❤️两万字，50个pandas高频操作图文并茂，值得收藏❤️

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了❤️两万字，50个pandas高频操作图文并茂，值得收藏❤️相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

重点，敲黑板了

  • 首先，本文遵循，传统教学，点到为止！只介绍个人使用比较频繁的一些函数或处理方式。
  • 本文的示例只是演示所用，示例一般是不修改原数据的，如果代码会修改原数据会标明（在原数据上进行修改），自己使用时一定要注意是否修改了原数据。一旦报错，首先检查自己的代码是否改变了原数据。
# 未修改原数据
df.drop('name', axis = 1)  
# 修改原数据
df.drop('name', axis = 1, inplace=True)  
# 修改原数据
df = df.drop('name', axis = 1)
  • pandas 之所以强大是因为它拥有各种数据处理的函数，各个函数互相组合，灵活多变，并且与 numpy 、 matplotlib 、 sklearn 、>pyspark 、sklearn 等众多科学计算库交互，真正想要融会贯通实战是必经之路。
  • 原创不易，码字也很累。如果觉得文章不错，💗 一定记得三连哦💗 ~ 在此提前感谢各位。

文章目录

DataFrame创建

创建空的 DataFrame

创建一个空的 , 包含三行空数据。

df = pd.DataFrame(columns=['name', 'age'], index=[0, 1, 2])

常规 DataFrame 创建方式

这里只介绍常见的三种，数组创建、字典创建、外部文件创建。常见文件读取的时候直接指定文件路径即可，对于 xlsx 文件可能存在多个 sheet 这时就需要指定 sheet_name 。

# 数组创建
df = pd.DataFrame(data=[['路飞', 18],
                       ['索隆', 19],
                       ['娜美', 18]],
                  columns=['name', 'age'])
# 通过字典创建
df = pd.DataFrame({'name': ['路飞','索隆', '娜美'],
					 'age':[18, 19, 18]})
# 通过外部文件创建，csv，xlsx，json等
df = pd.read_csv('XXX.csv')


DataFrame存储

常见存储方式(csv, json, excel, pickle)

保存时，一般情况下是不需要保存索引的，因为读取的时候会自动生成索引。

df.to_csv('test.csv', index=False)  # 忽略索引
df.to_excel('test.xlsx', index=False)  # 忽略索引
df.to_json('test.json')  # 保存为json
df.to_pickle('test.pkl')  # 保存为二进制格式

DataFrame查看数据信息

显示摘要信息

在我们使用 DataFrame 之前都会查看数据的信息，个人首选 info ，它展现了数据集的行列信息，以及每列中的非空值的数量。

df.info()

显示描述性统计信息

能够较为直观的查看数值列的基本统计信息。

df.describe()

显示 前 / 后 n行

默认显示5行，可指定显示的行数。

df.head(n)  # 可指定整数，输出前面n行
df.tail(n)  # 可指定整数，输出后面n行

显示索引、列信息

显示索引及列的基本信息。

df.columns  # 列信息
df.index  # 索引信息

显示每列的数据类型

显示列的名称及对应的数据类型。

df.dtypes

显示占用的内存大小

显示给列占用内存的大小，单位是 ：字节(byte)。

df.memory_usage()


定位某行数据

重点：无论是 loc 还是 iloc 使用的要领都是先指定行，再指定列，并且行与列表达式用 ， 分隔。如：df.loc[:, :] 获取所有行所有列的数据。

使用 loc() 定位

比如现在要定位 [索隆] 这行数据，有以下

df.loc[1, :]  # loc[index , columns] 行索引，列名，返回 Series 对象
df.loc[df['age'] > 18]  # 返回 DataFrame 对象
# 或者 df[df['age'] > 18]
# df.loc[df['name'] == '索隆']

使用 iloc 定位

使用 iloc 取第二行（索引从0开始），所有列的数据。

df.iloc[1, :]  # iloc[index1, index2] 行索引， 列索引


添加一行数据

使用 loc 定位并添加

使用 loc 定位到 index = 3 的行，再进行赋值（在原数据上进行修改）

df.loc[len(df)] = ['乔巴', 3]

使用 append 添加

append 添加数据时需要指定列名，列值，如果某列未指定的话，则默认填充 NaN。

df.append({'name': '山治', 'age': 19}, ignore_index=True)


