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pandas 基础

时间:2023-02-02 15:12:37浏览次数:59  
标签:name df 基础 DataFrame column pd pandas

安装及导入

安装

可以使用 pip 安装

pip install pandas

导入

import pandas as pd

数据结构

Series

Series 是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种 Numpy 数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成

Series 只有行索引

例如,创建一个 Series 对象:

ser = pd.Series(data = [1, 2, 3], index = ['a', 'b', 'c'])

其内容为:

a   1
b   2
c   3

Series 的各种方法

DataFrame

DataFrame 是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型值)

DataFrame 既有行索引又有列索引

例如,创建一个 DataFrame 对象:

df = pd.DataFrame(data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]), columns = ['a', 'b', 'c'])

其内容为:

   a  b  c
0  1  2  3
1  4  5  6

DataFrame 的各种方法

下面将以 DataFrame 对象为例来介绍 pandas 的基本用法

数据输入

# 使用 read_csv 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('file_name')

# 或者:使用 read_csv 读取 csv 文件
# read_csv 默认使用 '\t' 作为数据分隔符,需将分隔符设为 ','
df = pd.read_table('file_name', sep=',')

# 读取 excel 文件
pd.read_excel()

# 读取 json 文件
pd.json()

# 读取 xml 文件
pd.read_xml()

数据输出

# 将 DataFrame 对象写入 csv 文件
df.to_csv('file_name')

# 写入 excel 文件
df.to_excel()

# 写入 json 文件
df.to_json()

# 写入 xml 文件
df.to_xml()

pandas 读取 / 写入文件

查看数据

# DataFrame 对象的头部数据(默认显示 5 条数据)
df.head()

# DataFrame 对象的尾部数据(默认显示 5 条数据)
df.tail()

# DataFrame 对象的索引
df.index

# DataFrame 对象的列名
df.columns

# DataFrame 对象的统计信息
df.describe()

# DataFrame 对象的摘要
df.info()

# DataFrame 对象的形状
df.shape

# 查看数据是否为空
df.isnull()

# 查看各数据类型
df.dtypes

# 查看某一列的所有值
df[['column_name']]         # 方法一
df.loc[:, ['column_name']]  # 方法二

# 查看某一列的变量名及种类
df['column_name'].value_counts()    # 方法一
df['column_name'].unique()          # 方法二

# 查看满足条件的值
df[condition]

# 最大值对应的索引
df.idxmax()

# 最小值对应的索引
df.idxmin()

缺失值处理

pandas 主要用 np.nan 表示缺失数据

一般情况下,运算时默认排除缺失值

# 查找缺失值
df.isnull()

# 查找非缺失值
df.notnull()

# 删除所有含缺失值的行
df.dropna(how='any')

# 用 0 填充缺失值
df.fillna(value=0)

重复值处理

# 查看 DataFrame 数据中的重复值
df.duplicated()

# 统计 DataFrame 数据中重复值的个数
df.duplicated().sum()

# 删除 DataFrame 数据中的重复值
df.drop_duplicates()

索引变换

# 重置索引
df.reset_index()

# 将现有的列设为索引
df.set_index('column_name')

# 修改索引与列标签
df.reindex(index=index_labels, columns=column_labels)   # 方法一
df.rename(index=index_labels, columns=column_labels)    # 方法二

reindex 和 rename

排序

# 按索引排序
df.sort_index()

# 按行列的值排序
df.sort_values()

# 按某一列排序
df.sort_values(by='column_name')

# 按多列排序
df.sort_values(by=['column_name_1', 'column_name_2'])

特别地,如果数据含有空值,可以用 na_position 参数处理空值,例如:

df.sort_values(na_position='first')

特征处理

按照数据的值进行离散化
pd.cut()

# 按照数据的数量进行离散化
pd.qcut()

# 替换数据值
df.replace()

# 替换数据值
df.map()

# one-hot 编码
pd.get_dummies()

具体用法请参考 pandas Document

数据拼接

# 既可以横向拼接,又可以纵向拼接
pd.concat()

# 横向拼接
pd.merge()

# 横向拼接 DataFrame 对象
df.join()

# 纵向拼接 DataFrame 对象
df.append()

Merge, join, concatenate and compare

数据分组

  • 分割:按条件把数据分割成多组
  • 应用:为每组单独应用函数
  • 组合:将处理结果组合成一个数据结构

具体请参考:Groupby API

参考资料

标签:name,df,基础,DataFrame,column,pd,pandas
From: https://www.cnblogs.com/jiankychen/p/pandas.html

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