pandas用法总结

https://blog.csdn.net/yiyele/article/details/80605909

一、生成数据表
1、首先导入pandas库，一般都会用到numpy库，所以我们先导入备用：
import numpy as np
import pandas as pd
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2、导入CSV或者xlsx文件：
df = pd.DataFrame(pd.read_csv("name.csv",header=1))
df = pd.DataFrame(pd.read_excel("name.xlsx"))
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或者

import pandas as pd
from collections import namedtuple

Item = namedtuple("Item", "reply pv")
items = []

with codecs.open("reply.pv.07", "r", "utf-8") as f:
for line in f:
line_split = line.strip().split(" ")
items.append(Item(line_split[0].strip(), line_split[1].strip()))

df = pd.DataFrame.from_records(items, columns=["reply", "pv"])
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3、用pandas创建数据表：
df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006],
"date":pd.date_range("20130102", periods=6),
"city":["Beijing ", "SH", " guangzhou ", "Shenzhen", "shanghai", "BEIJING "],
"age":[23,44,54,32,34,32],
"cateGory":["100-A","100-B","110-A","110-C","210-A","130-F"],
"price":[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]},
columns =["id","date","city","category","age","price"])
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二、数据表信息查看
1、维度查看：
df.shape
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2、数据表基本信息（维度、列名称、数据格式、所占空间等）：
df.info()
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3、每一列数据的格式：
df.dtypes
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4、某一列格式：
df["B"].dtype
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5、空值：
df.isnull()
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6、查看某一列空值：
df.isnull()
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7、查看某一列的唯一值：
df["B"].unique()
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8、查看数据表的值：
df.values
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9、查看列名称：
df.columns
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10、查看前10行数据、后10行数据：
df.head() #默认前10行数据
df.tail() #默认后10 行数据
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三、数据表清洗
1、用数字0填充空值：
df.fillna(value=0)
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2、使用列prince的均值对NA进行填充：
df["prince"].fillna(df["prince"].mean())
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3、清楚city字段的字符空格：
df["city"]=df["city"].map(str.strip)
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4、大小写转换：
df["city"]=df["city"].str.lower()
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5、更改数据格式：
df["price"].astype("int")
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6、更改列名称：
df.rename(columns={"category": "category-size"})
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7、删除后出现的重复值：
df["city"].drop_duplicates()
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8 、删除先出现的重复值：
df["city"].drop_duplicates(keep="last")
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9、数据替换：
df["city"].replace("sh", "shanghai")
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四、数据预处理
df1=pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006,1007,1008],
"gender":["male","female","male","female","male","female","male","female"],
"pay":["Y","N","Y","Y","N","Y","N","Y",],
"m-point":[10,12,20,40,40,40,30,20]})
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1、数据表合并
1.1 merge
df_inner=pd.merge(df,df1,how="inner") # 匹配合并，交集
df_left=pd.merge(df,df1,how="left") #
df_right=pd.merge(df,df1,how="right")
df_outer=pd.merge(df,df1,how="outer") #并集
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1.2 append
result = df1.append(df2)
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1.3 join
result = left.join(right, on="key")
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1.4 concat
pd.concat(objs, axis=0, join="outer", join_axes=None, ignore_index=False,
keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False,
copy=True)
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objs︰ 一个序列或系列、 综合或面板对象的映射。如果字典中传递，将作为键参数，使用排序的键，除非它传递，在这种情况下的值将会选择
（见下文）。任何没有任何反对将默默地被丢弃，除非他们都没有在这种情况下将引发 ValueError。
axis: {0，1，…}，默认值为 0。要连接沿轴。
join: {‘内部’、 ‘外’}，默认 ‘外’。如何处理其他 axis(es) 上的索引。联盟内、 外的交叉口。
ignore_index︰ 布尔值、 默认 False。如果为 True，则不要串联轴上使用的索引值。由此产生的轴将标记
0，…，n-1。这是有用的如果你串联串联轴没有有意义的索引信息的对象。请注意在联接中仍然受到尊重的其他轴上的索引值。
join_axes︰ 索引对象的列表。具体的指标，用于其他 n-1 轴而不是执行内部/外部设置逻辑。 keys︰
序列，默认为无。构建分层索引使用通过的键作为最外面的级别。如果多个级别获得通过，应包含元组。
levels︰ 列表的序列，默认为无。具体水平 （唯一值） 用于构建多重。否则，他们将推断钥匙。
names︰ 列表中，默认为无。由此产生的分层索引中的级的名称。
verify_integrity︰ 布尔值、 默认 False。检查是否新的串联的轴包含重复项。这可以是相对于实际数据串联非常昂贵。
副本︰ 布尔值、 默认 True。如果为 False，请不要，不必要地复制数据。
例子：1.frames = [df1, df2, df3]
2.result = pd.concat(frames)
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2、设置索引列
df_inner.set_index("id")
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3、按照特定列的值排序：
df_inner.sort_values(by=["age"])
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4、按照索引列排序：
df_inner.sort_index()
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5、如果prince列的值>3000，group列显示high，否则显示low：
df_inner["group"] = np.where(df_inner["price"] > 3000,"high","low")
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6、对复合多个条件的数据进行分组标记
df_inner.loc[(df_inner["city"] == "beijing") & (df_inner["price"] >= 4000), "sign"]=1
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7、对category字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值为df_inner的索引列，列名称为category和size
pd.DataFrame((x.split("-") for x in df_inner["category"]),index=df_inner.index,columns=["category","size"]))
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8、将完成分裂后的数据表和原df_inner数据表进行匹配
df_inner=pd.merge(df_inner,split,right_index=True, left_index=True)
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五、数据提取
主要用到的三个函数：loc,iloc和ix，loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。

