Python强大的Pandas库—数据艺术家

日期：2021/4/21

作者：就叫易易好了

pandas是Python中的一个库，是一个强大的分析结构化数据集。

pandas中的常见的数据结构有两种：

Series:类似于一维数组的对象

DataFrame:类似多维数组/表格数组，每列数据可以是不同的类型数据

文章目录

Python强大的Pandas库—数据艺术家
- 1、基本操作
- 2、选择数据
- 3、pandas设置值，修改值
- 4、处理丢失数据
- 5、导入导出数据
- 6、合并多个DataFrame
- 7、数据可视化

1、基本操作

建立一个列表

import pandas as pd
import numpy as np
s=pd.Seris([1,55,67,8,np.nan,22])
print(s)

运行结果为：

建立一个多维数组DataFrame

df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),
index=['1','2','3','4','5','6'],columns=['a','b','c','d'])
print(df)
#行的索引是index，列的索引是columns
用1,2,3,4,5,6定义行的索引，用字母a,b,c,d定义列的索引,生成随机数

运行结果为：

也可以不规定行和列的索引，用默认的索引

df1=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)))
print(df1)

运行结果为：

可以用字典的方式来建立二维表

df2=pd.DataFrame({'A':1.,'B':pd.Timestamp('20210421'),'C':pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype='float32'),'D':np.array([3]*4,dtype='int32'),'E':pd.Categorical(["mm","gg","mm","gg"]),'F':'lala'
})
df2

运行结果为：

可以用dtypes来查看各个数据类型

可以用index来查看所有行的序号，columns查看所有列的序号

values可以打印每一行的数据

describe可以描述数据类型

可以看到，describe只能运算数值形式，不能运算非数值形式

count：数量统计，此列共有多少有效值
unipue：不同的值有多少个
std：标准差
min：最小值
25%：四分之一分位数
50%：二分之一分位数
75%：四分之三分位数
max：最大值
mean：均值

#排序

可以用sort_index进行排序，axis可以有两种值，等于1的话就是对列进行操作，等于0的话就是对行进行操作。

ascending是升序的意思，ascending=False说明将列按照降序进行排列。

我们不仅可以用index进行排列，还可以根据实际数据进行排序。比如我要对E进行排序

2、选择数据

现在建立一个二维表格

如果我现在要选择A这一列的数据，可以这样：

我们也可以用loc标签来选择数据：

如果我需要提取2020年4月20号的数据，可以

print(df.loc['20200420'])

也就是将年份为20210420这行数据打印出来。

iloc标签：通过位置来选择

如果我要打印第三行的数据：（索引的第3行，实际位置是第4行）

如果我要打印第三行，第一列的数据：

如果我要打印第三行到第五行，第1列到第3列的数据

如果我要打印第1,3,5行，第1到3列的数据

3、pandas设置值，修改值

还是这个数据集

dates=pd.date_range('20210420',periods=6)
df=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates,columns=['A','B','C','D'])

现在我想把索引值的第2行第3列改成123

如下：

如果我要将横向标签为20210420的B栏改成111的话，可以这样：

如果我要将A列所有大于4的行，全部置为0，可以用以下办法：

如果我要插入两列E，F，并将其值置为空：

4、处理丢失数据

现在假装有丢失数据，我人为的将索引序列的第0行第1列，第1行第2列置为空。

我现在要处理这些不完整数据：

如果我要这个丢失数据所在的整个行数据丢掉

其中，axis=0代表行，axis=1代表列。

how=‘any’,意思是只要此行里面任意一个数据为空，就删除这个行。

how=‘all’，意思是需要此行数据里面所有的数据为空，才删除这个行。

如果我现在要填充这些空值：

如果我要检查这个二维表格中是否有缺失值，哪些是缺失的

5、导入导出数据

假如有一个csv文件名为"lover.csv",要将其导入进pandas，只需要加上这样的代码：

import pandas as pd
pd=pd.read_csv('lover.csv')

6、合并多个DataFrame

#concat

先创建几个DataFrame

import pandas as pd
import numpy as np
df1=pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0,columns=['a','b','c','d'])
df2=pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1,columns=['a','b','c','d'])
df3=pd.DataFrame(np.ones((3,4))*2,columns=['a','b','c','d'])
print(df1)
print(df2)
print(df3)

运行结果为：

我们现在将其合并

res=pd.concat([df1,df2,df3],axis=0) #竖向合并

我们发现，最前面的索引是012-012-012，如果我要忽略这个索引，重新建立索引，可以用这个语句：

res=pd.concat([df1,df2,df3],axis=0,ignore_index=True)

#join,[‘inner’,‘outer’]

如果两个DataFrame的横向索引不一样，如下图所示：

如果直接用concat合并的话：

即没有的数据会用NAN填充，这种连接方式就是join的outer连接。

而inner连接会将两个DataFrame的相同索引连接起来，互相没有的索引会将其裁减掉：

如果我要横向合并，那当然是要把axis置为1，但是横向的索引不一样，所以此时我们可以让其遵守其中某一个DataFrame的索引

如果没有加入join_axes这串代码，那合并后的横向索引就是1 2 3 4

#merge

我现在创建两个DataFrame:

如果我要将这两个DataFrame用love这个列相连接，可以用merge

res=pd.merge(df1,df2,on='love')

merge连接默认的是inner

7、数据可视化

#Series

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data=pd.Series(np.random.randn(1000),index=np.arange(1000)) #随机生成1000个数
data=data.cumsum() #将这1000个数据进行累加
data.plot()
plt.show()

运行结果如下：

#DataFrame

data=pd.DataFrame(np.random.randn(1000,4),index=np.arange(1000),columns=list('ABCD'))
data=data.cumsum()
data.plot()

plot methods:

bar
hist
box
kde
area
scatter

比如scatter只能有两条属性，一个X一个Y

data=pd.DataFrame(np.random.randn(1000,4),index=np.arange(1000),columns=list('ABCD'))
data=data.cumsum()
ax=data.plot.scatter(x='A',y='B',color='SkyBlue',label='Class 1')
data.plot.scatter(x='A',y='C',color='Green',label='Class 2',ax=ax)
plt.show()

_{基础先介绍到这里啦，对于数据可视化的部分，会专门写一个博文。大家互相学习，一起加油}