Pandas的基础用法

一、Series

pd.Series(data=None, index=None, dtype=None): 用于创建一个一维的带“轴标签”的ndarray数组

data：可以是列表，字典，标量值，numpy创建的一维数组

index：data的“标签”，默认从0开始分配，index长度和data的长度要相同；如果data为字典并且给定index，则index会取代字典的key，成为value的标签；默认标签和给定标签共存。

import pandas as pd
import numpy as np

#列表创建
a1 = pd.Series([1,2,3], index=['a','b','c'])
print(a1)
#标量值创建
a2 = pd.Series(10, index=list('12345'))
print(a2)
#字典创建
a3 = pd.Series({'a':1, 'b':2, 'c':3})
print(a3)
a4 = pd.Series({'a':1, 'b':2, 'c':3}, index=['e','b','a']) #index自动与dict的key匹配
print(a4)
#numpy创建
a5 = pd.Series(np.arange(1,5), index=np.arange(1,5))
print(a5)

常用属性：

index：返回数组的标签

values：返回数组的值

name：返回Series的名称，也可以用来修改Series的名称

size：返回数组的元素数

常用方法：

pd.Series.add(self, other, fill_value=None)

标签相同的相加，标签不同返回NaN；如果给定fill_value，则缺失值填充为fill_value

pd.Series.copy(self, deep=True)

数组的拷贝，默认为深拷贝。

import pandas as pd
import numpy as np

a = pd.Series(np.arange(1,5), index=list('abcd'))
b = a.copy()
c = a.copy(deep=False)

a['a'] = 10
print(a)  #10, 2, 3, 4
print(b)  #1, 2, 3, 4
print(c)  #10, 2, 3, 4

pd.Series.get(self, key, default=None)

获取数组中key对应的值(例如：DataFrame的column)，如果未找到，则返回默认值

索引与切片：当给定index时，既可以通过给定的index索引，又可以通过默认的index索引；可以通过自定义索引列表进行切片

import pandas as pd

a = pd.Series([1,2,3], index=list('abd'))
#DataFrame上不能这样索引
print(a[0]) #1 
print(a['a']) #1
#下面两种方法都可用于切片
print(a['a':'d'])
print(a[['a','b','d']])

pd.Series.unique() 返回唯一值

pd.Series.value_counts(self, normalize=False, sort=True, ascending=True, bins=None, dropna=True): 返回各个元素的个数。normalize为True时，统计每个元素的占比；bins为整数时，根据整数值将数组离散化为该整数个段；dropna为False时，会统计数组中NaN的个数

二、DataFrame

pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False): 用于创建一个带“行标签”和“列标签”的表格型的数据类型

data：可以是ndarray；元组、列表、字典等可迭代对象

index：行标签，如果没有定义或者data没有提供，则默认从0开始

columns：列标签，如果没有定义，则默认从0开始

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(1,10).reshape(3,3), columns=list('abc'))
print(df)
# 从字典创建
d1 = {'one':[1,2,3], 'two':[4,5,6]}
df1 = pd.DataFrame(d1, index=list('abc'))
print(df1)
# 改变列索引
df2 = pd.DataFrame(d1, columns=['two', 'one'])
print(df2)

把DataFrame变为列表形式的一种方法：

import numpy as np
import pandas as pd

frame = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), columns=list('abcd'))

frame_to_list1 = frame.values.tolist()
frame_to_list2 = frame['a'].tolist()

print(frame_to_list1) #[[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11]]
print(frame_to_list2) #[0, 4, 8]

常用属性：

index：返回行标签

columns：返回列标签

values：返回数组中元素的值

shape：返回DataFrame的形状

size：返回ndarray数组中元素的个数

at：通过标签访问单个元素

iat：通过整数位置访问单个元素

iloc: 通过整数位置访问DataFrame某几行或某个数据

loc：通过标签或布尔数组访问DataFrame的数据

import numpy as np
import pandas as pd

frame = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), 
                     index=list('abc'), columns=['num','name','sex','age'])
#单个标签
print(frame.loc['a'])

#行和列的多个标签
print(frame.loc[['a','b'],['num','name']])
#行和列的单标签，输出对应的单个元素
print(frame.loc['a','num'])

#行切片，切片的开始和结束都包含在里面
print(frame.loc['a':'c'])
print(frame['a':])

#布尔列表  [[]]返回一个DataFrame
print(frame.loc[[False,True,True]])

#按条件筛选
print(frame[frame.age>4].iloc[:, :3])
print(frame[frame['age']>4].iloc[:, :3])

#DataFrame要获取某行的数据要用iloc或者loc,不能直接用行标签; 筛选某列可以直接标签索引  frame[['num']] 或者 frame.num

