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pandas如何使用

2023-06-02 21:05

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小编给大家分享一下pandas如何使用,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!

一、生成数据表 
1、首先导入pandas库,一般都会用到numpy库,所以我们先导入备用:

import numpy as npimport pandas as pd12

导入CSV或者xlsx文件:

df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1))df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx'))123

用pandas创建数据表:

df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006],  "date":pd.date_range('20130102', periods=6),  "city":['Beijing ', 'SH', ' guangzhou ', 'Shenzhen', 'shanghai', 'BEIJING '], "age":[23,44,54,32,34,32], "category":['100-A','100-B','110-A','110-C','210-A','130-F'],  "price":[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]},  columns =['id','date','city','category','age','price'])12345678

数据表信息查看 
1、维度查看:

df.shape12

数据表基本信息(维度、列名称、数据格式、所占空间等):

df.info()12

每一列数据的格式:

df.dtypes12

某一列格式:

df['B'].dtype12

空值:

df.isnull()12

查看某一列空值:

df.isnull()12

查看某一列的唯一值:

df['B'].unique()12

查看数据表的值: 
df.values 
9、查看列名称:

df.columns12

查看前10行数据、后10行数据:

df.head() #默认前10行数据df.tail()    #默认后10 行数据123

三、数据表清洗 
1、用数字0填充空值:

df.fillna(value=0)12

使用列prince的均值对NA进行填充:

df['prince'].fillna(df['prince'].mean())12

清楚city字段的字符空格:

df['city']=df['city'].map(str.strip)12

大小写转换:

df['city']=df['city'].str.lower()12

更改数据格式:

df['price'].astype('int')       12

更改列名称:

df.rename(columns={'category': 'category-size'}) 12

删除后出现的重复值:

df['city'].drop_duplicates()12

删除先出现的重复值:

df['city'].drop_duplicates(keep='last')12

数据替换:

df['city'].replace('sh', 'shanghai')12

四、数据预处理

df1=pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006,1007,1008], "gender":['male','female','male','female','male','female','male','female'],"pay":['Y','N','Y','Y','N','Y','N','Y',],"m-point":[10,12,20,40,40,40,30,20]})12345

数据表合并

df_inner=pd.merge(df,df1,how='inner')  # 匹配合并,交集df_left=pd.merge(df,df1,how='left')        #df_right=pd.merge(df,df1,how='right')df_outer=pd.merge(df,df1,how='outer')  #并集12345

设置索引列

df_inner.set_index('id')12

按照特定列的值排序:

df_inner.sort_values(by=['age'])12

按照索引列排序:

df_inner.sort_index()12

如果prince列的值>3000,group列显示high,否则显示low:

df_inner['group'] = np.where(df_inner['price'] > 3000,'high','low')12

对复合多个条件的数据进行分组标记

df_inner.loc[(df_inner['city'] == 'beijing') & (df_inner['price'] >= 4000), 'sign']=112

对category字段的值依次进行分列,并创建数据表,索引值为df_inner的索引列,列名称为category和size

pd.DataFrame((x.split('-') for x in df_inner['category']),index=df_inner.index,columns=['category','size']))12

将完成分裂后的数据表和原df_inner数据表进行匹配

df_inner=pd.merge(df_inner,split,right_index=True, left_index=True)12

五、数据提取 
主要用到的三个函数:loc,iloc和ix,loc函数按标签值进行提取,iloc按位置进行提取,ix可以同时按标签和位置进行提取。 
1、按索引提取单行的数值

df_inner.loc[3]12

按索引提取区域行数值

df_inner.iloc[0:5]12

重设索引

df_inner.reset_index()12

设置日期为索引

df_inner=df_inner.set_index('date') 12

提取4日之前的所有数据

df_inner[:'2013-01-04']12

使用iloc按位置区域提取数据

df_inner.iloc[:3,:2] #冒号前后的数字不再是索引的标签名称,而是数据所在的位置,从0开始,前三行,前两列。12

适应iloc按位置单独提起数据

df_inner.iloc[[0,2,5],[4,5]] #提取第0、2、5行,4、5列12

使用ix按索引标签和位置混合提取数据

df_inner.ix[:'2013-01-03',:4] #2013-01-03号之前,前四列数据12

判断city列的值是否为北京

df_inner['city'].isin(['beijing'])12

判断city列里是否包含beijing和shanghai,然后将符合条件的数据提取出来

df_inner.loc[df_inner['city'].isin(['beijing','shanghai'])] 12

提取前三个字符,并生成数据表

pd.DataFrame(category.str[:3])12

六、数据筛选 
使用与、或、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选,并进行计数和求和。 
1、使用“与”进行筛选

df_inner.loc[(df_inner['age'] > 25) & (df_inner['city'] == 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']]12

使用“或”进行筛选

df_inner.loc[(df_inner['age'] > 25) | (df_inner['city'] == 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']].sort(['age']) 12

使用“非”条件进行筛选

df_inner.loc[(df_inner['city'] != 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']].sort(['id']) 12

对筛选后的数据按city列进行计数

df_inner.loc[(df_inner['city'] != 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']].sort(['id']).city.count()12

使用query函数进行筛选

df_inner.query('city == ["beijing", "shanghai"]')12

对筛选后的结果按prince进行求和

df_inner.query('city == ["beijing", "shanghai"]').price.sum()12

七、数据汇总 
主要函数是groupby和pivote_table 
1、对所有的列进行计数汇总

df_inner.groupby('city').count()12

按城市对id字段进行计数

df_inner.groupby('city')['id'].count()12

对两个字段进行汇总计数

df_inner.groupby(['city','size'])['id'].count()12

对city字段进行汇总,并分别计算prince的合计和均值

df_inner.groupby('city')['price'].agg([len,np.sum, np.mean]) 12

八、数据统计 
数据采样,计算标准差,协方差和相关系数 
1、简单的数据采样

df_inner.sample(n=3) 12

手动设置采样权重

weights = [0, 0, 0, 0, 0.5, 0.5]df_inner.sample(n=2, weights=weights) 123

采样后不放回

df_inner.sample(n=6, replace=False) 12

采样后放回

df_inner.sample(n=6, replace=True)12

数据表描述性统计

df_inner.describe().round(2).T #round函数设置显示小数位,T表示转置12

计算列的标准差

df_inner['price'].std()12

计算两个字段间的协方差

df_inner['price'].cov(df_inner['m-point']) 12

数据表中所有字段间的协方差

df_inner.cov()12

两个字段的相关性分析

df_inner['price'].corr(df_inner['m-point']) #相关系数在-1到1之间,接近1为正相关,接近-1为负相关,0为不相关12

数据表的相关性分析

df_inner.corr()12

九、数据输出 
分析后的数据可以输出为xlsx格式和csv格式 
1、写入Excel

df_inner.to_excel('excel_to_python.xlsx', sheet_name='bluewhale_cc') 12

写入到CSV

df_inner.to_csv('excel_to_python.csv')

以上是“pandas如何使用”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注编程网行业资讯频道!

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