删除数据

根据列名删除列

使用 drop 来删除某列，指定要删除的轴，与对应 列/行 的 名称/索引。

df.drop('name', axis = 1)  # 删除单列
df.drop(['name', 'age'], axis = 1)  # 删除多列

根据索引删除行

与上面删除列的方式相似，不过这里指定的是索引。

df.drop(0, axis=0)  # 删除单行
df.drop([0, 1], axis=0)  # 删除多行

使用 loc 定位数据并删除

先使用 loc 定位某条件的数据，再获取索引 index ，然后使用 drop 删除。

df.drop(df.loc[df['name'] == '娜美'].index, axis=0)  # 删除定位到的行

使用 del 删除列

del 是在原数据上进行修改，使用是要注意。

del df['age']

同时删除行、列

drop 也可以同时指定行列进行删除，这里删除第一、二行并删除 age 列。

df.drop(columns=['age'], index=[0, 1])

删除重复值

  • 指定 subset ，则根据指定的列作为参考进行去重，即如果某两行 a 值相同，则会删除第二次的出现的那一行，只保留第一次
  • 不指定 subset ，则根据所有列作为参考进行去重，只有两行数据 完全相同 才会进行去重。
df.drop_duplicates(subset=['a'], keep='first')
df.drop_duplicates(keep='first')


筛查重复值

示例数据

df = pd.DataFrame({'name':['Python',
                        'Python',
                        'Java',
                        'Java',
                        'C'],
                   'count': [2, 2, 6, 8, 10]})

判断某列是否有重复值

使用 values_counts() 对列中各值出现次数进行统计。结果默认按照降序进行排列，只需要判断第一行值的出现次数是否为1即可判断是否存在重复值。

df['a'].value_counts()

使用 drop_duplicates() 对重复值进行删除，只保留第一次出现的值，判断处理后的值是否与原 df 相等，如果 False 就表示有重复值。

df.equals(df.drop_duplicates(subset=['a'], keep='first'))

False

判断 DataFrame 是否有重复行

同样是使用 drop_duplicates() 对重复值进行删除，只保留第一次出现的值，此时不使用 subset 参数设置列，默认为全部列，判断处理后的值是否与原 df 相等，如果 False 就表示有重复值。

df.equals(df.drop_duplicates(keep='first'))

False

统计重复行的数量

注意这里的统计是参照所有列来的，只有两行完全相同才会判断为重复行，所以统计的结果是 1 。

len(df) - len(df.drop_duplicates(keep="first"))

1

显示重复的数据行

先删除重复的行，只保留第一次出现的，得到一个 行唯一 的数据集，再使用 drop_duplicates() 删除掉 df 中存在重复的所有数据，这次不保留第一次出现的重复值，将上述两个结果集进行合并，使用 drop_duplicates() 对新生成的数据集进行去重，即可得到重复行的数据。

df.drop_duplicates(keep="first")\\
  .append(df.drop_duplicates(keep=False))\\
  .drop_duplicates(keep=False)

缺失值处理

查找缺失值

缺失值为 True ，非缺失值为 False 。

df.isnull()

查找非缺失值

非缺失值为 True ，缺失值为 False 。

df.notnull()

显示有缺失值的行

.isnull：查找缺失值，主要为了将缺失值的位置标 True。
.T：行列转置，为下一步 any 做准备。
.any：一个序列中满足一个 True，则返回 True。

df[df.isnull().T.any()]

删除缺失值

这里的参数需要注意的比较多，这里着重讲一下。

  • axis：0 行，1 列
  • how：
    • any：如果有 NaN，删除该行或列。
    • all：如果所有值都是 NaN，删除该行或列。
  • thresh：指定 NaN 的数量，当 NaN 数量达到才删除。
  • subset：要考虑的数据范围，如：删除缺失行，就用subset指定参考的列，默认是所有列。
  • inplace：是否修改原数据。
# 某行如果有缺失值，则删除这一行
df.dropna(axis=0, how='any')  
# 某列如果有缺失值，则删除这一列
df.dropna(axis=1, how='any')

填充缺失值

数字或字符串填充

直接指定要填充的数字或字符串。

df.fillna(0)

用缺失值 前/后 的值填充

  • 用缺失值的前一个值(该列上面一个值)填充，如果缺失值在第一行则不填充
  • 用缺失值的后一个值(该列下面一个值)填充，如果缺失值在最后一行则不填充
df.fillna(method='pad')
df.fillna(method='bfill')

用缺失值所在列的 均值/中位数 等填充

可以用该列的统计信息来进行填充。如使用 mean、median、max、min、sum 填充等。

df.fillna(df.mean())


