pandas数据处理

pandas在处理一维度数据和二维数据很是在行，在实际生产环境中应用十分广泛。我们直奔主题,本文主要讲解它的两个核心数据结构：Series 和 DataFrame。

 

一,Series (一维，带有标签的数组)

ta是个定长的字典序列。说是定长是因为在存储的时候，相当于两个 ndarray，一个数组构成对象的键(index),另一个构成对象的值(values)这也是和字典结构最大的不同。因为在字典的结构里，元素的个数是不固定的。

 

ta有两个基本属性：index 和 values。在 Series 结构中，index 默认是 0,1,2,……递增的整数序列。

 

1,创建

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from pandas import Series, DataFramex1 = Series([1, 2, 3, 4])x2 = Series(data=[1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}x3 = Series(d)print x3'''如下是x1的输出结果:0    11    22    33    4dtype: int64'''print x1
'''如下是x2的输出结果:a    1b    2c    3d    4dtype: int64'''print x2
'''如下是x3的输出结果:a    1b    2c    3d    4dtype: int64'''print x3

 

2,切片和索引

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t = pd.Series(np.arange(10), index=list(string.ascii_uppercase[:10]))'''输出结果如下:    A    0B    1C    2D    3E    4F    5G    6H    7I    8J    9dtype: int64'''
print t
# 1,切片,传入的参数此次为: start,end,step
se1 = t[2:10:2]'''    C    2E    4G    6I    8dtype: int64'''print se1
# 2,索引,获取序号为1的值,如下的获取方式和这个:se2=t['B'] 是等价的se2 = t[1]
'''1'''print se2
# 3，索引,获取多个序号对应的值的时候,和这个se3 = t[['C', 'D', 'G']] 是等价的se3 = t[[2, 3, 6]]
'''C    2D    3G    6dtype: int64'''print se3
# 4,索引,获取序号(就是默认的索引)大于5的数据se4 = t[t > 5]'''G    6H    7I    8J    9dtype: int64'''print se4

 

二,DataFrame（二维Series容器）

DataFrame 类型数据结构类似二维表。它包括了行索引和列索引，我们可以将 DataFrame 看成是由相同索引的 Series 组成的字典类型。

• 行索引:表明不同行,横向索引,叫做index,0轴，axis=0

• 列索引:表明不同列,纵向索引,叫columns,1轴，axis=1

 

1,创建

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from pandas import Series, DataFramedata = {'Chinese': [66, 95, 93, 90, 80], 'English': [65, 85, 92, 88, 90], 'Math': [30, 98, 96, 77, 90]}df1 = DataFrame(data)df2 = DataFrame(data, index=['ZhangSan', 'LiSi', 'WangWu', 'XiaoMing', 'LiHua'],                columns=['English', 'Math', 'Chinese'])

'''如下是df1的返回结果:    Chinese  English  Math0       66       65    301       95       85    982       93       92    963       90       88    774       80       90    90'''print df1print('------------------')
'''如下是df2的返回结果:            English  Math  ChineseZhangSan       65    30       66LiSi           85    98       95WangWu         92    96       93XiaoMing       88    77       90LiHua          90    90       80
'''print df2

 

2,DataFrame的基本属性

 

• df.shape # 行数，列数

• df.dtypes # 列数据类型

• df.ndim # 数据维度

• df.index # 行索引

• df.columns # 列索引

• df.values # 对象值,二维ndarray数组

• df.head(3) # 显示前几行,默认是5行

• df.tail(3) # 显示末尾几行,默认是5行

• df.info() # 相关信息概览

• df.describe() # 快速综合统计结果

 

三,数据处理

1,数据导入和输出

 

Pandas 允许直接从 json,txt,xlsx，csv 等文件中导入数据，也可以输出到  json,txt,xlsx，csv 等文件，非常方便。

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import pandas as pdfrom pandas import Series, DataFrame# 读写 xlsx格式的文件score = DataFrame(pd.read_excel('data.xlsx'))score.to_excel('data1.xlsx')
# 读写 json 格式的文件data=DataFrame(pd.read_json('data.json'))data.to_json('another_data.json')
# 读写csv格式的文件data2=DataFrame(pd.read_csv('data.csv'))data2.to_csv('another_data.csv')
# 读写txt 格式的文件data3=DataFrame(pd.read_hdf('./data.txt'))data3.to_hdf('./another_data.txt')

