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Pandas基本操作

pandas:数据分析

pandas是一个强大的Python数据分析的工具包。

pandas是基于NumPy构建的。

pandas的主要功能

  具备对其功能的数据结构DataFrame、Series

  集成时间序列功能

  提供丰富的数学运算和操作

  灵活处理缺失数据

安装方法:pip install pandas

引用方法:import pandas as pd(习惯给pandas起别名)

Series

Series是一种类似于一位数组的对象,由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组成。

创建方式

pd.Series([4,7,-5,3])

pd.Series([4,7,-5,3],index=["a","b","c","d"])

pd.Series({"a":1, "b":2})

pd.Series(0, index=["a","b","c","d’])

获取值数组和索引数组:values属性和index属性

Series比较像列表(数组)和字典的结合体。

Series特性

Series支持数组的特性:

  从ndarray创建Series:Series(arr)

  与标量运算:sr*2

  两个Series运算:sr1+sr2

  索引:sr[0], sr[[1,2,4]]

  切片:sr[0:2](切片依然是视图形式)

  通用函数:np.abs(sr)

  布尔值过滤:sr[sr>0]

  统计函数:mean() sum() cumsum()

Series支持字典的特性(标签):

  从字典创建Series:Series(dic),

  in运算:’a’ in sr、for x in sr

  键索引:sr["a"], sr[["a", "b", "d"]]

  键切片:sr["a":"c"]

  其他函数:get("a", default=0)等

Series:整数索引

import pandas as pdimport numpy as npsr=pd.Series(np.arange(4.))sr[-1]KeyError!#pandas的数组对象在查找数据时,会以标签优先查找,也就是第一列表头信息,而不是我们认为的索引

如果索引是整数类型,则根据整数进行数据操作时总是面向标签的。

  loc属性 以标签解释

  iloc属性 以下标解释

Series数据对齐

pandas在运算时,会按索引进行对齐然后计算。如果存在不同的索引,则结果的索引是两个操作数索引的并集。

注意:NaN属于数字类型,表示不是数字类型的数字类型,通常称为缺失值

如何在两个Series对象相加时将缺失值设为0?

sr1.add(sr2, fill_value=0)

灵活的算术方法:add, sub, div, mul

Series缺失数据

缺失数据:使用NaN(Not a Number)来表示缺失数据。其值等于np.nan。内置的None值也会被当做NaN处理。

处理缺失数据的相关方法:

  dropna() 过滤掉值为NaN的行

  fillna() 填充缺失数据

  isnull() 返回布尔数组,缺失值对应为True

  notnull() 返回布尔数组,缺失值对应为False

pandas:DataFrame

DataFrame是一个表格型的数据结构,含有一组有序的列。

DataFrame可以被看做是由Series组成的字典,并且共用一个索引。

创建方式:

  pd.DataFrame({"one":[1,2,3,4],"two":[4,3,2,1]})

  pd.DataFrame({"one":pd.Series([1,2,3],index=["a","b","c"]),

通常该类数据类型不需要我们手动去创建出来,而是通过读取表格文件来自动获取。最常用的获取和存储数据

csv文件读取与写入:

  df.read_csv("filename.csv")

  df.to_csv()

DataFrame查看数据

查看数据常用属性及方法:

index        获取索引

T          转置

columns      获取列索引

values       获取值数组

describe()       获取快速统计

DataFrame各列name属性:列名 rename(columns={})

DataFrame索引和切片

DataFrame有行索引和列索引。

DataFrame同样可以通过标签和位置两种方法进行索引和切片。

DataFrame使用索引切片:

  方法1:两个中括号,先取列再取行。 df["A"][0]

  方法2(推荐):使用loc/iloc属性,一个中括号,逗号隔开,先取行再取列。

  loc属性:解释为标签

  iloc属性:解释为下标

向DataFrame对象中写入值时只使用方法2

行/列索引部分可以是常规索引、切片、布尔值索引、花式索引任意搭配。(注意:两部分都是花式索引时结果可能与预料的不同)

DataFrame数据对齐与缺失数据

DataFrame对象在运算时,同样会进行数据对齐,行索引与列索引分别对齐。 结果的行索引与列索引分别为两个操作数的行索引与列索引的并集。

DataFrame处理缺失数据的相关方法:

  dropna(axis=0,how="any",…)

  fillna()

  isnull()

  notnull()

其他常用方法

pandas:时间对象处理

灵活处理时间对象:dateutil包 dateutil.parser.parse()

成组处理时间对象:pandas pd.to_datetime(["2001-01-01", "2002-02-02"])

产生时间对象数组:date_range start 开始时间 end 结束时间 periods 时间长度 freq 时间频率,默认为"D",可选H(our),W(eek),B(usiness),S(emi-)M(onth),(min)T(es), S(econd), A(year),…

pandas:时间序列

时间序列就是以时间对象为索引的Series或DataFrame。

datetime对象作为索引时是存储在DatetimeIndex对象中的。

时间序列特殊功能:

  传入“年”或“年月”作为切片方式

  传入日期范围作为切片方式

  丰富的函数支持:resample(), strftime(), ……

  批量转换为datetime对象:to_pydatetime()

pandas:写入到文件

 

 

欢迎阅读本文章: 王太平

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