按索引提取单行的数值
df_inner.loc[3]
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2、按索引提取区域行数值
df_inner.iloc[0:5]
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3、重设索引
df_inner.reset_index()
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4、设置日期为索引
df_inner=df_inner.set_index("date")
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5、提取4日之前的所有数据
df_inner[:"2013-01-04"]
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6、使用iloc按位置区域提取数据
df_inner.iloc[:3,:2] #冒号前后的数字不再是索引的标签名称，而是数据所在的位置，从0开始，前三行，前两列。
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7、适应iloc按位置单独提起数据
df_inner.iloc[[0,2,5],[4,5]] #提取第0、2、5行，4、5列
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8、使用ix按索引标签和位置混合提取数据
df_inner.ix[:"2013-01-03",:4] #2013-01-03号之前，前四列数据
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9、判断city列的值是否为北京
df_inner["city"].isin(["beijing"])
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10、判断city列里是否包含beijing和shanghai，然后将符合条件的数据提取出来
df_inner.loc[df_inner["city"].isin(["beijing","shanghai"])]
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11、提取前三个字符，并生成数据表
pd.DataFrame(category.str[:3])
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六、数据筛选
使用与、或、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选，并进行计数和求和。

使用“与”进行筛选
df_inner.loc[(df_inner["age"] > 25) & (df_inner["city"] == "beijing"), ["id","city","age","category","gender"]]
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2、使用“或”进行筛选
df_inner.loc[(df_inner["age"] > 25) | (df_inner["city"] == "beijing"), ["id","city","age","category","gender"]].sort(["age"])
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3、使用“非”条件进行筛选
df_inner.loc[(df_inner["city"] != "beijing"), ["id","city","age","category","gender"]].sort(["id"])
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4、对筛选后的数据按city列进行计数
df_inner.loc[(df_inner["city"] != "beijing"), ["id","city","age","category","gender"]].sort(["id"]).city.count()
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5、使用query函数进行筛选
df_inner.query("city == ["beijing", "shanghai"]")
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6、对筛选后的结果按prince进行求和
df_inner.query("city == ["beijing", "shanghai"]").price.sum()
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七、数据汇总
主要函数是groupby和pivote_table

对所有的列进行计数汇总
df_inner.groupby("city").count()
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2、按城市对id字段进行计数
df_inner.groupby("city")["id"].count()
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3、对两个字段进行汇总计数
df_inner.groupby(["city","size"])["id"].count()
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4、对city字段进行汇总，并分别计算prince的合计和均值
df_inner.groupby("city")["price"].agg([len,np.sum, np.mean])
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八、数据统计
数据采样，计算标准差，协方差和相关系数

简单的数据采样
df_inner.sample(n=3)
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2、手动设置采样权重
weights = [0, 0, 0, 0, 0.5, 0.5]
df_inner.sample(n=2, weights=weights)
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3、采样后不放回
df_inner.sample(n=6, replace=False)
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4、采样后放回
df_inner.sample(n=6, replace=True)
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5、 数据表描述性统计
df_inner.describe().round(2).T #round函数设置显示小数位，T表示转置
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6、计算列的标准差
df_inner["price"].std()
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7、计算两个字段间的协方差
df_inner["price"].cov(df_inner["m-point"])
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8、数据表中所有字段间的协方差
df_inner.cov()
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9、两个字段的相关性分析
df_inner["price"].corr(df_inner["m-point"]) #相关系数在-1到1之间，接近1为正相关，接近-1为负相关，0为不相关
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10、数据表的相关性分析
df_inner.corr()
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九、数据输出
分析后的数据可以输出为xlsx格式和csv格式

写入Excel
df_inner.to_excel("excel_to_python.xlsx", sheet_name="bluewhale_cc")
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2、写入到CSV
df_inner.to_csv("excel_to_Python.csv")
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