pandas

pandas库介绍

概述

numpy在向量化计算中表现优异，但在处理更灵活、更复杂的数据中则相对较差。

• 基于numpy库的pandas库则提供了更快更简单的高级数据结构和操作工具

功能

• 表格操作
  • 基本操作：表格创建、查询、修改等
  • 进阶操作：表格排序、索引转换、可视化等
• 透视表：分组、聚合、重塑(用于离散数据分析)
• 离散化和分位数分析(连续数据离散化后分析)

数据载入

• csv:文件后缀.csv
  • 一种文本格式表格，默认用分号
  • 如果表格内数据有逗号，应该用双引号包裹
• Excel:文件后缀.xlsx微软office办公

对象创建

一、Pandas Series对象

series是带标签数据的一堆数组

series对象的创建

通用结构：

pd.Serives(data、index=index、dtype=dtype)

data:数据、可以是列表、字典或Numpy数组

index:索引，为可选参数

dtype:数据类型，为可选参数

1.用列表创建

1.缺少index时，默认为整数序列

import pandas as pd
 
data = pd.Series([1,2,3,4,5])

2.添加index时

行索引是Index对象

import pandas as pd
 
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

注意：可以设置多个数据类型

import pandas as pd
 
data = pd.Series([1, '2', 3, 4, 5], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

3.强制改变数据类型

import pandas as pd
 
data = pd.Series([1, '2', 3, 4, 5], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],dtype=float)

2.用numpy数组创建

import pandas as pd
import numpy as np
 
x = np.arange(5)
data = pd.Series(x)
print(data)

3.用字典创建

import pandas as pd
 
population = {
    'Beijing':2156
    ,'Chongqing':2182
    ,'shanghai':2182
}
population = pd.Series(population)
print(population)

注：此时也可以使用index，当字典存在会帅选，不存在则显示NaN

import pandas as pd
 
population = {
    'Beijing':2156
    ,'Chongqing':2182
    ,'shanghai':2182
}
population = pd.Series(population, index=['Beijing','Chongqing','shanghai','c','d'])
print(population)

4.data为标量时

import pandas as pd
 
c=pd.Series(5, index=["a", "b", "c"])

二、Pandas DataFrame对象

DataFrame是带标签数据的多维数组

DataFrame对象的创建

通用结构:

pd.Dataframe(data,index=index,columns=columns)

data:数据，可以是列表，字典或Numpy数组

index:索引，为可选参数

columns:列标签，为可选参数

1.通过Series对象创建

import pandas as pd
 
population = {
    'Beijing':2156
    ,'Chongqing':2182
    ,'shanghai':2182
}
population = pd.Series(population, index=['Beijing','Chongqing','shanghai','c','d'])
print(population)
print(pd.DataFrame(population))

也可取名

print(pd.DataFrame(population,columns=['population']))

2.通过Series对象字典创建

import pandas as pd
import numpy as np
 
population = {
    'Beijing':2156
    ,'Chongqing':2182
    ,'shanghai':2182
}
GDP = {
    'Beijing':2000
    ,'Chongqing':2100
    ,'shanghai':2180
}
population = pd.Series(population, index=['Beijing','Chongqing','shanghai'])
 
print(pd.DataFrame({'population':population
              ,'GDP':GDP}))

注：数量不够的会自动补齐

print(pd.DataFrame({'population':population
                ,'GDP':GDP
                ,'country':"China"}))

3.通过字典列表对象创建

• 字典索引作为index，字典键作为column

data = [{"a": i,"b": 2*i} for i in range(3)]
pd.DataFrame(data)

• 不存在的键会默认为NaN

4.通过Numpy二维数组创建

pd.DataFrame(np.random.randint(10,size=(3,2)),columns=["foo","bar"],index=["a","b","c"])

DataFrame性质

1.属性

1.df.values返回numpy数组表示的数据

data.values

2.df.index返回行索引项

data.index

3.df.columns返回列索引

data.columns

4.df.shape形状

5.df.size大小

6.df.dtypes返回每列数据类型

7.df.index.name:索引对象名

2.索引

储存轴标签的数据结构是Index

DataFrame，行索引和列索引都是Indes对象

3.获取值

DataFrame和Series的关系

Dataframe每一列都是Series，Dataframe每一行都是Series

1.获取列

• 字典式

data["pop"]//获取pop一列的数据

• 对象属性式

data[["GDP","pop"]]//获取GDP与pop两列的数据

2.绝对索引获取行

data.loc["BeiJing"]//获取BeiJing这一行的数据

data.loc[["BeiJing","HangZhou"]]//获取多行数据

3.相对索引获取行

data.iloc[0]//取第0行数据

4.Series对象索引

缺失值处理

合并数据

构造一个生产DataFrame的函数

def make_def(cols, ind):
	"一个简单的DataFrame"
	data = {c : [str(c)+str(i)for i in ind] for c in cols}
	print(data)
	return pd.DataFrame(data,ind)

生成：

	A	B	C
0	A0	B0	C0
1	A1	B1	C1
2	A2	B2	C2

1.垂直合并

df_1 = make_df("AB",[1,2])
df_2 = make_df("AB",[3,4])

pd.concat([df_1,df_2])

	A	B
1	A1	B1
2	A2	B2
3	A3	B3
4	A4	B4

添加参数ignore_index=True时重置标签

2.水平合并