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Python进阶五

时间：2023-05-29 19:22:59浏览次数：43  
标签：index 进阶 Python Series 数组 np pd print

常用的第三方模块

数据分析的常用模块（导师安排）

numpy

numpy就是操作多维数组，对象是ndarray,就相当于python自己内置的列表list，但是ndarray比list更高效。
type(),dtype,astype:
在numpy里面有比python内置更多的数据类型，也更精确，比如int32,uint(无符号整数)，dtype和type()，都是返回对象数据类型，用法不一样，type()是括号括起来，dtype是a.dtype,除此之外，还有a.astype(int32)就是把数组a的元素都化成这样。

创建数组

注意：当创建多维数组的时候，切记子数组的数量一定要一样。

np.array()

这样是创建了一个二维数组，注意，里面的俩数组数量必须一样，不然会报错。
还有就是np.array()里面放入的可以是列表和元组，不能是字符串。

还有如果在这下面输入一行ar1.dtype,就会返回一个不知道的字符，是因为俩数组的元素不一样。

这样就可以显示数组内元素的数据类型了，这就是dtype和type的区别，就是type不能直接返回容器内部元素的数据类型。

np.arange()

np.arange()和python内置的range()一样包头不包尾。

np.linspace()

可以传入五个参数，就是会返回起始值和终止值按数量n，平均分n个。
np.linspace(起始值，终止值，数量n,endpoint(默认True,使包尾)，retstep(返回结果和间距))

数组ndarray的属性

type()是函数，dtype是方法，这种细节概念弄清楚，方法是有对象调用的，函数可以传入参数直接用。

import numpy as np

ar = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(ar)
print(ar.shape)#返回数组是几行几列的，这个就是两行三列的
print(ar.ndim)#返回数组是几维的，也叫做轴数，几维，轴数就是几。从外往里数，几个中括号就是几维的
print(ar.dtype)#返回元素的类型，这里是int32。（这里重点提一下，dtype是方法，type()是函数）
print(ar.itemsize)#返回元素的大小，占几个字节,这里占4个字节
print(ar.size)#返回这个数组有几个元素

numpy的函数

这几个改变数组形状的函数，切记数量要对得上

array.T

数组转置，就是把几行几列换一下：

array.reshape()

np.resize()

resize()函数跟上面俩不一样，操作对象是np，不是数组，因为它需要传入数组和一个元组（表示形状），然后根据传入的形状和数组一行一行。

数组类型转换

numpy索引及切片

索引切片

一维数组的切片跟列表一样，没区别
二维的切片：

import numpy as np

ar1 = np.arange(10)
ar2 = np.resize(ar1,(3,4))
print(ar2)
print("*"*70)
print("得到第几行的一维数组")
print(ar2[2])#得到的是一个一维的数组,第三行
print(ar2[1:3])#得到的是后两行
print("*"*70)
print("得到第几行的第几个数字")
print(ar2[2][1])#得到的是上一句一维数组里的第三个数
print(ar2[2,1])#第三行的第二个
print("*"*70)
print(ar2[:2,:3])#这个就是把行也切了，列也切了。
print(ar2[:2][:3])#一样的效果
#放一个中括号里面中间就加逗号隔开，也可以写成两个中括号，第一个是行，第二个是列

布尔型索引

感觉不常用，知道有这个东西

就是把全是True和Flase的数组作为索引切片，True就是得到的，Flase就不要了。

随机数，几个常用的方法（重点）


import numpy as np

print(np.random.normal())#生成一个标准正太分布数组
print(np.random.rand(5))#随机生成五个0到1的数组，服从均匀分布
print(np.random.randn(5))#随机生成五个0到1的数组，服从正态分布
print(np.random.randint(3,7,9))#随机生成从3到7的9个int的数组

pandas

series

series的数据结果就是带有标签的一维数组。
创建方法：

  1. 传入一个字典，字典的键key会作为索引，值value作为值
d = {'a':1,'b':2,'c':3,'d':4,'e':5}
s3 = pd.Series(d)
print(s3)
  1. 传入index=列表或者元组作为索引
import numpy as np
import pandas as pd