 

 

2,删除 DataFrame 中的不必要的列或行

  2.1,删除某一列

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data = {'Chinese': [66, 95, 93, 90, 80], 'English': [65, 85, 92, 88, 90], 'Math': [30, 98, 96, 77, 90]}df2 = DataFrame(data=data, index=['ZhangSan', 'LiSi', 'WangWu', 'XiaoMing', 'LiHua'],                columns=['English', 'Math', 'Chinese'])
'''df2的内容如下:            English  Math  ChineseZhangSan       65    30       66LiSi           85    98       95WangWu         92    96       93XiaoMing       88    77       90LiHua          90    90       80
'''# 删除'Chinese'这一列df2 = df2.drop(columns=['Chinese'])
'''运行结果如下;              English  MathZhangSan       65    30LiSi           85    98WangWu         92    96XiaoMing       88    77LiHua          90    90'''print df2

 

  2.2,删除某一行

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data = {'Chinese': [66, 95, 93, 90, 80], 'English': [65, 85, 92, 88, 90], 'Math': [30, 98, 96, 77, 90]}df2 = DataFrame(data=data, index=['ZhangSan', 'LiSi', 'WangWu', 'XiaoMing', 'LiHua'],                columns=['English', 'Math', 'Chinese'])
'''df2的内容如下:            English  Math  ChineseZhangSan       65    30       66LiSi           85    98       95WangWu         92    96       93XiaoMing       88    77       90LiHua          90    90       80
'''#删除 'ZhangSan' 这一行df2=df2.drop(index=['ZhangSan'])

'''运行结果如下;              English  MathZhangSan       65    30LiSi           85    98WangWu         92    96XiaoMing       88    77LiHua          90    90'''print df2

 

 

3,重命名列名 columns或者 行索引index，让列表名或者行名更容易识别

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data = {'Chinese': [66, 95, 93, 90, 80], 'English': [65, 85, 92, 88, 90], 'Math': [30, 98, 96, 77, 90]}df2 = DataFrame(data=data, index=['ZhangSan', 'LiSi', 'WangWu', 'XiaoMing', 'LiHua'],                columns=['English', 'Math', 'Chinese'])
'''df2的内容如下:            English  Math  ChineseZhangSan       65    30       66LiSi           85    98       95WangWu         92    96       93XiaoMing       88    77       90LiHua          90    90       80
'''
df2.rename(columns={'Chinese': '语文', 'English': '英语','Math':'数学'}, inplace=True)df2.rename(index={'ZhangSan': '张三'},inplace=True)
'''运行结果如下;          英语  数学  语文张三        65  30  66LiSi      85  98  95WangWu    92  96  93XiaoMing  88  77  90LiHua     90  90  80'''print df2

 

4, 去重复的值

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data = {'Chinese': [66, 95, 93, 90, 80,80], 'English': [65, 85, 92, 88, 90,90], 'Math': [30, 98, 96, 77, 90,90]}df2 = DataFrame(data=data, index=['ZhangSan', 'LiSi', 'WangWu', 'XiaoMing', 'LiHua','LiHua'],                columns=['English', 'Math', 'Chinese'])
'''df2的内容如下:          English  Math  ChineseZhangSan       65    30       66LiSi           85    98       95WangWu         92    96       93XiaoMing       88    77       90LiHua          90    90       80LiHua          90    90       80
'''
# 去除重复行df2 = df2.drop_duplicates()
'''运行结果如下;          English  Math  ChineseZhangSan       65    30       66LiSi           85    98       95WangWu         92    96       93XiaoMing       88    77       90LiHua          90    90       80'''print df2

 

