Pandas 2.2 中文官方教程和指南（一）（2）https://developer.aliyun.com/article/1510593
pandas 数据表表示
- 我想存储泰坦尼克号的乘客数据。 对于许多乘客，我知道姓名（字符），年龄（整数）和性别（男/女）数据。
In [2]: df = pd.DataFrame( ...: { ...: "Name": [ ...: "Braund, Mr. Owen Harris", ...: "Allen, Mr. William Henry", ...: "Bonnell, Miss. Elizabeth", ...: ], ...: "Age": [22, 35, 58], ...: "Sex": ["male", "male", "female"], ...: } ...: ) ...: In [3]: df Out[3]: Name Age Sex 0 Braund, Mr. Owen Harris 22 male 1 Allen, Mr. William Henry 35 male 2 Bonnell, Miss. Elizabeth 58 female
- 要手动将数据存储在表中，请创建一个
DataFrame。 使用 Python 字典列表时，字典键将用作列标题，每个列表中的值将用作DataFrame的列。
一个DataFrame是一个可以在列中存储不同类型数据（包括字符、整数、浮点值、分类数据等）的二维数据结构。 它类似于电子表格、SQL 表或 R 中的data.frame。
- 表格有 3 列，每列都有一个列标签。 列标签分别是
Name、Age和Sex。 - 列
Name由文本数据组成，每个值都是一个字符串，列Age是数字，列Sex是文本数据。
在电子表格软件中，我们的数据的表格表示看起来会非常相似：
DataFrame中的每一列都是一个Series
- 我只对在
Age列中的数据感兴趣
In [4]: df["Age"] Out[4]: 0 22 1 35 2 58 Name: Age, dtype: int64
- 当选择 pandas
DataFrame的单个列时，结果是一个 pandasSeries。 要选择列，请在方括号[]之间使用列标签。
注意
如果您熟悉 Python dictionaries，选择单个列与基于键选择字典值非常相似。
你也可以从头开始创建一个Series：
In [5]: ages = pd.Series([22, 35, 58], name="Age") In [6]: ages Out[6]: 0 22 1 35 2 58 Name: Age, dtype: int64
pandas 的Series没有列标签，因为它只是DataFrame的单列。 Series 确实有行标签。
对 DataFrame 或 Series 执行某些操作
- 我想知道乘客的最大年龄
我们可以通过选择Age列并应用max()在DataFrame上执行此操作：
In [7]: df["Age"].max() Out[7]: 58
- 或者到
Series：
In [8]: ages.max() Out[8]: 58
正如 max() 方法所示，您可以使用 DataFrame 或 Series 执行 操作。pandas 提供了许多功能，每个功能都是您可以应用于 DataFrame 或 Series 的 方法。由于方法是函数，不要忘记使用括号 ()。
- 我对我的数据表的数值数据进行一些基本统计感兴趣
In [9]: df.describe() Out[9]: Age count 3.000000 mean 38.333333 std 18.230012 min 22.000000 25% 28.500000 50% 35.000000 75% 46.500000 max 58.000000
describe()方法提供了对DataFrame中数值数据的快速概述。由于Name和Sex列是文本数据，默认情况下不会被describe()方法考虑在内。
许多 pandas 操作会返回一个 DataFrame 或一个 Series。describe() 方法就是一个返回 pandas Series 或 pandas DataFrame 的 pandas 操作的示例。
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在用户指南的关于 使用 describe 进行汇总的部分中查看更多选项
注意
这只是一个起点。与电子表格软件类似，pandas 将数据表示为具有列和行的表格。除了表示外，还有您在电子表格软件中进行的数据操作和计算，pandas 也支持。继续阅读下一篇教程，开始使用！
记住
- 导入包，即
import pandas as pd - 数据表以 pandas 的
DataFrame形式存储 DataFrame中的每一列都是一个Series- 您可以通过将方法应用于
DataFrame或Series来执行操作
转至用户指南
关于 DataFrame 和 Series 的更详细解释在数据结构简介中提供。
pandas 数据表表示
- 我想存储 Titanic 的乘客数据。对于许多乘客，我知道他们的姓名（字符）、年龄（整数）和性别（男性/女性）数据。
In [2]: df = pd.DataFrame( ...: { ...: "Name": [ ...: "Braund, Mr. Owen Harris", ...: "Allen, Mr. William Henry", ...: "Bonnell, Miss. Elizabeth", ...: ], ...: "Age": [22, 35, 58], ...: "Sex": ["male", "male", "female"], ...: } ...: ) ...: In [3]: df Out[3]: Name Age Sex 0 Braund, Mr. Owen Harris 22 male 1 Allen, Mr. William Henry 35 male 2 Bonnell, Miss. Elizabeth 58 female
- 要手动存储数据到表格中，创建一个
DataFrame。当使用 Python 字典的列表时，字典的键将被用作列标题，每个列表中的值将作为DataFrame的列。
DataFrame 是一种二维数据结构，可以在列中存储不同类型的数据（包括字符、整数、浮点值、分类数据等）。它类似于电子表格、SQL 表或 R 中的 data.frame。
- 表格有 3 列，每列都有一个列标签。列标签分别是
Name、Age和Sex。 - 列
Name包含文本数据，每个值为字符串，列Age是数字，列Sex是文本数据。
在电子表格软件中，我们的数据的表格表示看起来会非常相似：
每个DataFrame中的列都是一个Series
- 我只对
Age列中的数据感兴趣