s1 = pd.Series(np.random.rand(5))
s2 = pd.Series(np.random.rand(5),index=['a','b','c','d','e'])

print(s1[1:4])
print(s2['a':'d'])

np.random.rand(5),随机生成五个范围从0到1的服从均匀分布的数。

可以看到第一个s1切片包头不包尾，没有打印下标为4的键值对；但是看以index为索引来切片包含了末端。
还有一个布尔值作为索引，就是切片的时候把数组传入。

Series的查操作：
Series的head(),tail()方法，head()默认查前五位，括号可以写参数，tail()从后面开始查。

h = s1.head()
print(h)
t = s1.tail(3)
print(t)

value——counts()方法
用来统计每个值的出现的次数，并返回一个新的series。

reindex()
这个方法就是将你原来的Series，按着索引重新排序，不是根据自己定义的索引自己再重新排序。
Series对象的reindex()里面传入一个列表，里面必须是前面series对象的索引，然后根据传入的列表重新排序得到一个新的series。
如果reindex传入的列表多一个索引，值就会得到一个空的，可以再在后面添加个fill_value=0,对值填充。

s1 = s.reindex([2,3,0,1,4],fill_value=0)

Series对象之间相加
与ndrrary不同的是，series会根据标签自动对齐。
因为Series里面单独对标签处理，所以不同的Series对象会根据标签自动相加值，不同的就会直接返回空，而不是会返回原来的那个数；而ndrrary数组因为索引就是下标，都一样，就按着顺序相加。

Series的删除方法：s1 = s.drop('a')
删除这索引是'a'的值和这个索引。

Series的增添方法:就是跟列表一样。直接append

Series的修改方法：根据下标修改，跟字典根据键修改值一样。

DataFrame

DataFrame就是二维的，Series是个一维的,DataFrame可以看作Series组成的字典。DataFrame就相当于一个表格，有行属性和列属性，创建的时候需要传入值，行标签，列标签。
这个传入的值必须是个二维的数组，有着几行几列。
创建方法：

  1. 创建dataframe的时候传入的参数data必须是个二维数组，而且每行之间场长度必须相同。
    传入字典作为参数，字典的key是唯一标识列的，key作为列名，在colunms列标签参数里传入key，可以更改顺序，而index行标签必须跟字典里的列表值数量一样，默认是下标。
import pandas as pd
d = {'a':[1,2,3],'b':[4,5,6],'c':[7,8,9]}
df1 = pd.DataFrame(d,index=['A','B','C'],columns=['a','b','c','d'])
print(df1)
  1. 传入ndrray二维数组作为data必须是几行几列，再写index列表作为行标签，数量跟ndrray几行一样，传入columns作为列标签。
import pandas as pd

n = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
df2 = pd.DataFrame(n,index=['a','b'],columns=['A','B','C'])

print(df2)

  1. 传入Series组成的字典
    因为Series自带的有index，而组成字典，上面说的key作为列标签，所以就不用在自己写了。
    因为Series里面可以index跟对象里面的值数量不一样，空的就是NaN，所以使用Series创建的dataFrame，Series里面的值的数量可以不一样。
    注意一点就是字典里不同的Series对象的index列表里，要是一样就会合并，不一样就另起一行。
import numpy as np
import pandas as pd

d = {"A":pd.Series(np.random.rand(3),index=['a','b','c']),
     "B":pd.Series(np.random.rand(3),index=['a','b','e'])
     }


df1 = pd.DataFrame(d)
print(df1)

这里再介绍一下Dataframe的rename方法：
这个例子就是更改列名，要是行名可以换index,也可以都加
dataframe = dataframe.rename(columns={"a":"A",......})

索引查找

  1. 列索引
    列索引默认[]中括号
    print(df1['A'])
    里面输入列名，不能输入行名，不然会报错，得到的结果是这个列，包含有行标签。
    要是想多显示几列，不能直接在后面加列名，必须使用俩中括号
    prin(df1[['A','B']]),不然会报错。