5,更改数据格式

可以使用astype 函数来规范数据格式，即转换数据类型

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data = {'Chinese': [66, 95, 93, 90, 80,80], 'English': [65, 85, 92, 88, 90,90], 'Math': [30, 98, 96, 77, 90,90]}df2 = DataFrame(data=data, index=['ZhangSan', 'LiSi', 'WangWu', 'XiaoMing', 'LiHua','LiHua'],                columns=['English', 'Math', 'Chinese'])
'''df2的内容如下:          English  Math  ChineseZhangSan       65    30       66LiSi           85    98       95WangWu         92    96       93XiaoMing       88    77       90LiHua          90    90       80LiHua          90    90       80
'''
df2[['Math']].astype('str')
df2[['Math']].astype(np.float)
'''运行结果如下;          English  Math  ChineseZhangSan       65    30       66LiSi           85    98       95WangWu         92    96       93XiaoMing       88    77       90LiHua          90    90       80'''print df2

 

6,数据间的空格

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data = {'Chinese': [66, 95, 93, 90, 80,80], 'English': [65, 85, 92, 88, 90,90], 'Math': [30, 98, 96, 77, 90,90],'address':['Beijing','Chendu','Xian','Shanghai','Beijing','Beijing']}df2 = DataFrame(data=data, index=['ZhangSan', 'LiSi', 'WangWu', 'XiaoMing', 'LiHua','LiHua'],                columns=['English', 'Math', 'Chinese','address'])
'''df2的内容如下:          English  Math  Chinese   addressZhangSan       65    30       66   BeijingLiSi           85    98       95    ChenduWangWu         92    96       93      XianXiaoMing       88    77       90  ShanghaiLiHua          90    90       80   BeijingLiHua          90    90       80   Beijing    '''
# 删除左右两边空格df2['address'] = df2['address'].map(str.strip)# 删除左边空格df2['address'] = df2['address'].map(str.lstrip)# 删除右边空格df2['address'] = df2['address'].map(str.rstrip)

'''运行结果如下;          English  Math  Chinese   addressZhangSan       65    30       66   BeijingLiSi           85    98       95    ChenduWangWu         92    96       93      XianXiaoMing       88    77       90  ShanghaiLiHua          90    90       80   BeijingLiHua          90    90       80   Beijing'''print df2

 

7,去除特殊字符

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data = {'Chinese': [66, 95, 93, 90, 80,80], 'English': [65, 85, 92, 88, 90,90], 'Math': [30, 98, 96, 77, 90,90],'address':['Beijing','Chendu#','Xian','Shanghai#','Beijing','Beijing']}df2 = DataFrame(data=data, index=['ZhangSan', 'LiSi', 'WangWu', 'XiaoMing', 'LiHua','LiHua'],                columns=['English', 'Math', 'Chinese','address'])
'''df2的内容如下:          English  Math  Chinese    addressZhangSan       65    30       66    BeijingLiSi           85    98       95    Chendu#WangWu         92    96       93       XianXiaoMing       88    77       90  Shanghai#LiHua          90    90       80    BeijingLiHua          90    90       80    Beijing    '''
print df2
# 删除 '#'df2['address'] = df2['address'].str.strip('#')


'''运行结果如下;          English  Math  Chinese   addressZhangSan       65    30       66   BeijingLiSi           85    98       95    ChenduWangWu         92    96       93      XianXiaoMing       88    77       90  ShanghaiLiHua          90    90       80   BeijingLiHua          90    90       80   Beijing'''print df2

 

8,某些列转换为大写，小写或者首字母大写

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data = {'Chinese': [66, 95, 93, 90, 80,80], 'English': [65, 85, 92, 88, 90,90], 'Math': [30, 98, 96, 77, 90,90],'address':['Beijing','Chendu#','Xian','Shanghai#','Beijing','Beijing']}df2 = DataFrame(data=data, index=['ZhangSan', 'LiSi', 'WangWu', 'XiaoMing', 'LiHua','LiHua'],                columns=['English', 'Math', 'Chinese','address'])
'''df2的内容如下:          English  Math  Chinese    addressZhangSan       65    30       66    BeijingLiSi           85    98       95    Chendu#WangWu         92    96       93       XianXiaoMing       88    77       90  Shanghai#LiHua          90    90       80    BeijingLiHua          90    90       80    Beijing    '''
print df2

# 列  'address' 转换为大写df2['address'] = df2['address'].str.upper()
# 列  'address' 转换为小写# df2['address'] = df2['address'].str.lower()
# 列  'address' 转换为首字母大写# df2['address'] = df2['address'].str.title()


