_csv(filename):从CSV文件导入数据

pd.read_table(filename):从限定分隔符的文本文件导入数据

pd.read_excel(filename):从Excel文件导入数据

pd.read_sql(query, connection_object):从SQL表/库导入数据

pd.read_json(json_string):从JSON格式的字符串导入数据

pd.read_html(url):解析URL、字符串或者HTML文件,抽取其中的tables表格

pd.read_clipboard():从你的粘贴板获取内容,并传给read_table()

pd.DataFrame(dict):从字典对象导入数据,Key是列名,Value是数据

导出数据

df.to_csv(filename):导出数据到CSV文件

df.to_excel(filename):导出数据到Excel文件

df.to_sql(table_name, connection_object):导出数据到SQL表

df.to_json(filename):以Json格式导出数据到文本文件

Pandas查看、检查数据

df.head(n):查看DataFrame对象的前n行

df.tail(n):查看DataFrame对象的最后n行

df.shape():查看行数和列数

():查看索引、数据类型和内存信息

df.describe():查看数值型列的汇总统计

s.value_counts(dropna=False):查看Series对象的唯一值和计数

df.apply(pd.Series.value_counts):查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数

Pandas数据选取

df[col]:根据列名,并以Series的形式返回列

df[[col1, col2]]:以DataFrame形式返回多列

s.iloc[0]:按位置选取数据

s.loc['index_one']:按索引选取数据

df.iloc[0,:]:返回第一行

df.iloc[0,0]:返回第一列的第一个元素

pandas数据清理

df.columns = ['a','b','c']:重命名列名

pd.isnull():检查DataFrame对象中的空值,并返回一个Boolean数组

pd.notnull():检查DataFrame对象中的非空值,并返回一个Boolean数组

df.dropna():删除所有包含空值的行

df.dropna(axis=1):删除所有包含空值的列

df.dropna(axis=1,thresh=n):删除所有小于n个非空值的行

df.fillna(x):用x替换DataFrame对象中所有的空值

s.astype(float):将Series中的数据类型更改为float类型

s.replace(1,'one'):用‘one’代替所有等于1的值

s.replace([1,3],['one','three']):用'one'代替1,用'three'代替3

df.rename(columns=lambda x: x + 1):批量更改列名

df.rename(columns={'old_name': 'new_ name'}):选择性更改列名

df.set_index('column_one'):更改索引列

df.rename(index=lambda x: x + 1):批量重命名索引

Pandas数据处理

df.columns = ['a','b','c']:重命名列名

pd.isnull():检查DataFrame对象中的空值,并返回一个Boolean数组

pd.notnull():检查DataFrame对象中的非空值,并返回一个Boolean数组

df.dropna():删除所有包含空值的行

df.dropna(axis=1):删除所有包含空值的列

df.dropna(axis=1,thresh=n):删除所有小于n个非空值的行

df.fillna(x):用x替换DataFrame对象中所有的空值

s.astype(float):将Series中的数据类型更改为float类型

s.replace(1,'one'):用‘one’代替所有等于1的值

s.replace([1,3],['one','three']):用'one'代替1,用'three'代替3

df.rename(columns=lambda x: x + 1):批量更改列名

df.rename(columns={'old_name': 'new_ name'}):选择性更改列名

df.set_index('column_one'):更改索引列

df.rename(index=lambda x: x + 1):批量重命名索引

df[df[col] > 0.5]:选择col列的值大于0.5的行

df.sort_values(col1):按照列col1排序数据,默认升序排列

df.sort_values(col2, ascending=False):按照列col1降序排列数据

df.sort_values([col1,col2], ascending=[True,False]):先按列col1升序排列,后按col2降序排列数据

df.groupby(col):返回一个按列col进行分组的Groupby对象

df.groupby([col1,col2]):返回一个按多列进行分组的Groupby对象

df.groupby(col1)[col2]:返回按列col1进行分组后,列col2的均值

df.pivot_table(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max):创建一个按列col1进行分组,并计算col2和col3的最大值的数据透视表

df.groupby(col1).agg(np.mean):返回按列col1分组的所有列的均值

data.apply(np.mean):对DataFrame中的每一列应用函数np.mean

data.apply(np.max,axis=1):对DataFrame中的每一行应用函数np.max

Pandas数据合并

df1.append(df2):将df2中的行添加到df1的尾部

df.concat([df1, df2],axis=1):将df2中的列添加到df1的尾部

df1.join(df2,on=col1,how='inner'):对df1的列和df2的列执行SQL形式的join

Pandas数据统计

df.describe():查看数据值列的汇总统计

df.mean():返回所有列的均值

df.corr():返回列与列之间的相关系数

df.count():返回每一列中的非空值的个数

df.max():返回每一列的最大值

df.min():返回每一列的最小值

df.median():返回每一列的中位数

df.std():返回每一列的标准差

原创作者:孤飞-博客园 原文链接:

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