Jupyter对于数据预处理的重要功能是支持用逐行编写和运行代码，实时查看结果。
Jupyter 是一个开源的交互式计算环境，它允许用户以网页的形式编写和运行代码，以及创建和共享文档，这些文档可以包含实时代码、方程、可视化和解释性文本。Jupyter 的主要组件包括：
1. Jupyter Notebook：一个交互式 Web 应用程序，允许用户创建和共享包含代码、方程、可视化和叙述文本的文档。这些文档被称为 "notebooks"。
2. JupyterLab：是 Jupyter Notebook 的下一代界面，提供了更丰富的用户界面和更强大的功能，支持多文档工作，以及对扩展插件的支持。
3. JupyterHub：一个多用户服务，允许多个用户同时使用 Jupyter Notebook，适用于教育和研究环境。
4. IPython：一个强大的 Python 解释器，支持交互式 Python 编程，也是 Jupyter Notebook 的核心组件之一。
Dataframe 是一种在数据分析和数据处理中常用的数据结构，特别是在使用 Python 的数据分析库 Pandas 时。Dataframe 提供了一种灵活、高效的方式来操作和分析表格数据。Dataframe 是二维的，可以想象成一个 Excel 电子表格或 SQL 数据库表，有行和列。
接下来将介绍各种方便处理Dataframe的函数。
一：创建DataFrame
pd.read_csv('file.csv'): 从CSV文件读取数据到DataFrame。pd.read_excel('file.xlsx'): 从Excel文件读取数据到DataFrame。pd.read_sql(query, connection): 从SQL数据库读取数据到DataFrame。
还可以创建数据形成DataFrame：
import pandas as pd
# 示例数据
data = {
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 35],
'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}
# 使用数据创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
df结果如下：
二：查看数据
df.head(): 查看DataFrame的前几行。df.tail(): 查看DataFrame的最后几行。df.info(): 查看DataFrame的信息。df.describe(): 显示DataFrame的统计摘要。
只有df则展示前几行和最后几行，当数据较多时会省略中间行并显示总行数和总列数。
在 Pandas 库中，df.info() 和 df.describe() 是两个非常有用的函数，它们提供了 DataFrame 的不同信息摘要。下面是对它们的详细介绍：
df.info()
df.info() 函数用于快速查看 DataFrame 的概览信息。当你对一个 DataFrame 调用 info() 方法时，它会显示以下内容：
- 数据类型：DataFrame 中每列的数据类型。
- 非空值：每列的非空值数量。
- 内存使用情况：DataFrame 所占用的内存量。
df.info()结果如下：
df.describe()
df.describe() 函数用于生成 DataFrame 的统计摘要，它提供了数值型列的描述性统计信息。当你对一个 DataFrame 调用 describe() 方法时，它会显示以下内容：
- 计数（Count）：每列的非空值数量。
- 平均值（Mean）：数值列的平均值。
- 标准差（Std）：数值列的标准差，表示数据的离散程度。
- 最小值（Min）：数值列的最小值。
- 25%分位数（25%）：数值列的第一四分位数，即所有值中最小的25%。
- 50%分位数（50%）或中位数（Median）：数值列的中位数。
- 75%分位数（75%）：数值列的第三四分位数，即所有值中最大的25%。
- 最大值（Max）：数值列的最大值。
describe() 默认只对数值型列进行统计，但你也可以通过设置 include 参数为 'all' 来包括非数值型列的计数和频率。
df.describe()结果如下：
三：选择与筛选数据
在 Pandas 中选择行或列的方法非常多样，下面是一些常用的选择行和列的方法：
选择列的方法
1. 通过列名：
使用列名来选择单个列：
column_a = df['column_name']2. 通过列索引：
使用列的位置索引来选择列（从0开始计数）：
first_column = df.iloc[:, 0] # 选择第一列3. 选择多个列：
通过列名的列表来选择多个列：
columns = df[['column_name1', 'column_name2']]选择行的方法
1. 通过行标签：
使用 `.loc` 通过行标签来选择行：
row = df.loc[row_label]2. 通过行的布尔条件：
使用布尔索引选择满足条件的行：
filtered_rows = df[df['column_name'] > value]或者使用：
df.query('column > value')使用查询字符串筛选数据。
3. 通过行的位置：
使用 `.iloc` 通过行的位置索引来选择行：
first_row = df.iloc[0] # 选择第一行4. 选择多个特定的行：
使用行标签的列表来选择多行：
specific_rows = df.loc[row_labels_list]5. 选择行的范围：
使用行标签的范围来选择行：
rows_range = df.loc[start_row_label:end_row_label]这些方法可以单独使用，也可以组合使用来选择 DataFrame 中的行和列。通过这些方法，你可以灵活地对数据进行切片、过滤和操作。
四：排序数据
df.sort_values(by='column'): 根据列值排序。df.sort_index(): 根据索引排序。
五：数据清理
df.drop('column', axis=1): 删除列。df.drop_duplicates(): 删除重复行。df.fillna(value): 填充缺失值。
六：数据转换
df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}): 重命名列。df.assign(new_column=value): 添加新列。df.apply(function): 对DataFrame中的每个元素应用函数。
七：数据聚合
在Pandas中，groupby 和 agg 是两个非常强大的函数，它们允许你对数据集进行分组和聚合操作。下面是对这两个函数的示例和解释：
df.groupby('column').sum()