In [4]: df["Age"] Out[4]: 0 22 1 35 2 58 Name: Age, dtype: int64
- 当选择 pandas
DataFrame的单个列时，结果是一个 pandasSeries。要选择列，请在方括号[]之间使用列标签。
注意
如果你熟悉 Python dictionaries，选择单个列与基于键选择字典值非常相似。
你也可以从头开始创建一个Series：
In [5]: ages = pd.Series([22, 35, 58], name="Age") In [6]: ages Out[6]: 0 22 1 35 2 58 Name: Age, dtype: int64
一个 pandas Series没有列标签，因为它只是一个DataFrame的单列。一个 Series 有行标签。
对DataFrame或Series执行一些操作
- 我想知道乘客的最大年龄
我们可以通过选择Age列并应用max()来对DataFrame进行操作：
In [7]: df["Age"].max() Out[7]: 58
- 或对
Series进行操作：
In [8]: ages.max() Out[8]: 58
正如max()方法所示，你可以对DataFrame或Series执行操作。pandas 提供了许多功能，每个功能都是可以应用于DataFrame或Series的方法。由于方法是函数，请不要忘记使用括号()。
- 我对我的数据表的数值数据感兴趣的一些基本统计信息
In [9]: df.describe() Out[9]: Age count 3.000000 mean 38.333333 std 18.230012 min 22.000000 25% 28.500000 50% 35.000000 75% 46.500000 max 58.000000
describe()方法提供了DataFrame中数值数据的快速概述。由于Name和Sex列是文本数据，默认情况下不会被describe()方法考虑在内。
许多 pandas 操作会返回一个DataFrame或一个Series。describe()方法就是一个返回 pandas Series或 pandas DataFrame的 pandas 操作的示例。
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在用户��南的关于使用 describe 进行聚合部分查看更多关于describe的选项
注意
这只是一个起点。与电子表格软件类似，pandas 将数据表示为具有列和行的表格。除了表示，pandas 还支持电子表格软件中的数据操作和计算。继续阅读下一个教程以开始！
记住
- 导入包，即
import pandas as pd - 数据表以 pandas
DataFrame的形式存储 - 每个
DataFrame中的列都是一个Series - 你可以通过将方法应用于
DataFrame或Series来完成任务。
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关于 DataFrame 和 Series 的更详细解释可在数据结构介绍中找到。
如何读取和写入表格数据？
原文：
pandas.pydata.org/docs/getting_started/intro_tutorials/02_read_write.html
- 我想分析泰坦尼克号乘客数据，该数据以 CSV 文件的形式提供。
In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv")
- pandas 提供
read_csv()函数，将存储为 csv 文件的数据读取到 pandas 的DataFrame中。pandas 支持许多不同的文件格式或数据源（csv、excel、sql、json、parquet 等），每个都带有前缀read_*。
在读取数据后，务必始终检查数据。显示DataFrame时，默认会显示前后 5 行：
In [3]: titanic Out[3]: PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 ... 7.2500 NaN S 1 2 1 1 ... 71.2833 C85 C 2 3 1 3 ... 7.9250 NaN S 3 4 1 1 ... 53.1000 C123 S 4 5 0 3 ... 8.0500 NaN S .. ... ... ... ... ... ... ... 886 887 0 2 ... 13.0000 NaN S 887 888 1 1 ... 30.0000 B42 S 888 889 0 3 ... 23.4500 NaN S 889 890 1 1 ... 30.0000 C148 C 890 891 0 3 ... 7.7500 NaN Q [891 rows x 12 columns]
- 我想看一下 pandas DataFrame 的前 8 行。
In [4]: titanic.head(8) Out[4]: PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 ... 7.2500 NaN S 1 2 1 1 ... 71.2833 C85 C 2 3 1 3 ... 7.9250 NaN S 3 4 1 1 ... 53.1000 C123 S 4 5 0 3 ... 8.0500 NaN S 5 6 0 3 ... 8.4583 NaN Q 6 7 0 1 ... 51.8625 E46 S 7 8 0 3 ... 21.0750 NaN S [8 rows x 12 columns]
- 要查看
DataFrame的前 N 行，请使用head()方法，并将所需的行数（在本例中为 8）作为参数。
注意
对最后 N 行感兴趣吗？pandas 还提供了tail()方法。例如，titanic.tail(10)将返回 DataFrame 的最后 10 行。
通过请求 pandas 的dtypes属性，可以检查 pandas 如何解释每列的数据类型：
In [5]: titanic.dtypes Out[5]: PassengerId int64 Survived int64 Pclass int64 Name object Sex object Age float64 SibSp int64 Parch int64 Ticket object Fare float64 Cabin object Embarked object dtype: object
对于每列，列出了使用的数据类型。此DataFrame中的数据类型为整数（int64）、浮点数（float64）和字符串（object）。
注意
