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前言
pandas 是基于 Numpy 的一種工具，該工具是為解決數(shù)據(jù)分析任務而創(chuàng)建的，pandas 納入了大量庫和一些標準的數(shù)據(jù)模型，提供了高效的操作大型數(shù)據(jù)集所需要的的工具，pandas 提供了大量能使我們快速便捷地處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法。 推薦好課：Pandas 中文教程、Python3進階：數(shù)據(jù)分析及可視化。
一、pandas 操作流程
- 表格數(shù)據(jù)的增刪改查；
- 實現(xiàn)多表格處理；
- 數(shù)據(jù)清洗操作：缺失值,重復值，異常值，數(shù)據(jù)標準化，數(shù)據(jù)轉換操作；
- 實現(xiàn) excel 的特殊操作，生成透視表，交叉表；
- 完成統(tǒng)計分析。
二、pandas 的創(chuàng)建
1、導入 pandas 庫
import pandas as pd
2、表結構數(shù)據(jù)，構建 Dataframe
columns：列索引 index：行索引 values：元素數(shù)據(jù)
方式一：
df = pd.DataFrame(
data=[['alex', 20, '男','0831'],['tom', 30, '女', '0830'],],
index=['a','b'], # 可以不寫，默認從0開始，也可以直接指定字符進行排序
columns=['name', 'age', 'sex', 'class'],
) # 構建方法
print(df) # 打印數(shù)據(jù)
name age sex class
a alex 20 男 0831
b tom 30 女 0830
方式二：
df1 = pd.DataFrame(data={'name':['tom', 'alex'], 'age':[18,20], 'sex':['男','女'], 'class':['0831','0831']})
print(df) # 打印數(shù)據(jù)，沒有指定index字符排序時，默認從0開始排序
name age sex class
0 alex 20 男 0831
1 tom 30 女 0830
3、dataframe 的屬性
因為 pandas 基于 numpy，因此，numpy 的 ndarray 的屬性，dataframe 也同樣具有。
- df.shape # 結構
- df.ndim # 維度
- df.size # 數(shù)量
- df.dtypes # 元素的數(shù)據(jù)類型
- df.columns # 列索引
- df.index # 行索引
- df.values # 元素
三、df 的查找
1、索引某一列值
df1[‘name’] 一維的切法，返回的是 series
print(df1['name']) # 切一列值的方法
0 tom
1 alex
2、切多列值的方法
print(df1[['name', 'age']])
name age
0 tom 18
1 alex 20
print(type(df1[['name', 'age']])) # series 是一維的類型，只有一個軸
<class 'pandas.core.series.Series'>
3、索引切的方法
方法一：
print(df[['name', 'age']][:2]) # 不能指定行進行索引
name age
a alex 20
b tom 30
方法二：
索引切的方法： df.loc[行索引名稱、條件， 列的索引名稱]
print(df.loc['a', 'name'])
alex
df.loc['a', ['name']] # <class 'pandas.core.series.Series'> 行或者列，只要有一個為字符串，是一維
df.loc[['a'], ['name']] # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 行或者列，兩個參數(shù)都為列表，是二維
4、條件索引： bool 切片
mask = df['age']>18 # 返回所有大于18歲的同學，返回True， False
mask2 = df['sex'] == '女' # 返回所有女的同學
mask3 = mask & mask2 # 將兩個mask進行結合，不能使用and，只能使用 & 邏輯與
print(mask3)
a False
b True
dtype: bool
print(df.loc[mask3, :]) # 利用mask，對數(shù)據(jù)進行切片
name age sex class
b tom 30 女 0830
5、索引查詢： iloc 【行的索引， 列的索引】 # 前閉后開
print(df.iloc[:1, :])
name age sex class
a alex 20 男 0831
四、df增加方法
1、鍵值對添加列
# df['address'] = ['北京', '上海'] 兩種方式，一一對應， 直接等于‘北京’，則所有數(shù)據(jù)都會變成北京
df['address'] = '北京'
name age sex class address
a alex 20 男 0831 北京
b tom 30 女 0830 北京
2、append 增加行
df_mini = pd.DataFrame(data = {
'name':['jerry', 'make'],
'age':[15, 18],
'sex':['男', '女'],
'class':['0831', '0770'],
'address':['北京', '河南']
}, index = ['a', 'b'])
df4 = df.append(df_mini)
print(df4)
a alex 20 男 0831 北京
b tom 30 女 0830 北京
a jerry 15 男 0831 北京
b make 18 女 0770 河南
五、刪除方法
axis ： 刪除的行或者列
inplace：是否修改原始表
a = df4.drop(labels=['address', 'class'], axis=1) # 刪除列 需要使用一個變量接受
df4.drop(labels=['a'], axis=0, inplace=True)
六、修改
切出指定數(shù)據(jù)，再進行賦值修改
c = df4.loc[df4['name'] == 'tom', 'class'] = '有問題'
print(c)
name age sex class address
a alex 20 男 0831 北京
b tom 30 女 有問題 北京
a jerry 15 男 0831 北京
b make 18 女 0770 河南
七、統(tǒng)計分析
1、延用了 Numpy 中的 10 個統(tǒng)計方法
min() argmin() max() argmax() std() vat() sum() mean() cumsum() cumprod()
2、pandas 中的方法
df['age'].min() df['age'].max() df['age'].argsort()
3、眾數(shù)、非空元素、頻數(shù)
df['age'].mode()
a grade
b grade
dtype: object
df['age'].count()
tom 1
make 1
alex 1
jerry 1
Name: name, dtype: int64
df['age'].value_counts()
name alex
age 20
sex 女
class 0830
address 北京
dtype: object
4、針對 df 類型
df['age'].idxmax(axis=1) # 橫向比較
df['age'].idxmax(axis=0) # 縱向比較
name age sex class address
0 alex 15 女 0831 北京
1 jerry 18 男 NaN NaN
2 make 20 NaN NaN NaN
3 tom 30 NaN NaN NaN
5、描述 describe
df['age'].describe()
# age
# count 4.00 非空數(shù)目
# mean 20.75 平均值
# std 6.50 標準差
# min 15.00 最小
# 25% 17.25 1/4
# 50% 19.00 2/4
# 75% 22.50 3/4
# max 30.00 最大
df['name'].describe()
# count ： 非空數(shù)目
# unique： 去重之后有幾個值
# top： 眾數(shù)
# freq： 眾數(shù)出現(xiàn)的頻數(shù)
八、Excel 文件的讀取
pandas 可以讀取多種數(shù)據(jù)類型,這里介紹下讀取 excel 數(shù)據(jù)的操作方法
pd.read_excel(r'文件路徑')