加入新的一列：

import pandas as pd

dict = {'one':[1,2,3], 'two':[4,5,6]}
df1 = pd.DataFrame(dict, index=['a','b','c'])
col = pd.Series([7,8,9], index=df1.index)
df1['three'] = col
print(df1)

常用方法：

pd.DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None)：删除指定的行或列标签

返回被被删除行或列的DataFrame，原数据不变

import pandas as pd
import numpy as np

frame = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),
                     index=list('123'),columns=list('abcd'))
#删掉a,b两列
print(frame.drop(['a','b'],axis=1))
#删掉1,2两行
print(frame.drop(index=['1','2']))
#永久删除某列
del frame['d']
print(frame.columns)

pd.DataFrame.reindex()：重新排列索引或者加入新定义的索引

reindex(self, labels=None, index=None, column=None, axis=None, method=None, copy=True, fill_value=nan）

index\columns：新的行列的自定义索引

fill_value：新的行列的填充值

import pandas as pd
import numpy as np

frame = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),index=list('123'),columns=list('abcd'))
#重新排列行索引
print(frame.reindex(index=list('321')))
#加入新的索引列
newc = frame.columns.insert(3,'e')
print(frame.reindex(columns=newc,fill_value='20'))
#创建一个新索引
new_index = ['0','2','3']
print(frame.reindex(new_index))

pd.DataFrame.head()：返回前n行数据，默认为5行

算术运算（索引对应运算）：

add(self, other, axis='columns', level=None, fill_value=None)：加法运算

sub(self, other, axis='columns', level=None, fill_value=None)：减法运算

div(self, other, axis='columns', level=None, fill_value=None)：除法运算

mul(self, other, axis='columns', level=None, fill_value=None)：乘法运算

import pandas as pd
import numpy as np

frame1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))
print(frame1)
frame2 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3))
print(frame2)
#frame1与frame2对应相加，不对应的地方与填充值相加，没有填充值数据丢失
print(frame1.add(frame2, fill_value=100))

series = pd.Series(np.arange(3))
print(series)
#默认frame1的每一行加上series
print(frame1.add(series))
#frame1的每一列减去series
print(frame1.sub(series,axis=0))

pd.DataFrame.append(self, other, ignore_index=False)：把一个DataFrame加到另一个DataFrame的末尾，返回一个新的对象

import pandas as pd
import numpy as np

frame1 = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(3,2))
frame2 = pd.DataFrame(np.arange(4).reshape(2,2))
print(frame1.append(frame2)) 
#放弃原来的索引，行索引从0开始
print(frame1.append(frame2, ignore_index=True))

info():打印DataFrame的简要信息

where()：当给定条件成立时，保持原始值；当给定条件不成立时，用给定值替换条件不成立处的值

corr(self, method='pearson', min_periods=1)：计算列的成对相关性，不包括NA和空值

sort_values(by, axis=0, ascending=True)：对数值进行排序。by是某一列的标签或者某几列标签组成的列表

sort_index(axis=0, ascending=True)：对标签进行排序

映射操作

apply(func, axis=0)：将DataFrame的每个元素交由func处理

map()：是Series的一种方法；可以映射新的一列

import numpy as np
import pandas as pd

frame = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4),
                     index=list('abc'), columns=['name','sex','age','score'])
print(frame)
frame1 = frame.apply(lambda x: x.max()-x.min()) # axis=0 按行操作，从上往下
print(frame1)
frame2 = frame.apply((lambda x: x.max()-x.min()), axis=1)  # 注意:axis=1代表列，这里是对一行的每一列进行处理
print(frame2)

#Series.map(arg)

import numpy as np
import pandas as pd

frame = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4),
                     index=list('abc'), columns=['name','sex','age','score'])
print(frame)
frame1 = frame['score'].map(lambda x: '%.2f'%x)
print(frame1)

print(type(frame['name']))    # Series
print(type(frame[['name']]))  # DataFrame

分组操作

groupby(by=None, axis=0)： 对数据按要求进行分组，然后可以进行数值操作，使用groups查看分组情况

缺失值处理：

python的 None 与 NaN

None是python object，不能参与计算

np.nan是浮点类型，可以参与计算，但结果总是nan

pd.DataFrame.isnull(obj)：检查缺失值，返回布尔值 (结合any进行检测)

pd.DataFrame.notnull(obj)：检查非缺失值 (结合all进行检测)

pd.DataFrame.dropna(axis=0, how='any')：删除缺失值，axis可以是{0, ‘index’, 1, 'columns'}；how可以是{‘any’, 'all'}，all表示如果整行或整列值是缺失值，则删除这行或列；any表示行或列中有缺失值，则删除这行或列

pd.DataFrame.fillna(value='None', method='None', axis='None')：用某种方法(‘backfill’, ‘bfill’ // ‘pad’, ‘ffill’)填补缺失值；value要是scalar、dict、Series、DataFame，不能是list