pandas常用函数汇总

Posted 2023-03-09

参考技术A pandas官方文档:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/api.html

对常用函数做了汇总，每个函数的参数可能不是全的，但是常用的，不常用的没总结，如有问题，请不吝赐教，谢谢！

1、创建Series

      通用函数：pd.Series(values,index)

     1)pd.Series([1,2,3],index=[‘a’,‘b’,‘c‘])

     2)pd.Series(np.array([1,2,3]),index=[‘a’,‘b’,‘c‘])

     3)pd.Series( 'a'：1,  'b'：2,  'c'：3)

        Series转字典：Series.to_dict()

     说明：Series的values参数是python中常见的一维数据类型。

2、属性

     1）Series.values --->array([1,2,3])

           Series的values是array类型

     2）Series.index--->index([‘a’,‘b’,‘c‘])

           未指定index时，自动生成 0-（N-1）的整数索引，

           指定 index时，使用指定索引。

 3、Series的索引与切片

       Series[0] / Series['a']  : Sereis可以位置索引或标签索引，也可以进行切片操作

1、创建DataFrame

    1) 创建DataFrame的通用函数：

     df = pd.DataFrame(values,index,columns)

     pd.dataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],index=['a','b','c'],columns=['bj','sh','sz'])

     pd.dataFrame(np.arange(1,10).reshape(3,3),index=['a','b','c'],columns=['bj','sh','sz'])

     pd.dataFrame('bj':[1,4,7],'sh':[2,5,8],'sz':[3,6,9],index=['a','b','c'])

说明：创建方法与Sries类似，Series的values参数是python中常见的一维数据类型，DataFrame的values参数是python中常见的二维数据类型。

    2) 通过网页中复制数据快捷创建

        import webbrowser

        link = 'https://www.tiobe.com/tiobe-index/'

        webbrowser.open(link)

        打开界面进行复制，将数据复制到粘贴板中

        df = pd.read_clipboard()   #从粘贴板中读取数据

    3）通过Series创建DataFrame

        df = pd.DataFrame([s1,s2,s3],columns=['bj','sh','sz'])

        注意：单独的s1,s2,s3是纵向排列的的Series，但是在DataFrame中是横向排列的。

        自己总结：Series除了打印出来是Series格式外，其他时候可以直接当作list来操作。

2、属性

     1)df.columns

        通过columns生成新的DataFrame

        df_new = pd.DataFrame(df,columns=['x1','x2'])

        或者df_new = df[['x1','x2']]

    2)df.shape  显示行列数

    3)df.head()   默认显示前5行

    4)df.tail()     默认显示后5行

3、获取DataFrame的列

     1）获取DataFrame某一列

          df.x1或df['x1']:返回值是Series,可以理解为一个DataFrame是由多个Series组成的。

      2) 获取DataFrame某几列

          df_new = df[['x1','x2','x3']]

4、为某列赋值

      1) df['x1'] = range(10)

      2) df['x1'] = numpy.arange(10)

      3) df['x1'] = pd.Series(np.arange(10))

      说明：类似于创建Series

 5、为某列对应的特定行重新赋值

        df['x1'] = pd.Series([2,3],index=[0,1])

        将列为x1,行索引为0和1的值改为2,3

 6、获取DadaFrame的行

      for row in DataFrame.iterrows():

              print(row[0],row[1])

      #每个row是一个元祖，包含2个元素，row[0]是整型索引，row[1]是Series,所以从行的角度也可以看出，一个DataFrame是由多个Series组成的。

 7、DataFrame的转置

      df_new = df.T

1、粘贴板的io

      df = pd.read_clipboard()

      df.to_clipboard()

 2、csv的io

       df.to_csv('xxx.csv')

       df = pd.read_csv('xxx.csv')

  3、json的io

       df.to_json()

       pd.read_json(df.to_json())

   4、excel的io

        df.to_excel('xx.xlsx')

        df = pd.read_excel('xx.xlsx')

   5、df = pd.read_sql('')

        df.to_sql('')

 1、iloc

      sub_df = df.iloc[10:20,:]  选取DataFrame的10-20行，所有列数据

      sub_df = df.iloc[10:20,0:2]

      说明：iloc函数是位置索引，与索引的名字无关。

   2、loc

      sub_df = df.loc[10:20,:'movie_name']