列操作

修改列名

df.columns 是直接指定新的列名来替换所有的列名。 （在原数据上进行修改）
rename() 需要指定原名与新名来进行替换。

df.columns = ['new_name', 'new_age']
df.rename(columns=({'name':'new_name','age':'new_age'}))

修改列类型

使用 astype 来修改列类型。

df['age'].astype(str)

将列进行拆分得到多列

split 只能对字符串列进行拆分。

df[['name1', 'name2']] = df['name'].str.split(',', expand=True)

将多列合并成新列

同样合并也是字符串类型的列才能进行合并。

df['all'] = df['name'] + '/' + df['age'].astype(str)

对数值列分区

对于数值列，实际使用的时候可能需要根据指定的范围，将这些数值变为标签值，如衡量产品的指标及格、不及格，成绩是否优秀等。使用是需要指定数值列、各个标签的临界值，临界值的开闭情况（示例中：默认 left=True ，指定 right=False ，即左闭右开），最后指定标签的名称即可。

df['评价'] = pd.cut(df['成绩'], [0, 60, 80, np.inf],
			 right=False, labels=['不及格', '良好', '优秀'])


排序

索引排序

对行索引降序排序

df.sort_index(axis=0, ascending=False)

对列索引降序排序

df.sort_index(axis=1, ascending=False)

重置索引

将索引重新排序，原来的索引不保留。

df.reset_index(drop=True)

值排序

先按照名字降序排序，再对相同名字下的成绩进行降序排序。

df.sort_values(by=['名字', '成绩'], axis=0, ascending=False)

创建排名列

使用 rank 来进行排名，主要参数 method 的取值含义如下：

method含义
average默认值，在名次一样的分组中，为各个值分配平均排名（平均数），排名之间存在跳跃
min使用分组中的最小排名，排名之间存在跳跃
max使用分组中的最大排名，排名之间存在跳跃
first按值在原始数据中的出现顺序进行排名，排名之间存在跳跃
dense同一个分组的排名相同，排名之间不存在跳跃

现在按照 成绩 列对每行数据进行排名，并新建排名列，几种排名方式下面都已给出。

df['排名'] = df['成绩'].rank(method='average', ascending=False)


分组

对行分组统计

现在对各人的成绩进行分组计算，分别计算总和、均值、最大值。

df.groupby(['名字']).sum()
df.groupby(['名字']).mean()
df.groupby(['名字']).max()


注意：此时的索引为 名字，如果想要重置索引，可以使用如下方式。

df.groupby(['名字']).sum().reset_index()

对不同列使用不同的统计函数

agg() 是指定函数使用在某个数列上，然后返回标量值。
apply() 是先将数据拆分 >>> 再应用 >>> 最后汇总的过程（只能应用单个函数）。返回多维的数据。

df.groupby(['名字']).agg({'成绩':['sum','mean','max']})
df.groupby(['名字']).apply(max)


DataFrame合并

pandas中的合并函数主要是：merge()、concat()、append()，一般用来连接两个及以上 DataFrame 。其中，concat(), append() 用来纵向连接 DataFrame 对象， merge() 用来横向连接 DataFrame 对象。

三者对比：

concat()

  • 连接多个DataFrame
  • 设置特定的键（key）

append()

  • 连接多个DataFrame

merge()

  • 指定列来连接DataFrame

merge()

on 若指定则该列必须同时出现在这两个 DataFrame 中，默认值为两个 DataFrame 列中的交集，在本例中即使不指定 on ，实际默认值也会按照 name 列来进行合并。
how 参数详解：

  • inner：根据 on 指定的列取交集。
  • outer：根据 on 指定的列取并集。
  • left：根据 on 指定的列并以左连接的方式合并。
  • right：根据 on 指定的列并以右连接的方式合并。
pd.merge(df1, df2, on='name', how = "inner")
pd.merge(df1, df2, on='name', how = "outer")
pd.merge(df1, df2, on='name', how = "left")
pd.merge(df1, df2, on='name', how = "right")

concat()

concat() 可以多个 DataFrame 进行合并，根据实际情况可以选择纵向合并还是横向合并。具体看下面的示例。

# 多个DataFrame纵向合并取交集
pd.concat([df1, df2], ignore_index=True, join='inner',axis=0)
# 多个DataFrame纵向合并取并集
pd.concat([df1, df2]以上是关于❤️两万字，50个pandas高频操作图文并茂，值得收藏❤️的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
 

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