用python做数据分析4|pandas库介绍之DataFrame基本操作

 
 


  
  
一、查看数据（查看对象的方法对于Series来说同样适用）

  
  
1.查看DataFrame前xx行或后xx行

a=DataFrame(data);

a.head(6)表示显示前6行数据，若head()中不带参数则会显示全部数据。

a.tail(6)表示显示后6行数据，若tail()中不带参数则也会显示全部数据。

  
  
2.查看DataFrame的index，columns以及values

a.index ;    a.columns ;    a.values  即可

  
  
3.describe()函数对于数据的快速统计汇总

a.describe()对每一列数据进行统计，包括计数，均值，std，各个分位数等。

  
  
4.对数据的转置

a.T

  
  
5.对轴进行排序

a.sort_index(axis=1,ascending=False)；

其中axis=1表示对所有的columns进行排序，下面的数也跟着发生移动。后面的ascending=False表示按降序排列，参数缺失时默认升序。

  
  
6.对DataFrame中的值排序

a.sort(columns='x')

即对a中的x这一列，从小到大进行排序。注意仅仅是x这一列，而上面的按轴进行排序时会对所有的columns进行操作。

  
  
二、选择对象

  
  
1.选择特定列和行的数据

a['x']   那么将会返回columns为x的列，注意这种方式一次只能返回一个列。a.x与a['x']意思一样。

  
  
取行数据，通过切片[]来选择

如：a[0:3]  则会返回前三行的数据。

  
  
2.loc是通过标签来选择数据

a.loc['one']则会默认表示选取行为'one'的行；

  
  
a.loc[:,['a','b'] ]    表示选取所有的行以及columns为a,b的列；

  
  
a.loc[['one','two'],['a','b']]    表示选取'one'和'two'这两行以及columns为a,b的列；

  
  
a.loc['one','a']与a.loc[['one'],['a']]作用是一样的，不过前者只显示对应的值，而后者会显示对应的行和列标签。

  
  
3.iloc则是直接通过位置来选择数据

这与通过标签选择类似

a.iloc[1:2,1:2]  则会显示第一行第一列的数据;(切片后面的值取不到)

  
  
a.iloc[1:2]  即后面表示列的值没有时，默认选取行位置为1的数据;

  
  
a.iloc[[0,2],[1,2]]  即可以自由选取行位置，和列位置对应的数据。

  
  
4.使用条件来选择

使用单独的列来选择数据

a[a.c>0]    表示选择c列中大于0的数据

  
  
使用where来选择数据

a[a>0]    表直接选择a中所有大于0的数据

  
  
使用isin()选出特定列中包含特定值的行

a1=a.copy()

a1[a1['one'].isin(['2','3'])]   表显示满足条件：列one中的值包含'2','3'的所有行。

  
  
三、设置值（赋值）

  
  
赋值操作在上述选择操作的基础上直接赋值即可。

例a.loc[:,['a','c']]=9  即将a和c列的所有行中的值设置为9

a.iloc[:,[1,3]]=9 也表示将a和c列的所有行中的值设置为9

  
  
同时也依然可以用条件来直接赋值

a[a>0]=-a  表示将a中所有大于0的数转化为负值

  
  
四、缺失值处理

  
  
在pandas中，使用np.nan来代替缺失值，这些值将默认不会包含在计算中。

  
  
1.reindex()方法

用来对指定轴上的索引进行改变/增加/删除操作，这将返回原始数据的一个拷贝。

a.reindex(index=list(a.index)+['five'],columns=list(a.columns)+['d'])

  
  
a.reindex(index=['one','five'],columns=list(a.columns)+['d'])

  
  
即用index=[]表示对index进行操作，columns表对列进行操作。

  
  
** 2.对缺失值进行填充**

a.fillna(value=x)

表示用值为x的数来对缺失值进行填充

  
  
** 3.去掉包含缺失值的行**

a.dropna(how='any')

表示去掉所有包含缺失值的行

  
  
五、合并

  
  
1.contact

contact(a1,axis=0/1，keys=['xx','xx','xx',...])，其中a1表示要进行进行连接的列表数据,axis=1时表横着对数据进行连接。axis=0或不指定时，表将数据竖着进行连接。a1中要连接的数据有几个则对应几个keys，设置keys是为了在数据连接以后区分每一个原始a1中的数据。

  
  
例：a1=[b['a'],b['c']]

result=pd.concat(a1,axis=1，keys=['1','2'])

  
  
2.Append 将一行或多行数据连接到一个DataFrame上

a.append(a[2:],ignore_index=True)

表示将a中的第三行以后的数据全部添加到a中，若不指定ignore_index参数，则会把添加的数据的index保留下来，若ignore_index=Ture则会对所有的行重新自动建立索引。

  
  
3.merge类似于SQL中的join

设a1,a2为两个dataframe,二者中存在相同的键值，两个对象连接的方式有下面几种：

(1)内连接，pd.merge(a1, a2, on='key')

(2)左连接，pd.merge(a1, a2, on='key', how='left')

(3)右连接，pd.merge(a1, a2, on='key', how='right')

(4)外连接， pd.merge(a1, a2, on='key', how='outer')

至于四者的具体差别，具体学习参考sql中相应的语法。

  
  
六、分组（groupby）

  
  