      说明：loc是标签索引，10,20，'movie_name'  都是索引名字，与位置无关。

1、Series.reindex(index=['x1','x2','x3'],fill_value=10)

      将df重新索引，并且将NaN空值用10进行填充

2、Series.reindex(index=range(15),method='ffill')

     前项填充，后面的值用前面的值进行填充

     通过reindex想到，如果想新增一个空列或者空行，可以用reindex方法,同样地，想减少某些行或者某些列，也可以用reindex方法。

      继reindex之后删除行列的函数操作

      Series.drop('A')   #删除'A'所对应的值

      DataFrame.drop(label,axis) 

      label可以是行名也可以是列名，label是行的话axis是0，label是列的话axis是1。

     ** 删除行还可以用 del df['A']

nan是numpy的一种数据类型，np.nan,float类型

任何数据与nan的运算结果都是nan

1、nan in Series

      Series.isnull()  -->返回value为True或者False的Series

      Series.notnull()  -->返回value为True或者False的Series

      Series.dropna()  -->返回删除nan值后的Series

      Series.fillna(method='ffill')  -->前项插值，按照前面的值填充后面的空值

2、nan in DataFrame

      df.isnull()  -->返回value为True或者False的DataFrame

      df.notnull()  -->返回value为True或者False的DataFrame

      df.dropna(axis=0/1,how='any/all'，thresh=None)

      说明：axis表示删除行为nan或者列为nan；

                any表示只要有一个为空，all表示行中的每个元素或者列中的每个元素为空；

                thresh是阈值的意思，表示某行或者某列nan的个数达到阈值的个数时才删除该行或该列。

      df.fillna(value=1)  --->所有的空值都填充为1

      df.fillna(value=0:0,1:1,2:2) --->将0列的空值填为0,1列的空值填为1,2列的空值填为2，默认为填充列

      注意：fillna和dropna的特点，生成新的DataFrame,原来的DataFrame不变。

1、多重索引介绍

     Series = pd.Series(np.random.randn(6),index=[['1','1','1','2','2','2'],['a','b','c','a','b','c']])

    '1','2'为一级索引，'a','b','c'为二级索引

    df 可以看做是索引的'1','2'的Series

    Series['1']  -->Series

    Series['1']['a']  -->value

    Series[:,'a'] -->选择'1'和'2'中的'a'对应的值

2、多重索引格式转为二维DataFrame

    df = Series.unstack() -->转为二维DataFrame

3、多重索引在DataFrame中的操作

1、 map函数与apply函数、applymap函数的区别：

      1）map函数对Series中的每个元素作用；

      2）applymap函数对DataFrame中的每个元素作用；

      3）apply函数对对DataFrame和Series的一列做整体运算。

2、Series.replace(to_replace=[2,3,4],values=[20,30,40])  替换Series中多个值

    Series.replace(1:10,2:20)  将索引为1的值替换为10，将索引为2的值替换为20

    df.sum()  -->默认按照列进行求和,nan的值被忽略

    df.min()  -->默认按照列求最小值

    df.max()  -->默认按照列求最大值

    df.mean()  -->默认按照列求平均值

    df.describe()  -->默认按照列进行描述

    df.sum(axis=1)  -->按行求和，nan的值被忽略

    #axis=0表示对横轴进行操作，但是运算中表现为纵轴操作

    #axis=1表示对纵轴进行操作，但是运算中表现为横轴操作

 bins = [0,59,70,80,100],bins是分割范围

 score_cat = pd.cut(Series,bins)  --->得到catgory类型的数据

 DataFrame的分箱技术很棒啊！

 pd['catgory'] = pd.cut(df['a'],bins=[0,59,70,80,100],labels=['low','ok','good','great'])

 -->新增一列，将a列的值按照labels进行分类标记，good!!!

