Python Pandas的简单使用教程

一、　　pandas简介

python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

Pandas 是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。

数据结构：

Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。

Time- Series：以时间为索引的Series。

DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。以下的内容主要以DataFrame为主。

Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。

Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。读者应该注意的是，它固然有着两种数据结构，因为它依然是 Python 的一个库，所以，Python 中有的数据类型在这里依然适用，也同样还可以使用类自己定义数据类型。只不过，Pandas 里面又定义了两种数据类型：Series 和 DataFrame，它们让数据操作更简单了。

二、Python Pandas的使用

修改列数据：

df['price']=df['price'].str.replace('人均','') # 删除多余文字
df['price']=df['price'].str.split("￥").str[-1] # 分割文本串
df['price']=df['price'].str.replace('-','0') # 替换文本
df['price']=df['price'].astype(int) # 文本转整型

把pandas转换int型为str型的方法

切分列数据：

df['kw']=df['commentlist'].str.split().str[0].str.replace("口味",'')
df['hj']=df['commentlist'].str.split().str[1].str.replace("环境",'')
df['fw']=df['commentlist'].str.split().str[2].str.replace("服务",'')

注意：pandas中操作如果不明确指定参数，则不会修改原数据，而是返回一个新对象。

删除列数据：

del df['commentlist']

排序列数据：

df.sort_values(by=['kw','price'],axis=0,ascending=[False,True],inplace=True) 

注意：排序前先用astype转换正确的类型，如str、int或float

重新设置索引列标签顺序：

df.columns=['类型','店铺名称','点评数量','星级','人均消费','店铺地址','口味','环境','服务']

打印前几行数据：

print(df.loc[:,['店铺名称','口味','人均消费']].head(6))
# 或者 # print(df.iloc[0:6,[1,6,4]]) # 前6行（整数）
# 但不能是 # print(df.loc[0:6,['店铺名称','口味','人均消费']]) # 从索引0到索引6的行（对象）

https://www.jb51.net/article/155602.htm

综合示例：

图例：

结果：

要求：

（1）对该数据中的comment、price进行数据清洗整理，‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬

（2）将commentlist数据拆分为“口味”、“环境”和“服务”三列后再进行数据清洗整理，‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬

（3）去除commentlist列数据‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬

（4）将此数据按“口味”降序、“人均消费”升序进行排序，‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬

（5）输出排序后前6条数据中的“店铺名称”、“口味”和“人均消费”三列数据。

代码：

import pandas as pd 
df=pd.read_csv('spdata.csv',encoding='gbk')  #读入文件，编码为gbk # 注意编码，重要

#对数据进行清洗
df['comment']=df['comment'].str.replace('条点评','')
df['price']=df['price'].str.replace('人均','')
df['price']=df['price'].str.split("￥").str[-1]
df['price']=df['price'].str.replace('-','0')
df['price']=df['price'].astype(int)
df['kw']=df['commentlist'].str.split().str[0].str.replace("口味",'')
df['hj']=df['commentlist'].str.split().str[1].str.replace("环境",'')
df['fw']=df['commentlist'].str.split().str[2].str.replace("服务",'')
del df['commentlist']

#按口味降序，人均消费升序进行排序
df.sort_values(by=['kw','price'],axis=0,ascending=[False,True],inplace=True) 
#重新设置列索引标签
df.columns=['类型','店铺名称','点评数量','星级','人均消费','店铺地址','口味','环境','服务']

print(df.loc[:,['店铺名称','口味','人均消费']].head(6))

方法二：

import pandas as pd
df=pd.read_csv('spdata.csv',encoding='gbk')

df['comment']=df['comment'].str.replace('条点评','')
df['price']=df['price'].str.replace('人均','').str.replace('￥','').str.replace('-','0').str.replace(' ','').astype(int)
df[['kw','hj','fw']]=df['commentlist'].str.replace('口味','').str.replace('环境','').str.replace('服务','').str.split(expand=True).astype(float) # expand将普通的列表转为DataFrame对象
del df['commentlist']

df.sort_values(by=['kw','price'],axis=0,ascending=[False,True],inplace=True) # 注意inplace=True
df.columns=['类型','店铺名称','点评数量','星级','人均消费','店铺地址','口味','环境','服务']

print(df[['店铺名称','口味','人均消费']].head(6))

注意：df.str.split是列表，加了expand=True之后才是DataFrame对象，或者用.str[x]提取某一列，注意不是df.str.split()[x]而是df.str.split().str[x]，前者是对list（二维）操作，后者是对DataFrame操作（取某一列）

到此这篇关于Python Pandas的简单使用教程的文章就介绍到这了,更多相关Python Pandas使用内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！