  2. 行索引
    有俩方法loc[]和iloc[]
    loc[]只能使用行标签作为索引，包尾，使用数字会报错
    iloc[]只能使用数字作为索引，不包尾，使用行标签会报错。

import numpy as np
import pandas as pd

d = {"A":pd.Series(np.random.rand(3),index=['a','b','c']),
     "B":pd.Series(np.random.rand(3),index=['a','b','e'])
     }
df1 = pd.DataFrame(d)

print("这是源表格")
print(df1)
print('\n'*3)


print("这是列索引")
print(df1['A'])
#print(df1['a'])#这样会报错，不能这样进行行索引查找
print(df1[['A','B']])
print('\n'*3)


print("这是行索引，使用loc[]方法")
#不能使用数字作为行索引，会报错，使用行键作为索引包含末端。
print(df1.loc['a'])
print(df1.loc['a':'c'])#包含末端
#print(df1.loc[0:3])报错
print('\n'*3)


print("这是列索引，使用iloc[]方法")
#只能使用数字，不然会报错，而且不包尾。
#print(df1.iloc['a'])
#print(df1.iloc['a':'c'])
print(df1.iloc[1:3])

pandas的时间操作模块

这个暂时先跳过

panads的相关操作

计算时候需要的两个参数

axis(轴，默认是0按着列计算，为1的时候按着行计算)，skipna(默认是True，跳过空值统计，False不跳过空值)

import pandas as pd

d = {'A':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),
     'B':pd.Series([4,5,6],index=['a','b','c']),
     'C':pd.Series([7,8,9,0],index=['a','c','b','e'])}

df = pd.DataFrame(d)

print(df)
print("计算列'A'的均值")
print(df['A'].mean())#因为已经告知是列了，就不需要向mean方法传入参数了
print("计算每列的均值，axis默认是0，计算列的均值")
print(df.mean())
print("计算行的均值,skipna为False不过滤掉空的值，结果就是空")
print(df.mean(axis=1,skipna=False))

pandas的计算方法

  1. count()计算非Nan值的数量
import pandas as pd

d = {'A':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),
     'B':pd.Series([4,5,6],index=['a','b','c']),
     'C':pd.Series([7,8,9,0],index=['a','c','b','e'])}

df = pd.DataFrame(d)

print("原表格是这样的")
print(df)

print("count()计算非空值的数量\n里面还是需要传入axis轴的参数表明是行还是列")
print(df.count(axis=1))#默认为0，列，这里写1，统计行。

  1. min(),max()找最大值和最小值
print("max()和min()根据传入的axis值来统计行或者列的最大最小值")
print("统计每列的最小值")
print(df.min())

print("统计每行的最大值")
print(df.max(axis=1))

  1. quantile()统计分位数，需要传入一个参数确定位置

  2. .std(),.var()分别求标准差，方差

print("求方差")
print(df.std(axis=1))

print("求标准差")
print(df.var(axis=1))
  1. .skew()样本的偏度、.kurt()样本的峰度
print("求偏度")
print(df.skew(axis=1))

print("求峰度")
print(df.kurt(axis=1))

unique()返回只有去掉重复值的数组（ndrray）

import pandas as pd

s = pd.Series(list('agsrgrgs'))
print(s,'\n',"列表里面的字符串元素作为值构成一个Series对象")

u = s.unique()#unique是pd的内置方法，返回一个数组
print(u)>>>['a' 'g' 's' 'r']
print(type(u))>>><class 'numpy.ndarray'>

Value_counts()

这个函数就是对Series重复的值统计个数，最后返回的还是一个新的Series，下标就是那些被统计的元素，值就是个数。

就暂时了解这些，还有许多更详细的看链接：
panads资料链接

numpy和panads数据分析练手链接：
链接

matplotlib

#导入模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-10,10,20)
y1 = 2*x+1#得到的都是数组对象
y2 = x**2

#定义图像窗口
plt.figure('画布名称',figsize=(9,7))#设置画布的名字和大小，也可以添加facecolor颜色参数
#画图
plt.plot(x,y1,linestyle='--')
plt.plot(x,y2,color='r',linewidth=1)#把上面两个数组按着x,y画出来

#定义坐标轴名称及范围
plt.xlim(-10,10)
plt.ylim(-10,10)

#设置x轴,y轴的名称
plt.xlabel("This is x")
plt.ylabel("This is y")