 #生成长度为3的随机字符串  pd.util.testing.rands(3)

1、按照一列分组

      g = df.groupby('city')

      g是分组类型数据，打印不出来，所以看不到，但是有属性和方法可以间接的了解

     1） g.groups  -->得到分的几个组，和每个组包含的索引

     2）g.get_group('BJ')  -->得到'BJ'所对应的组

     3）groupby = split +apply +combine

           g.mean()  -->求每组的平均值

           g.max()   -->求每组的最大值

           g.min()   -->求每组的最小值

           g.count()

           g.describe()

      4）g是一个可迭代对象，可以用list函数将其转化为list

          list(g) -- > [('组名1',DataFrame1),('组名2',DataFrame2),(),()]

          dict(list(g))  -->将其转化为字典

      同时可以通过for循环进行遍历操作：for item,desc in g:print(item,desc)

      #怪不得分组后不是DataFrame，因为元组的第一个元素是'分组名'。

2、按照多列分组

      g_new = df.groupby(['city','wind'])

      得到生成器((('分组1','分组2'),DataFrame),(),()...)

      g_new.get_group(('分组1','分组2'))

      for (name_1,name_2),group in g_new:

              print((name_1,name_2),group)

 g.mean()  -->求每组的平均值

 与g.agg('mean')方法一样

pd.pivot_table(df,index=['',''],aggfuc='sum',values=['',''])

index是分组的组名，values是透视表呈现结果的列，columns是values下的分解

#感觉透视表呈现的结果就是groupby+agg后的结果

#分析者需要对数据结构有一定的了解

df.sort_values(by='',ascending=True/False)[:10]  df可以索引

df.value_counts()  -->按值计数

df.['a'] = df['b'].apply(lambda x:x>0)  -->DataFrame中的True/False

通过g.size()可以看到被groupby之后的数据，得到的是一个Series

1、Series的排序：

    1）对值进行排序

    Series.sort_values()  --->直接对Series的值进行排序

    2）通过索引进行排序

    Series.sort_index() 

    #默认都是升序排列

2、DataFrame的排序

     df.sort_values(by='')  -->按照某列的顺序进行排序

    df['a'].sort_values()  -->返回对a列数据的排序结果，只返回a列

1、df.index = Series(['a','b','c'])  直接对index赋予新值

2、df.index = df.index.map(str.upper)

     map函数中只传入新的函数名即可

3、df.rename(index=str.upper,columns=str.lower)

      或者传递字典，进行一一转换

    pd.merge(df1,df2,on=None,how='left/right/inner/outer')

    pd.merge(df1,df2)  -->没有on参数默认先找相同的columns,然后在columns下找相同的values

    pd.merge(df1,df2,on='columns')  -->on参数是指按照指定列进行merge

    left:表示以左边的数据表为基准，进行填充右面的数据

    right:表示以右边的数据表为基准，填充左边的数据

    outer:以on的指定列的所有值为基准，填充两边的数据

    inner:默认inner,相同on指定的columns下的相同values对应的左右两边的数据

1、concat拼接

    pd.concat([Series1,Series2])

    pd.concat([df1,df2])  -- >上下叠加，将没有的列进行填充

2、combine组合

    Series1.combine_first(Series2)  -->用Series2的值去填充Series1中为空的值

    df1.combine_first(df2)  --->用df2将df1中的空值填充

    df['A'] = df['A'].apply(str.upper)  --->apply函数中也只输入函数名

    len(df)  -->求df的长度

    len(df['a'].unique())  -->查看a列中不重复数据的多少

    Series.duplicated()  -->返回一列True/False的Series

    Series.drop_duplicates()  -->删除重复值

    df.drop_duplicates('a',keep='first/last')

    df.drop_duplicates()  -->删除完全重复的行

    参数：'a'表示以a列为基准，删除重复值

              first表示保留第一个，last表示保留最后一个

    data_list = pd.date_range(start,end,period='D',freq)

    period='D',以天为单位

    freq = 'W' 以周为单位

    freq = 'W-Mon'以每周一位单位

    freq = '5H'  以5h为单位

    以data_range作为索引提取数据比较简单

    df[datetime(2017,9,1)]

    df['2017-09-01']

    df['20170901']

    df['201709']

    对时间序列数据进行分组聚合操作：

    s1.resample('M').mean()  -->以月为单位进行采样，然后求每组的平均值

    s1.resample('H').ffill()  -->前项填充

    s1.resample('H').bfill()  -->后项填充

补充：1）jupyter中可以执行linux命令，太棒了！

                !ls

                !more xxx.csv

                !pwd  等等

           2）jupyter 查看函数帮助的快捷键：摁住shift + tab  棒！！！