python之pandas入门操作
Posted hugjun
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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python之pandas入门操作相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
本文章是建议入门者直接上手操作，在操作中再去想为什么，是什么?
--理论知识暂时不写了，可自行百度 ，跟着代码来入门，简单粗暴。
import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series,DataFrame #数据结构：Series 和DataFrame #Series 是一个定长的字典序列 定长：相当于两个ndarray #Series有两个基本属性：index和values index默认0，1，2...递增 可以自定义索引如： index=[‘a‘,‘b‘..] x1 = Series([1,2,3,4]) # print(x1) x2 = Series(data=[1,2,3,4],index=[‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘]) # print(x2) #也可用字典的方式来创建Series d = ‘a‘:1,‘b‘:2,‘c‘:3,‘d‘:4 x3 = Series(d) # print(x3) #DataFrame 类型数据结构-类似数据库表——包含了行索引和列索引 data = ‘chinese‘:[66,95,93,90,80],‘English‘:[65,85,92,88,90],‘Math‘:[30,98,96,77,90] df1 = DataFrame(data) # print(df1) #设置行索引index 以及列索引columns df2 = DataFrame(data,index=[‘ZhangFei‘,‘GuanYu‘,‘ZhaoYun‘,‘HuangZhong‘,‘DianWei‘],columns=[‘English‘,‘Math‘,‘chinese‘]) # print(df2) """ df1 结果 chinese English Math 0 66 65 30 1 95 85 98 2 93 92 96 3 90 88 77 4 80 90 90 df2结果 English Math chinese ZhangFei 65 30 66 GuanYu 85 98 95 ZhaoYun 92 96 93 HuangZhong 88 77 90 DianWei 90 90 80 """ #了解了基本的Series和DataFrame两个数据结构后，我们从数据处理的流程来继续学习使用方法 #数据的导入和输出 #pandas允许直接从xlsx,csv文件中导入数据，也可输出到xlsx,csv中 #xlsx excel文件自行准备 score = DataFrame(pd.read_excel(‘pandas_data.xlsx‘)) # score.to_excel(‘data1.xlsx‘) # df2.to_excel(‘data1.xlsx‘) #pip install openpyxl #pip install pandas # print(score) #数据清洗 # drop()删除不需要的行或列 # df2 = df2.drop(index=[‘ZhangFei‘]) # df2 = df2.drop(columns=[‘chinese‘]) # print(df2) # rename重命名列名 columns, rename(columns=new_name,inplace=True) # df2.rename(columns=‘chinese‘:‘Yuwen‘,‘English‘:‘Yingyu‘,inplace=True) # print(df2) #去重复的值 drop_duplicates() 自动去重行 data1 = ‘chinese‘:[66,66,95,93,90,80],‘English‘:[65,65,85,92,88,90],‘Math‘:[30,30,98,96,77,90] df3 = DataFrame(data1,index=[‘ZhangFei‘,‘ZhangFei‘,‘GuanYu‘,‘ZhaoYun‘,‘HuangZhong‘,‘DianWei‘],columns=[‘English‘,‘Math‘,‘chinese‘]) df3 = df3.drop_duplicates() # print(df3) #格式问题---更改数据格式--astype() #eg:将chinese字段值改成str或者int64类型 df3[‘chinese‘].astype(‘str‘) # import numpy as np # df3[‘chinese‘].astype(np.int64) # print(df3) #数据间的空格--先把格式转换成str类型，strip函数去空格 map()映射 # df3[‘chinese‘]=df3[‘chinese‘].map(str.strip) # #删除左空格 # df3[‘chinese‘]=df3[‘chinese‘].map(str.lstrip) # #右空格 # df3[‘chinese‘]=df3[‘chinese‘].map(str.rstrip) # #特殊字符 # df3[‘chinese‘]=df3[‘chinese‘].map(str.rstrip(‘$‘)) #大小写转换 #小 df3.columns=df3.columns.str.upper() #大 df3.columns=df3.columns.str.lower() #首字母大写 df3.columns=df3.columns.str.title() # 查找空值 空值NAN isnull() df3.isnull() #对应字段 返回True或Flask #apply函数对数据进行清洗--使用频率较高 #eg:大小写转化 # apply(str.upper) df4 = DataFrame(data=‘name‘:‘ZhangSan‘,index=[‘1‘]) # print(df4) df4[‘name‘] = df4[‘name‘].apply(str.upper) # print(df4) #apply也可定义函数在apply中使用 apply(func) #数据统计 #如果有遇到控制NaN会自动排除 #min() max() sum() mean() 平均值 #median() 中位数 var()方差 std()标准差 #argmin()统计最小值的索引位置 argmax()统计最大值的索引位置 #idmin() 统计最小值的索引值 idxmax()统计最大值的索引值 ######统计函数千千万，describe()函数最便捷 统计大礼包。。 df6 = DataFrame(‘name‘:[‘ZhangFei‘, ‘GuanYu‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘c‘], ‘data1‘:range(5)) # print(df6.describe()) # print(df6) """ data1 count 5.000000 mean 2.000000 std 1.581139 min 0.000000 25% 1.000000 50% 2.000000 75% 3.000000 max 4.000000 """ #数据合并 #将多个渠道源的多个数据库表进行合并， #一个DataFrame为一个数据表内容 两个合并使用merge() df7 = DataFrame(‘name‘:[‘Zhangfei‘,‘lisi‘,‘zhangsan,‘,‘a‘]) df8 = DataFrame(‘name‘:[‘Zhangfei‘,‘lisi‘,‘a,‘,‘a‘]) #基于指定列进行连接---健的交集 # df9 = pd.merge(df7,df8,on=‘name‘) #inner内连接内链接是 merge 合并的默认情况，inner 内连接也为健交集 df9 = pd.merge(df7,df8,how=‘inner‘) # print(df9) #如何用SQL方式打开Pandas #可以直接使用sql语句来操作pandas from pandasql import sqldf,load_meat,load_births df10 = DataFrame(‘name‘:[‘ZhangFei‘,‘GuanYu‘,‘a‘,‘b‘,‘c‘],‘data1‘:range(5)) #将sql作为参数传入匿名函数中 sql参数， 设置globals全局参数 pydf10 = lambda sql:sqldf(sql,globals()) sql = "select * from df10 where name=‘ZhangFei‘" print(pydf10(sql)) """ Pandas中有Series和DataFrame两种重要的数据结构。 Series：是一个定长的字典序列。有两个基本属性：index，values DataFrame：类似于数据库表的一种数据结构。我们甚至可以像操作数据库表那样对DataFrame数据进行 连接，合并，查询等等 常用DataFrame进行数据清晰：用到的发方法有: - describe() 统计性描述 - drop_duplicates() 删除重复行 - rename(columns=...) 更名 - dropna() 删除具有空的行 - isnull() 判断空值 - fillna() 填充空值 - apply() 应用函数 - merge() 合并df - value_counts() 统计某列的各类型个数 - read_excel() to_excel() 读取和保存excel - set_index() 设置索引 - cut 分组 """
以上是关于python之pandas入门操作的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章