#显示图像
plt.show()

#plt.xticks()，使用这个方法可以改变刻度名称



pillow

这是个图像操作的库

  1. 创建图像image对象
    打开图像还是用open这个句子，暂时先不用with语句，还有panads打开CSV文件的时候最好还是直接用open语句，with语句适用那些有close的。

  2. image对象的属性

print("图像的尺寸")
w,h = im.size

print(im.size)
print(type(im.size))#返回的是一个元组
print(w,h)#得到图片的长度和宽度，单位是像素
print(type(w))

print('\n'+"图像的格式")
print(im.format)#得到的是PNG格式的

print('\n'+"图像是否是只读的"+'\n'+"返回0（不是）或者1（是）")
print(im.readonly)

print('\n'+"查看图像相关信息,许多信息")
print(im.info)#这里返回的是一个字典，太多了，先换个方式显示
#这个字典只有两个键，一个对应的是分辨率，一个对应不知道的一大堆东西

print('\n'+"查看图像的模式")
print(im.mode)#得到的是RGB，三通道，还有的可能是RGBA四通道，多一个透明通道
  1. 图像格式的转换
    save(),保存为其他的格式，需要传入俩参数，一个是需要保存的路径，一个是要保存的格式，png或者jpg。
im.save('路径'，'格式')

这样可以实现图像的格式转换和另存为。

convert()
由于图片的模式可以不一样，比如四通道的转换成三通道JPG就不能直接用save()来转，所以就需要用到convert()先转一下模式,再save保存。

im2 = im1.convert("RGB")
im2.save()

pillow库还有很多东西，具体的学习点链接。

requests

re.findall(),返回的是列表。

前面语已经学过内置的urllib模块里面的request模块，还有一个requests这个第三方模块，这个模块更厉害，用起来也更方便。
requests可以直接通过get方法来直接获取网页

chardet

编码的

psutil

主要是获取代电脑CPU，内存，网络状态等信息的

Seaborn

Facetgrid方法

把数据集当中很多的子集展示，用这个函数

BeautifulSoup4库

BeauSouped4可以将复杂的HTML文档转换成复杂的树形结构：

  1. Tag:网页的标签及其内容，但只能获取到匹配的第一个标签；
  2. NavigableString:标签的内容（即字符串）；
  3. BeautifulSoup:表示文档本身，会直接打印输出HTML源码；
  4. Comment:表示注释里面的内容
    举例,有这样一个HTML源码：
<!DOUCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
     <meta charset="UTF-8">
     <title>标题</title>
</head>
<body>
     <div>
          <span><!-- 这是注释 --></span>
          <a href="https://www.bilibili.com" name="bilibili">这是指向哔哩哔哩的链接</a>
          <a href="http://huanc.love/" name="huanc">这是指向自己网站的链接</a>
     </div>
</body>
</html>

Python测试

from bs4 import BeautifulSoup

file = open("./test.html","rb")
html = file.read()
bs = BeautifulSoup(html,"html.parser")

print(type(bs))
# >>><class 'bs4.BeautifulSoup'>，是一个封装bs4.BeautifulSoup的对象
print(bs)

print(type(bs.a))
# >>><class 'bs4.element.Tag'>,是一个标签对象
print(bs.a)
# >>>直接打印a标签的全部内容，但只能获取到一个

print(type(bs.a.string))
# >>><class 'bs4.element.NavigableString'>,NavigableString的对象
print(bs.a.string)
# 直接打印标签a里面的内容

print(type(bs.span))# >>> <class 'bs4.element.Tag'>,这里还是tag对象，不是注释comment对象
print(type(bs.span.string))# >>> <class 'bs4.element.Comment'>，这里才是Comment对象
print(bs.span.string)# 这里才会打印注释内容。
# 所以注意一下，带有string的标签对象，一般都是NavigableString对象，
# 但属于注释的标签对象带string，仍然是Comment对象。

print(bs.div.contents)
# 会返回一个列表，列表里面都是，各个标签元素和换行字符。

标签：index,进阶,Python,Series,数组,np,pd,print
From： https://www.cnblogs.com/huanc/p/17441381.html

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