python之pandas入门操作

本文章是建议入门者直接上手操作，在操作中再去想为什么，是什么?

--理论知识暂时不写了，可自行百度 ，跟着代码来入门，简单粗暴。

import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame

#数据结构：Series 和DataFrame

#Series 是一个定长的字典序列  定长：相当于两个ndarray
#Series有两个基本属性：index和values   index默认0，1，2...递增  可以自定义索引如： index=['a','b'..]
x1 = Series([1,2,3,4])
# print(x1)
x2 = Series(data=[1,2,3,4],index=['a','b','c','d'])
# print(x2)

#也可用字典的方式来创建Series
d = {'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}
x3 = Series(d)
# print(x3)

#DataFrame 类型数据结构-类似数据库表——包含了行索引和列索引
data = {'chinese':[66,95,93,90,80],'English':[65,85,92,88,90],'Math':[30,98,96,77,90]}
df1 = DataFrame(data)
# print(df1)
#设置行索引index  以及列索引columns
df2 = DataFrame(data,index=['ZhangFei','GuanYu','ZhaoYun','HuangZhong','DianWei'],columns=['English','Math','chinese'])
# print(df2)
"""
df1 结果
  chinese  English  Math
0       66       65    30
1       95       85    98
2       93       92    96
3       90       88    77
4       80       90    90

df2结果
            English  Math  chinese
ZhangFei         65    30       66
GuanYu           85    98       95
ZhaoYun          92    96       93
HuangZhong       88    77       90
DianWei          90    90       80
"""

#了解了基本的Series和DataFrame两个数据结构后，我们从数据处理的流程来继续学习使用方法

#数据的导入和输出
#pandas允许直接从xlsx,csv文件中导入数据，也可输出到xlsx,csv中
#xlsx excel文件自行准备
score = DataFrame(pd.read_excel('pandas_data.xlsx'))
# score.to_excel('data1.xlsx')
# df2.to_excel('data1.xlsx')
#pip install openpyxl
#pip install pandas
# print(score)


#数据清洗
# drop()删除不需要的行或列
# df2 = df2.drop(index=['ZhangFei'])
# df2 = df2.drop(columns=['chinese'])
# print(df2)

# rename重命名列名 columns,  rename(columns=new_name,inplace=True)
# df2.rename(columns={'chinese':'Yuwen','English':'Yingyu'},inplace=True)
# print(df2)

#去重复的值 drop_duplicates() 自动去重行
data1 = {'chinese':[66,66,95,93,90,80],'English':[65,65,85,92,88,90],'Math':[30,30,98,96,77,90]}
df3 = DataFrame(data1,index=['ZhangFei','ZhangFei','GuanYu','ZhaoYun','HuangZhong','DianWei'],columns=['English','Math','chinese'])
df3 = df3.drop_duplicates()
# print(df3)

#格式问题---更改数据格式--astype()
#eg:将chinese字段值改成str或者int64类型
df3['chinese'].astype('str')
# import numpy as np
# df3['chinese'].astype(np.int64)
# print(df3)

#数据间的空格--先把格式转换成str类型，strip函数去空格 map()映射
# df3['chinese']=df3['chinese'].map(str.strip)
# #删除左空格
# df3['chinese']=df3['chinese'].map(str.lstrip)
# #右空格
# df3['chinese']=df3['chinese'].map(str.rstrip)
# #特殊字符
# df3['chinese']=df3['chinese'].map(str.rstrip('$'))

#大小写转换
#小
df3.columns=df3.columns.str.upper()
#大
df3.columns=df3.columns.str.lower()
#首字母大写
df3.columns=df3.columns.str.title()

# 查找空值  空值NAN  isnull()
df3.isnull()  #对应字段 返回True或Flask

#apply函数对数据进行清洗--使用频率较高
#eg:大小写转化
# apply(str.upper)
df4 = DataFrame(data={'name':'ZhangSan'},index=['1'])
# print(df4)
df4['name'] = df4['name'].apply(str.upper)
# print(df4)
#apply也可定义函数在apply中使用 apply(func)



#数据统计
#如果有遇到控制NaN会自动排除
#min()  max()   sum()  mean() 平均值
#median() 中位数  var()方差  std()标准差
#argmin()统计最小值的索引位置  argmax()统计最大值的索引位置
#idmin() 统计最小值的索引值    idxmax()统计最大值的索引值

######统计函数千千万，describe()函数最便捷  统计大礼包。。
df6 = DataFrame({'name':['ZhangFei', 'GuanYu', 'a', 'b', 'c'], 'data1':range(5)})
# print(df6.describe())
# print(df6)
"""
          data1
count  5.000000
mean   2.000000
std    1.581139
min    0.000000
25%    1.000000
50%    2.000000
75%    3.000000
max    4.000000
"""

#数据合并
#将多个渠道源的多个数据库表进行合并，
#一个DataFrame为一个数据表内容  两个合并使用merge()
df7 = DataFrame({'name':['Zhangfei','lisi','zhangsan,','a']})
df8 = DataFrame({'name':['Zhangfei','lisi','a,','a']})

#基于指定列进行连接---健的交集
# df9 = pd.merge(df7,df8,on='name')
#inner内连接内链接是 merge 合并的默认情况，inner 内连接也为健交集
df9 = pd.merge(df7,df8,how='inner')
# print(df9)

#如何用SQL方式打开Pandas
#可以直接使用sql语句来操作pandas
from pandasql import sqldf,load_meat,load_births
df10 = DataFrame({'name':['ZhangFei','GuanYu','a','b','c'],'data1':range(5)})
#将sql作为参数传入匿名函数中  sql参数， 设置globals全局参数
pydf10 = lambda sql:sqldf(sql,globals())
sql = "select * from df10 where name='ZhangFei'"

print(pydf10(sql))



"""
Pandas中有Series和DataFrame两种重要的数据结构。
    Series：是一个定长的字典序列。有两个基本属性：index，values
    DataFrame：类似于数据库表的一种数据结构。我们甚至可以像操作数据库表那样对DataFrame数据进行
    连接，合并，查询等等
    常用DataFrame进行数据清晰：用到的发方法有:
        - describe() 统计性描述
        - drop_duplicates() 删除重复行
        - rename(columns=...) 更名
        - dropna() 删除具有空的行
        - isnull() 判断空值
        - fillna() 填充空值 
        - apply() 应用函数
        - merge() 合并df
        - value_counts() 统计某列的各类型个数
        - read_excel() to_excel() 读取和保存excel
        - set_index() 设置索引
        - cut 分组

"""