请求dtypes时，不使用括号！dtypes是DataFrame和Series的属性。DataFrame或Series的属性不需要括号。属性表示DataFrame/Series的特征，而方法（需要括号）在第一个教程中介绍了DataFrame/Series的操作。
- 我的同事请求将泰坦尼克号数据作为电子表格。
In [6]: titanic.to_excel("titanic.xlsx", sheet_name="passengers", index=False)
- 而
read_*函数用于将数据读取到 pandas 中，to_*方法用于存储数据。to_excel()方法将数据存储为 excel 文件。在此示例中，sheet_name命名为passengers，而不是默认的Sheet1。通过设置index=False，行索引标签不会保存在电子表格中。
等效的读取函数read_excel()将重新加载数据到DataFrame中：
In [7]: titanic = pd.read_excel("titanic.xlsx", sheet_name="passengers")
In [8]: titanic.head() Out[8]: PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 ... 7.2500 NaN S 1 2 1 1 ... 71.2833 C85 C 2 3 1 3 ... 7.9250 NaN S 3 4 1 1 ... 53.1000 C123 S 4 5 0 3 ... 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns]
- 我对
DataFrame的技术摘要感兴趣
In [9]: titanic.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 891 entries, 0 to 890 Data columns (total 12 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 PassengerId 891 non-null int64 1 Survived 891 non-null int64 2 Pclass 891 non-null int64 3 Name 891 non-null object 4 Sex 891 non-null object 5 Age 714 non-null float64 6 SibSp 891 non-null int64 7 Parch 891 non-null int64 8 Ticket 891 non-null object 9 Fare 891 non-null float64 10 Cabin 204 non-null object 11 Embarked 889 non-null object dtypes: float64(2), int64(5), object(5) memory usage: 83.7+ KB
info()方法提供有关DataFrame的技术信息，让我们更详细地解释输出：
- 确实是一个
DataFrame。 - 有 891 个条目，即 891 行。
- 每行都有一个行标签（又称
index），其值范围从 0 到 890。 - 表格有 12 列。大多数列在每一行都有一个值（所有 891 个值都是
non-null）。一些列确实有缺失值，少于 891 个non-null值。 - 列
Name、Sex、Cabin和Embarked由文本数据（字符串，又称object）组成。其他列是数值数据，其中一些是整数（又称integer），另一些是实数（又称float）。 - 不同列中的数据类型（字符、整数等）通过列出
dtypes进行总结。 - 提供了用于保存 DataFrame 的大致 RAM 使用量。
记住
- 通过
read_*函数支持从许多不同文件格式或数据源将数据导入 pandas。 - 通过不同的
to_*方法提供了将数据导出到 pandas 的功能。 head/tail/info方法和dtypes属性对于初步检查很方便。
到用户指南
有关从 pandas 到输入和输出的完整概述，请参阅有关读取器和写入器函数的用户指南部分。
如何选择 DataFrame 的子集？
原文：
pandas.pydata.org/docs/getting_started/intro_tutorials/03_subset_data.html
如何从DataFrame中选择特定列？
- 我对泰坦尼克号乘客的年龄感兴趣。
In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64
- 要选择单个列，请使用方括号
[]与感兴趣的列名。
每个DataFrame中的列都是一个Series。当选择单个列时，返回的对象是一个 pandas Series。我们可以通过检查输出的类型来验证这一点：
In [6]: type(titanic["Age"]) Out[6]: pandas.core.series.Series
并查看输出的shape：
In [7]: titanic["Age"].shape Out[7]: (891,)
DataFrame.shape 是一个属性（记住读写教程中不要对属性使用括号）, 用于包含行数和列数的 pandas Series 和 DataFrame：(nrows, ncolumns)。pandas Series 是一维的，只返回行数。
- 我对泰坦尼克号乘客的年龄和性别感兴趣。
In [8]: age_sex = titanic[["Age", "Sex"]] In [9]: age_sex.head() Out[9]: Age Sex 0 22.0 male 1 38.0 female 2 26.0 female 3 35.0 female 4 35.0 male
- 要选择多个列，请在选择括号
[]内使用列名列表。
注意
内部方括号定义了一个Python 列表，其中包含列名，而外部方括号用于从 pandas DataFrame 中选择数据，就像在前面的示例中看到的那样。
返回的数据类型是一个 pandas DataFrame：
In [10]: type(titanic[["Age", "Sex"]]) Out[10]: pandas.core.frame.DataFrame
In [11]: titanic[["Age", "Sex"]].shape Out[11]: (891, 2)
选择返回了一个具有 891 行和 2 列的DataFrame。记住，DataFrame 是二维的，具有行和列两个维度。
转到用户指南
有关索引的基本信息，请参阅用户指南中关于索引和选择数据的部分。
Pandas 2.2 中文官方教程和指南（一）（4）https://developer.aliyun.com/article/1510595
