Pandas使用笔记
读取Excel
1、直接通过pd.read_excel()读取xlsx/xls文件
df = pd.read_excel("fileName.xlsx",sheet_name=sheet_name)
2、通过pd.ExcelFile()读取文件后使用parse()读取指定表格
xlsx_file = pd.ExcelFile(xlsx_path)
xlsx_file.parse('表名')
print(xlsx_file.sheet_names) #打印所有表名
读取SQLite
1、使用基础方法获取数据
import sqlite3
conn = sqlite3.connect(r"D:\mWorkSpace\数据.db")
cur = conn.cursor()
cur.execute("select * from 基础数据 limit 10")
results = cur.fetchall()
print(results)
cur.close()
conn.close()
2、使用read_sql_query+SQL语句获取数据
conn = sqlite3.connect(r"D:\mWorkSpace\数据.db")
df = pd.read_sql_query("select * from 基础数据 limit 10",conn)
保存为Excel
1、使用直接保存(存为单个xlsx文件)
df.to_excel("fileName.xlsx",sheet_name="表名",index=False)
2、使用writer进行保存,将多个df存为单个文件内的多个表
with pd.ExcelWriter(r'查询结果.xlsx') as writer:
df.to_excel(writer, sheet_name='千台',index=False)
数据选取
df[col]:根据列名,并以Series的形式返回列
df[[col1, col2]]:以DataFrame形式返回多列
s.iloc[0]:按位置选取数据
s.loc['index_one']:按索引选取数据
df.iloc[0,:]:返回第一行
df.iloc[0,0]:返回第一列的第一个元素
数据清理
数据清理
df.columns = ['a','b','c']:重命名列名
pd.isnull():检查DataFrame对象中的空值,并返回一个Boolean数组
pd.notnull():检查DataFrame对象中的非空值,并返回一个Boolean数组
df.dropna():删除所有包含空值的行
df.dropna(axis=1):删除所有包含空值的列
df.dropna(axis=1,thresh=n):删除所有小于n个非空值的行
df.fillna(x):用x替换DataFrame对象中所有的空值
s.astype(float):将Series中的数据类型更改为float类型
s.replace(1,'one'):用‘one’代替所有等于1的值
s.replace([1,3],['one','three']):用'one'代替1,用'three'代替3
df.rename(columns=lambda x: x + 1):批量更改列名
df.rename(columns={'old_name': 'new_ name'}):选择性更改列名
df.set_index('column_one'):更改索引列
df.rename(index=lambda x: x + 1):批量重命名索引
数据处理
数据处理:Filter、Sort和GroupBy
df[df[col] > 0.5]:选择col列的值大于0.5的行
df.sort_values(col1):按照列col1排序数据,默认升序排列
df.sort_values(col2, ascending=False):按照列col1降序排列数据
df.sort_values([col1,col2], ascending=[True,False]):先按列col1升序排列,后按col2降序排列数据
df.groupby(col):返回一个按列col进行分组的Groupby对象
df.groupby([col1,col2]):返回一个按多列进行分组的Groupby对象
df.groupby(col1)[col2]:返回按列col1进行分组后,列col2的均值
df.pivot_table(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max):创建一个按列col1进行分组,并计算col2和col3的最大值的数据透视表
df.groupby(col1).agg(np.mean):返回按列col1分组的所有列的均值
data.apply(np.mean):对DataFrame中的每一列应用函数np.mean
data.apply(np.max,axis=1):对DataFrame中的每一行应用函数np.max
数据合并
df1.append(df2):将df2中的行添加到df1的尾部
df.concat([df1, df2],axis=1):将df2中的列添加到df1的尾部
df1.join(df2,on=col1,how='inner'):对df1的列和df2的列执行SQL形式的join
数据统计
数据统计
df.describe():查看数据值列的汇总统计
df.mean():返回所有列的均值
df.corr():返回列与列之间的相关系数
df.count():返回每一列中的非空值的个数
df.max():返回每一列的最大值
df.min():返回每一列的最小值
df.median():返回每一列的中位数
df.std():返回每一列的标准差
向量
pass