Pandas的基本功能

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1. pandas常用基本功能

1.1  查看信息类函数

# 查看前几行数据df.values

# 查看数据的形状，返回(行数、列数)df.shape

#查看行索引df.index

#设置索引

df.set_index 设置索引

df.reset_index 重制索引

#获取列索引df.columns

重新设置列表名

重新设置列表名

#查看每列数据类型，object为通用数据类型，一般某列中有多种数据类型，或者全为str，则类型为object。默认int、float类型的位数为操作系统位数。df.dtypes

df.axes 获取行及列索引

df.T 行与列对调

df.head(i) 显示前 i 行数据

df.tail(i) 显示后 i 行数据

df.describe() 查看数据按列的统计信息

1.2  数据统计类函数

df.count() 返回每一列中的非空值的个数

1. pandas常用基本功能

DataFrame() 创建一个DataFrame对象
df.values 返回ndarray类型的对象
df.shape 返回行列数
df.index 获取行索引
df.set_index 设置索引
df.reset_index 重制索引
df.columns 获取列索引
df.rename 重新设置列名
df.dtypes 查看每列数据类型
df.axes 获取行及列索引
df.T 行与列对调
df.info() 打印DataFrame对象的信息
df.head(i) 显示前 i 行数据
df.tail(i) 显示后 i 行数据
df.count() # 返回每一列中的非空值的个数
df.value_counts() #按值计数
df.unique() 唯一去从
df.describe() 查看数据按列的统计信息
df.sum() # 返回每一列的和, 无法计算返回空, 下同
df.sum(numeric_only=True) # numeric_only=True代表只计算数字型元素, 下同
df.max() # 返回每一列的最大值
df.min() # 返回每一列的最小值
df.argmax() # 返回最大值所在的自动索引位置
df.argmin() # 返回最小值所在的自动索引位置
df.idxmax() # 返回最大值所在的自定义索引位置
df.idxmin() # 返回最小值所在的自定义索引位置
df.mean() # 返回每一列的均值
df.median() # 返回每一列的中位数
df.var() # 返回每一列的方差
df.std() # 返回每一列的标准差
df.isnull() # 检查df中空值, NaN为True, 否则False, 返回一个布尔数组
df.notnull() # 检查df中空值, 非NaN为True, 否则False, 返回一个布尔数组

 #######################################

使用pd.read_csv读取数据

>>> import pandas as pd
>>> fpath = "/lianxi/datas/read_test.txt"
>>> df = pd.read_csv(fpath)
>>> df
          date   prov    isp    pv    uv
0   2020-04-26  hunan  cmnet  2000  1000
1   2020-04-26  hunan  cmnet  3000  1500
2   2020-04-26  hunan   cmcc  4000  1000
3   2020-04-26  hubei    ctc  2500  1000
4   2020-04-26  hubei   cmcc  2000  1000
5   2020-04-26  hubei    ctc  2100  1600
6   2020-04-27  hunan  cmnet  4000  1700
7   2020-04-27  hunan  cmnet  3200  1500
8   2020-04-27  hunan   cmcc  2800  1600
9   2020-04-27  hubei    ctc  2600  1400
10  2020-04-27  hubei   cmcc  3800  1900
11  2020-04-27  hubei    ctc  2400  1900
>>>

 ####################################### 

1.1  查看信息类函数

# 查看前几行数据
df.values

# 查看前几行数据
df.values
array([['2020-04-26', 'hunan', 'cmnet', 2000, 1000],
       ['2020-04-26', 'hunan', 'cmnet', 3000, 1500],
       ['2020-04-26', 'hunan', 'cmcc', 4000, 1000],
       ['2020-04-26', 'hubei', 'ctc', 2500, 1000],
       ['2020-04-26', 'hubei', 'cmcc', 2000, 1000],
       ['2020-04-26', 'hubei', 'ctc', 2100, 1600],
       ['2020-04-27', 'hunan', 'cmnet', 4000, 1700],
       ['2020-04-27', 'hunan', 'cmnet', 3200, 1500],
       ['2020-04-27', 'hunan', 'cmcc', 2800, 1600],
       ['2020-04-27', 'hubei', 'ctc', 2600, 1400],
       ['2020-04-27', 'hubei', 'cmcc', 3800, 1900],
       ['2020-04-27', 'hubei', 'ctc', 2400, 1900]], dtype=object)

 ####################################### 

# 查看数据的形状，返回(行数、列数)
df.shape

>>> df.shape
(12, 5)

 ####################################### 

#查看行索引
df.index

>>> df.index
RangeIndex(start=0, stop=12, step=1)

 ####################################### 

#设置索引

df.set_index 设置索引

>>> df2 = df.set_index('date')
>>> df2
             prov    isp    pv    uv
date                                
2020-04-26  hunan  cmnet  2000  1000
2020-04-26  hunan  cmnet  3000  1500
2020-04-26  hunan   cmcc  4000  1000
2020-04-26  hubei    ctc  2500  1000
2020-04-26  hubei   cmcc  2000  1000
2020-04-26  hubei    ctc  2100  1600
2020-04-27  hunan  cmnet  4000  1700
2020-04-27  hunan  cmnet  3200  1500
2020-04-27  hunan   cmcc  2800  1600
2020-04-27  hubei    ctc  2600  1400
2020-04-27  hubei   cmcc  3800  1900
2020-04-27  hubei    ctc  2400  1900

