文章详情

短信预约-IT技能 免费直播动态提醒

请输入下面的图形验证码

提交验证

短信预约提醒成功

数据处理利器:Pandas带你游刃有余操控结构化数据

2024-11-30 04:14

关注

当谈到数据处理和分析时,Pandas 是一个非常受欢迎的 Python 库。它提供了高效且灵活的数据结构和数据操作工具,特别适用于处理和分析结构化数据。在本次讲解中,我将为您详细介绍 Pandas 的各个方面,包括数据结构、数据读取与写入、数据选择与过滤、数据操作与转换以及数据聚合与分组等。

数据结构

Pandas 主要提供了两种重要的数据结构:Series 和 DataFrame。

Series 是一维标记数组,类似于带有标签的 NumPy 数组。每个 Series 包含一个数据数组和一个与之相关的索引数组。创建 Series 的方式包括直接传入数组、字典或标量等。

DataFrame 是一个二维表格数据结构,可以看作是由多个 Series 组成的字典。它具有行索引和列索引,可以用于处理结构化的表格数据。DataFrame 可以通过传入字典、NumPy 数组、CSV 文件等方式进行创建。

数据读取与写入

Pandas 提供了多种方法来读取和写入不同格式的数据,如 CSV、Excel、SQL 数据库等。常用的读取方法包括 read_csv()、read_excel()、read_sql() 等,而写入方法包括 to_csv()、to_excel()、to_sql() 等。

读取数据的示例:

import pandas as pd

# 从 CSV 文件读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 从 Excel 文件读取数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 从 SQL 数据库读取数据
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('database.db')
data = pd.read_sql('SELECT * FROM table', conn)

数据选择与过滤

Pandas 提供了多种方式来选择和过滤数据,以满足不同的需求。

选择列:使用 DataFrame 的列名称或索引来选择单列或多列数据。

# 选择单列
column = df['column_name']

# 选择多列
columns = df[['column_name1', 'column_name2']]

选择行使用切片、布尔索引或条件表达式来选择满足特定条件的行。

# 使用切片选择行
rows = df[start:end]

# 使用布尔索引选择行
rows = df[boolean_expression]

# 使用条件表达式选择行
rows = df[df['column_name'] > 10]

选择单元格使用 .loc[row_index, column_index] 或 .iloc[row_index, column_index] 来选择单个单元格的值。

# 使用标签索引选择单元格
value = df.loc[row_label, column_label]

# 使用整数索引选择单元格
value = df.iloc[row_index, column_index]

数据操作与转换

Pandas 提供了各种数据操作和转换方法,可以对数据进行处理、清洗和转换。

数据排序:使用 sort_values() 方法按照指定的列对数据进行排序。

# 按照单列排序
sorted_data = df.sort_values('column_name')

# 按照多列排序
sorted_data = df.sort_values(['column_name1', 'column_name2'])

缺失值处理使用 isnull()、notnull() 和 dropna() 方法来处理缺失值。

# 检查缺失值
null_values = df.isnull()

# 删除包含缺失值的行
clean_data = df.dropna()

# 填充缺失值
filled_data = df.fillna(value)

数据转换使用 apply()、map() 和 replace() 方法对数据进行转换和替换。

# 对列应用函数
df['new_column'] = df['column'].apply(function)

# 使用字典映射替换值
df['column'] = df['column'].map(mapping_dict)

# 替换指定值
df['column'] = df['column'].replace(old_value, new_value)

数据聚合与分组

Pandas 具备强大的数据聚合和分组功能,可以对数据进行汇总和分析。

聚合函数:Pandas 提供了许多常用的聚合函数,如 sum()、mean()、count()、max()、min() 等,可以对数据进行求和、平均值、计数、最大值和最小值等操作。

# 对列进行求和
sum_value = df['column'].sum()

# 对列进行平均值计算
mean_value = df['column'].mean()

# 对列进行计数
count_value = df['column'].count()

# 对列进行最大值和最小值计算
max_value = df['column'].max()
min_value = df['column'].min()

分组操作使用 groupby() 方法对数据进行分组操作,并应用相应的聚合函数。

# 按照列进行分组并求和
grouped_data = df.groupby('column').sum()

# 按照多列进行分组并求平均值
grouped_data = df.groupby(['column1', 'column2']).mean()

# 对多列应用多个聚合函数
grouped_data = df.groupby('column').agg({'column1': 'sum', 'column2': 'mean'})

以上是对 Pandas 的一个详细讲解,涵盖了数据结构、数据读取与写入、数据选择与过滤、数据操作与转换以及数据聚合与分组等方面。Pandas 是一个非常强大和灵活的数据处理工具,在数据分析和数据科学领域广泛应用。

来源:今日头条内容投诉

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

软考中级精品资料免费领

  • 历年真题答案解析
  • 备考技巧名师总结
  • 高频考点精准押题
  • 2024年上半年信息系统项目管理师第二批次真题及答案解析(完整版)

    难度     813人已做
    查看
  • 【考后总结】2024年5月26日信息系统项目管理师第2批次考情分析

    难度     354人已做
    查看
  • 【考后总结】2024年5月25日信息系统项目管理师第1批次考情分析

    难度     318人已做
    查看
  • 2024年上半年软考高项第一、二批次真题考点汇总(完整版)

    难度     435人已做
    查看
  • 2024年上半年系统架构设计师考试综合知识真题

    难度     224人已做
    查看

相关文章

发现更多好内容

猜你喜欢

AI推送时光机
位置:首页-资讯-后端开发
咦!没有更多了?去看看其它编程学习网 内容吧
首页课程
资料下载
问答资讯