groupby 函数用于根据一个或多个键将数据分组。sum 是一个聚合函数，用于计算每个组的总和。当你使用 groupby 后跟 sum，你可以计算每个组在指定列上的总和。
示例：
假设我们有一个DataFrame df，其中包含有关销售的数据，包括日期、产品和销售额。
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
data = {
'date': ['2024-01-01', '2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-02'],
'product': ['Apple', 'Banana', 'Apple', 'Cherry'],
'sales': [10, 15, 20, 30]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 按产品分组并计算每组的销售额总和
grouped_sum = df.groupby('product').sales.sum()
print(grouped_sum)输出将是每个产品的总销售额。结果如下：
df.agg({'column': 'function'})
agg 函数（或 aggregate）允许你对DataFrame的列应用一个或多个聚合函数。你可以为不同的列指定不同的聚合函数。
示例：
继续使用上面创建的 df DataFrame，我们可以使用 agg 来对销售额应用不同的聚合函数。
# 对销售额使用不同的聚合函数：总和、平均值和最大值
aggregated_data = df.agg({
'sales': ['sum', 'mean', 'max']
})
print(aggregated_data)这将输出一个DataFrame，其中包含销售额的总和、平均值和最大值。结果如下：
两个聚合函数的结合示例
假设我们想要对不同的产品按日期分组，并计算每个组的销售额总和和平均值。
# 对产品和日期进行分组，并计算每个组的销售额总和和平均值
grouped_agg = df.groupby(['product', 'date']).agg({
'sales': ['sum', 'mean']
})
print(grouped_agg)这将输出一个多层索引的DataFrame，显示每个产品在每个日期的销售额总和和平均值。结果如下：
通过这些示例，你可以看到 groupby 和 agg 如何一起使用来执行复杂的数据聚合任务，这对于数据分析和数据科学非常有用。
八：数据合并
pd.concat([df1, df2]): 沿着一条轴将多个DataFrame对象堆叠到一起。pd.merge(df1, df2, on='column'): 根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来。
这两个函数是Pandas中用于数据合并和连接的基本工具。下面是使用 `pd.concat` 和 `pd.merge` 的Python示例。
pd.concat([df1, df2])
`pd.concat` 用于将多个DataFrame沿着一条轴堆叠在一起。默认情况下，它是沿着行（axis=0）进行堆叠，但你也可以选择沿着列堆叠（axis=1）。
示例：
import pandas as pd
# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6]
})
df2 = pd.DataFrame({
'A': [7, 8, 9],
'B': [10, 11, 12]
})
# 沿着行堆叠这两个DataFrame
result_concat = pd.concat([df1, df2])
result_concat输出将是两个DataFrame垂直堆叠的结果。结果如下：
pd.merge(df1, df2, on='column')
`pd.merge` 用于根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来。这类似于SQL中的JOIN操作。你可以指定不同的连接方式，如内连接、外连接等。
示例：
# 创建两个DataFrame，它们有一个共同的列'key'
df1 = pd.DataFrame({
'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3']
})
df2 = pd.DataFrame({
'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']
})
# 根据'key'列将df1和df2进行内连接
result_merge = pd.merge(df1, df2, on='key')
result_merge输出将是两个DataFrame根据'key'列匹配的行合并的结果。结果如下：
更复杂的示例：
假设我们有不同的连接条件和连接方式。
# 创建第三个DataFrame，它的'key'列有不同的值
df3 = pd.DataFrame({
'key': ['K0', 'K1', 'K4', 'K5'],
'C': ['C0', 'C1', 'C4', 'C5']
})
df1 = pd.DataFrame({
'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3']
})
# 执行左连接，以df1为准，即使df2和df3中没有匹配的'key'
result_merge_left = pd.merge(df1, df3, on='key', how='left')
result_merge_left这将输出一个包含df1所有行的DataFrame，如果df3中有匹配的'key'，则包括来自df3的列，否则相应的列将包含NaN。结果如下：
`pd.concat` 和 `pd.merge` 是处理Pandas DataFrame时不可或缺的工具，它们允许你以多种方式合并和连接数据集。
九：数据输出
df.to_csv('file.csv'): 将DataFrame输出到CSV文件。df.to_excel('file.xlsx'): 将DataFrame输出到Excel文件。df.to_sql('table_name', connection): 将DataFrame输出到SQL数据库。
这些函数是处理DataFrame时最常用的，但Pandas库提供了更多高级功能和细节控制，可以根据具体需求进行探索。
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标签：常用,key,Python,df1,column,DataFrame,df,pd,预处理 From： https://blog.csdn.net/2301_80651329/article/details/141407777