 ####################################### 

df.reset_index 重制索引

>>> df2.reset_index(inplace=True,drop=True)
>>> df2
     prov    isp    pv    uv
0   hunan  cmnet  2000  1000
1   hunan  cmnet  3000  1500
2   hunan   cmcc  4000  1000
3   hubei    ctc  2500  1000
4   hubei   cmcc  2000  1000
5   hubei    ctc  2100  1600
6   hunan  cmnet  4000  1700
7   hunan  cmnet  3200  1500
8   hunan   cmcc  2800  1600
9   hubei    ctc  2600  1400
10  hubei   cmcc  3800  1900
11  hubei    ctc  2400  1900

 ####################################### 

#获取列索引
df.columns

>>> df.columns
Index(['date', 'prov', 'isp', 'pv', 'uv'], dtype='object')

 ####################################### 

重新设置列表名

>>> df2 = df
>>> df2.columns=['a','b','c','d','e']
>>> df2
             a      b      c     d     e
0   2020-04-26  hunan  cmnet  2000  1000
1   2020-04-26  hunan  cmnet  3000  1500
2   2020-04-26  hunan   cmcc  4000  1000
3   2020-04-26  hubei    ctc  2500  1000
4   2020-04-26  hubei   cmcc  2000  1000
5   2020-04-26  hubei    ctc  2100  1600
6   2020-04-27  hunan  cmnet  4000  1700
7   2020-04-27  hunan  cmnet  3200  1500
8   2020-04-27  hunan   cmcc  2800  1600
9   2020-04-27  hubei    ctc  2600  1400
10  2020-04-27  hubei   cmcc  3800  1900
11  2020-04-27  hubei    ctc  2400  1900

 ####################################### 

重新设置列表名

>>> df2.rename(columns={'a':'日期','b':'省份','c':'运营商','d':'pv','e':'uv'},inplace = True)
>>> df2
            日期     省份    运营商    pv    uv
0   2020-04-26  hunan  cmnet  2000  1000
1   2020-04-26  hunan  cmnet  3000  1500
2   2020-04-26  hunan   cmcc  4000  1000
3   2020-04-26  hubei    ctc  2500  1000
4   2020-04-26  hubei   cmcc  2000  1000
5   2020-04-26  hubei    ctc  2100  1600
6   2020-04-27  hunan  cmnet  4000  1700
7   2020-04-27  hunan  cmnet  3200  1500
8   2020-04-27  hunan   cmcc  2800  1600
9   2020-04-27  hubei    ctc  2600  1400
10  2020-04-27  hubei   cmcc  3800  1900
11  2020-04-27  hubei    ctc  2400  1900
>>>

 ####################################### 

#查看每列数据类型，object为通用数据类型，一般某列中有多种数据类型，或者全为str，则类型为object。默认int、float类型的位数为操作系统位数。
df.dtypes

>>> df.dtypes
日期     object
省份     object
运营商    object
pv      int64
uv      int64
dtype: object

 ####################################### 

df.axes 获取行及列索引

>>> df.axes
[RangeIndex(start=0, stop=12, step=1), Index(['日期', '省份', '运营商', 'pv', 'uv'], dtype='object')]

 ####################################### 

df.T 行与列对调

>>> df.T
             0           1           2   ...          9           10          11
日期   2020-04-26  2020-04-26  2020-04-26  ...  2020-04-27  2020-04-27  2020-04-27
省份        hunan       hunan       hunan  ...       hubei       hubei       hubei
运营商       cmnet       cmnet        cmcc  ...         ctc        cmcc         ctc
pv         2000        3000        4000  ...        2600        3800        2400
uv         1000        1500        1000  ...        1400        1900        1900

[5 rows x 12 columns]
>>>

 ####################################### 

df.head(i) 显示前 i 行数据

>>> df.head(5)
           日期     省份    运营商    pv    uv
0  2020-04-26  hunan  cmnet  2000  1000
1  2020-04-26  hunan  cmnet  3000  1500
2  2020-04-26  hunan   cmcc  4000  1000
3  2020-04-26  hubei    ctc  2500  1000
4  2020-04-26  hubei   cmcc  2000  1000
>>>

 ####################################### 


df.tail(i) 显示后 i 行数据

>>> df.tail(5)
            日期     省份    运营商    pv    uv
7   2020-04-27  hunan  cmnet  3200  1500
8   2020-04-27  hunan   cmcc  2800  1600
9   2020-04-27  hubei    ctc  2600  1400
10  2020-04-27  hubei   cmcc  3800  1900
11  2020-04-27  hubei    ctc  2400  1900

 ####################################### 

df.describe() 查看数据按列的统计信息

>>> df.describe()
                pv           uv
count    12.000000    12.000000
mean   2866.666667  1425.000000
std     743.863787   346.738046
min    2000.000000  1000.000000
25%    2325.000000  1000.000000
50%    2700.000000  1500.000000
75%    3350.000000  1625.000000
max    4000.000000  1900.000000

 ####################################### 

1.2  数据统计类函数

df.count() 返回每一列中的非空值的个数

>>> df.count()
日期     12
省份     12
运营商    12
pv     12
uv     12
dtype: int64
>>> df['省份'].value_counts()
hunan    6
hubei    6
Name: 省份, dtype: int64
>>> df['省份'].unique()
array(['hunan', 'hubei'], dtype=object)

posted @   JackLovey3  阅读(27)  评论(0)  编辑  收藏  举报  
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