用pd.date_range函数生成连续指定天数的的日期

pd.date_range('20000101',periods=10)

  
  
def shuju():
    data={
        'date':pd.date_range('20000101',periods=10),
        'gender':np.random.randint(0,2,size=10),
        'height':np.random.randint(40,50,size=10),
        'weight':np.random.randint(150,180,size=10)
    }
a=DataFrame(data)
print(a)
        date  gender  height  weight
0 2000-01-01       0      47     165
1 2000-01-02       0      46     179
2 2000-01-03       1      48     172
3 2000-01-04       0      45     173
4 2000-01-05       1      47     151
5 2000-01-06       0      45     172
6 2000-01-07       0      48     167
7 2000-01-08       0      45     157
8 2000-01-09       1      42     157
9 2000-01-10       1      42     164

用a.groupby('gender').sum()得到的结果为：  #注意在python中groupby(''xx)后要加sum()，不然显示
不了数据对象。
gender     height  weight               
0           256     989
1           170     643


  
  
此外用a.groupby('gender').size()可以对各个gender下的数目进行计数。

  
  
所以可以看到groupby的作用相当于：

按gender对gender进行分类，对应为数字的列会自动求和，而为字符串类型的列则不显示；当然也可以同时groupby(['x1','x2',...])多个字段，其作用与上面类似。

  
  
七、Categorical按某一列重新编码分类

  
  
如六中要对a中的gender进行重新编码分类，将对应的0，1转化为male，female，过程如下：

  
  
a['gender1']=a['gender'].astype('category')
a['gender1'].cat.categories=['male','female']  #即将0，1先转化为category类型再进行编码。

 print(a)得到的结果为：
      date    gender  height  weight gender1
0 2000-01-01       1      40     163  female
1 2000-01-02       0      44     177    male
2 2000-01-03       1      40     167  female
3 2000-01-04       0      41     161    male
4 2000-01-05       0      48     177    male
5 2000-01-06       1      46     179  female
6 2000-01-07       1      42     154  female
7 2000-01-08       1      43     170  female
8 2000-01-09       0      46     158    male
9 2000-01-10       1      44     168  female


  
  
所以可以看出重新编码后的编码会自动增加到dataframe最后作为一列。

  
  
八、相关操作

  
  
描述性统计：

1.a.mean()  默认对每一列的数据求平均值；若加上参数a.mean(1)则对每一行求平均值；

  
  
2.统计某一列x中各个值出现的次数：a['x'].value_counts()；

  
  
3.对数据应用函数

a.apply(lambda x:x.max()-x.min())

表示返回所有列中最大值-最小值的差。

  
  
4.字符串相关操作

a['gender1'].str.lower()  将gender1中所有的英文大写转化为小写，注意dataframe没有str属性，只有series有，所以要选取a中的gender1字段。

  
  
九、时间序列

  
  
在六中用pd.date_range('xxxx',periods=xx,freq='D/M/Y....')函数生成连续指定天数的的日期列表。

例如pd.date_range('20000101',periods=10),其中periods表示持续频数；

pd.date_range('20000201','20000210',freq='D')也可以不指定频数，只指定起始日期。

  
  
此外如果不指定freq，则默认从起始日期开始，频率为day。其他频率表示如下：

  
  


   
   


    
    

     
     
    
    

   
   

   
   

    
    


   
   

  
  

  
  
十、画图(plot)

  
  
在pycharm中首先要：import matplotlib.pyplot as plt
a=Series(np.random.randn(1000),index=pd.date_range('20100101',periods=1000))
b=a.cumsum()
b.plot()
plt.show()    #最后一定要加这个plt.show()，不然不会显示出图来。


  
  


   
   


    
    

     
     
    
    

   
   

   
   

    
    


   
   

  
  

  


  
  
也可以使用下面的代码来生成多条时间序列图：

  
  
a=DataFrame(np.random.randn(1000，4),index=pd.date_range('20100101',periods=1000),columns=list('ABCD'))
b=a.cumsum()
b.plot()
plt.show() 


  
  


   
   


    
    

     
     
    
    

   
   

  
  

  
  
十一、导入和导出文件

  
  
写入和读取excel文件

虽然写入excel表时有两种写入xls和csv，但建议少使用csv，不然在表中调整数据格式时，保存时一直询问你是否保存新格式，很麻烦。而在读取数据时，如果指定了哪一张sheet，则在pycharm又会出现格式不对齐。

  
  
还有将数据写入表格中时，excel会自动给你在表格最前面增加一个字段，对数据行进行编号。

  
  
a.to_excel(r'C:\\Users\\guohuaiqi\\Desktop\\2.xls',sheet_name='Sheet1')    

a=pd.read_excel(r'C:\\Users\\guohuaiqi\\Desktop\\2.xls','Sheet1',na_values=['NA'])

注意sheet_name后面的Sheet1中的首字母大写；读取数据时，可以指定读取哪一张表中的数据，而
且对缺失值补上NA。

最后再附上写入和读取csv格式的代码：
a.to_csv(r'C:\\Users\\guohuaiqi\\Desktop\\1.csv'，sheet_name='Sheet1')
a=pd.read_csv(r'C:\\Users\\guohuaiqi\\Desktop\\1.csv',na_values=['NA'])
 
 





转载。原文：https://www.jianshu.com/p/682c24aef525