pandas用法大全

pandas用法大全

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：

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1 2	import numpy as np import pandas as pd12

　　

2、导入CSV或者xlsx文件：

+ View Code?

1 2	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：

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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：

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1

df.shape

　　

2、数据表基本信息（维度、列名称、数据格式、所占空间等）：

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1

df.info()

　　

3、每一列数据的格式：

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1

df.dtypes

　　

4、某一列格式：

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1	df['B'].dtype

　　

5、空值：

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1	df.isnull()

　　

6、查看某一列空值：

?

1	df.isnull()

　　

7、查看某一列的唯一值：

?

1	df['B'].unique()

　　

8、查看数据表的值：

?

1

df.values

　　

9、查看列名称：

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1	df.columns

　　

10、查看前10行数据、后10行数据：

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1 2	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：

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1	df.fillna(value=0)

　　

2、使用列prince的均值对NA进行填充：

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

　　

3、清楚city字段的字符空格：

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

　　

4、大小写转换：

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

　　

5、更改数据格式：

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

　　

6、更改列名称：

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

　　

7、删除后出现的重复值：

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1	df['city'].drop_duplicates()

　　

8、删除先出现的重复值：

?

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

　　

9、数据替换：

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

　　

四、数据预处理

?

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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

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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

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1	df_inner.set_index('id')

　　

3、按照特定列的值排序：

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

　　

4、按照索引列排序：

?

1	df_inner.sort_index()

　　

5、如果prince列的值>3000，group列显示high，否则显示low：

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1	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

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1	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

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1	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

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1	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

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1	df_inner.loc[3]

　　

2、按索引提取区域行数值

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1	df_inner.iloc[0:5]

　　

3、重设索引

?

1	df_inner.reset_index()

　　

4、设置日期为索引

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1	df_inner=df_inner.set_index('date')

　　

5、提取4日之前的所有数据

?

1	df_inner[:'2013-01-04']

　　

6、使用iloc按位置区域提取数据

?

1	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

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1	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

?

1	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

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1	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

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1	df_inner.loc[df_inner['city'].isin(['beijing','shanghai'])]

　　

11、提取前三个字符，并生成数据表

?

1	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

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1	df_inner.loc[(df_inner['age'] > 25) & (df_inner['city'] == 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']]

　　

2、使用“或”进行筛选

?

1	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

?

1	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

?

1	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

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

　　

6、对筛选后的结果按prince进行求和

?

1	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

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1	df_inner.groupby('city').count()

　　

2、按城市对id字段进行计数

?

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

　　

3、对两个字段进行汇总计数

?

1	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

?

1	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

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1	df_inner.sample(n=3)

　　

2、手动设置采样权重

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1 2	weights = [0, 0, 0, 0, 0.5, 0.5] df_inner.sample(n=2, weights=weights)

　　

3、采样后不放回

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

　　

4、采样后放回

?

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

　　

5、 数据表描述性统计

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1	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

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1	df_inner['price'].std()

　　

7、计算两个字段间的协方差

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

　　

8、数据表中所有字段间的协方差

?

1	df_inner.cov()

　　

9、两个字段的相关性分析

?

1	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

?

1	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

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1	df_inner.to_excel('excel_to_python.xlsx', sheet_name='bluewhale_cc')

　　

2、写入到CSV

?

1	df_inner.to_csv('excel_to_python.csv')

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