Python学习笔记-pandas用法

宁静致远
2周前 阅读 6 点赞 2

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 np
import pandas as pd


2、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'))


3、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'])


二、数据表信息查看


1、维度查看:

df.shape


2、数据表基本信息(维度、列名称、数据格式、所占空间等):

df.info()


3、每一列数据的格式:

df.dtypes


4、某一列格式:

df['B'].dtype


5、空值:

df.isnull()


6、查看某一列空值:

df.isnull()


7、查看某一列的唯一值:

df['B'].unique()


8、查看数据表的值:

 df.values

9、查看列名称:

df.columns


10、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


三、数据表清洗


1、用数字0填充空值:

df.fillna(value=0)


2、使用列prince的均值对NA进行填充:

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


3、清楚city字段的字符空格:

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


4、大小写转换:

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


5、更改数据格式:

df['price'].astype('int')


6、更改列名称:

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


7、删除后出现的重复值:

df['city'].drop_duplicates()


8、删除先出现的重复值:

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


9、数据替换:

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


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]})


1、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


2、设置索引列

df_inner.set_index('id')


3、按照特定列的值排序:

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


4、按照索引列排序:

df_inner.sort_index()


5、如果price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')


6、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']=1


7、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']))


8、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)


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]


2、按索引提取区域行数值

df_inner.iloc[0:5]


3、重设索引

df_inner.reset_index()


4、设置日期为索引

df_inner=df_inner.set_index('date') 


5、提取4日之前的所有数据

df_inner[:'2013-01-04']


6、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。


7、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


8、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


9、判断city列的值是否为北京

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


10、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'])] 


11、提取前三个字符,并生成数据表

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


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']]


2、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']) 


3、使用“非”条件进行筛选

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


4、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()


5、使用query函数进行筛选

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


6、对筛选后的结果按prince进行求和


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


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()


2、按城市对id字段进行计数

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


3、对两个字段进行汇总计数

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


4、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]) 


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) 


2、手动设置采样权重


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


3、采样后不放回

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


4、采样后放回

df_inner.sample(n=6, replace=True)


5、 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


6、计算列的标准差

df_inner['price'].std()


7、计算两个字段间的协方差

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


8、数据表中所有字段间的协方差

df_inner.cov()


9、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


10、数据表的相关性分析

df_inner.corr()


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') 


2、写入到CSV

df_inner.to_csv('excel_to_python.csv') 


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