'''运行结果如下;          English  Math  Chinese    addressZhangSan       65    30       66    BEIJINGLiSi           85    98       95    CHENDU#WangWu         92    96       93       XIANXiaoMing       88    77       90  SHANGHAI#LiHua          90    90       80    BEIJINGLiHua          90    90       80    BEIJING'''print df2

 

9，查找空值,填充空值,删除空值:

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data = {'Chinese': [66, 95, 93, 90, 80, np.nan], 'English': [65, 85, 92, 88, 90, np.nan],        'Math': [30, 98, 96, 77, 90, 90],        'address': ['Beijing', 'Chendu#', 'Xian', 'Shanghai#', 'Beijing', 'Beijing']}df2 = DataFrame(data=data, index=['ZhangSan', 'LiSi', 'WangWu', 'XiaoMing', 'LiHua', 'LiHua'],                columns=['English', 'Math', 'Chinese', 'address'])
'''df2的内容如下:          English  Math  Chinese    addressZhangSan     65.0    30     66.0    BeijingLiSi         85.0    98     95.0    Chendu#WangWu       92.0    96     93.0       XianXiaoMing     88.0    77     90.0  Shanghai#LiHua        90.0    90     80.0    BeijingLiHua         NaN    90      NaN    Beijing    '''
print df2
# 1,判断数据中是否存在NANN的情况,可以用这种方式:df2.isna() 或者 pd.isna(df2); df2.notna() 或者 pd.notna(df2)  tips:isnull是isna的别名'''  运行结果如下:                English   Math  Chinese  addressZhangSan    False  False    False    FalseLiSi        False  False    False    FalseWangWu      False  False    False    FalseXiaoMing    False  False    False    FalseLiHua       False  False    False    FalseLiHua       False  False    False    False
'''
print df2.isna()
# 2,判断数据中哪列存在空值'''运行结果如下:
English    FalseMath       FalseChinese    Falseaddress    Falsedtype: bool'''print df2.isna().any()
# 3,在整个数据中碰到 nap就把其替换为 0
df2 = df2.fillna(0)
'''运行结果如下:              English  Math  Chinese    addressZhangSan     65.0    30     66.0    BeijingLiSi         85.0    98     95.0    Chendu#WangWu       92.0    96     93.0       XianXiaoMing     88.0    77     90.0  Shanghai#LiHua        90.0    90     80.0    BeijingLiHua         0.0    90      0.0    Beijing'''print df2
# 4,使用平均值进行填充空值df2.fillna(df2.mean())
# 5, 使用中位数填充空值df2.fillna(df2.median())
# 6,丢弃‘English’和‘Chinese’这两列中有缺失值的行df2.dropna(axis=0, subset=["English", "Chinese"])
# 7,丢弃全为空值的那些列data.dropna(axis=1, how="all")
# 8，丢弃有缺失值的列（一般不会这么做，这样会删掉一个特征）data.dropna(axis=1)
# 9,只丢弃全为空值的那些行data.dropna(how='all')

 

10,使用 apply 函数对数据进行处理:

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data = {'Chinese': [66, 95, 93, 90, 80, np.nan], 'English': [65, 85, 92, 88, 90, np.nan],        'Math': [30, 98, 96, 77, 90, 90],        'address': ['Beijing', 'Chendu#', 'Xian', 'Shanghai#', 'Beijing', 'Beijing']}df2 = DataFrame(data=data, index=['ZhangSan', 'LiSi', 'WangWu', 'XiaoMing', 'LiHua', 'LiHua'],                columns=['English', 'Math', 'Chinese', 'address'])
'''df2的内容如下:          English  Math  Chinese    addressZhangSan     65.0    30     66.0    BeijingLiSi         85.0    98     95.0    Chendu#WangWu       92.0    96     93.0       XianXiaoMing     88.0    77     90.0  Shanghai#LiHua        90.0    90     80.0    BeijingLiHua         NaN    90      NaN    Beijing    '''
print df2
# 对 address 列进行大写转换
df2['address'] = df2['address'].apply(str.upper)
'''如下是运行结果:
              English  Math  Chinese    addressZhangSan     65.0    30     66.0    BEIJINGLiSi         85.0    98     95.0    CHENDU#WangWu       92.0    96     93.0       XIANXiaoMing     88.0    77     90.0  SHANGHAI#LiHua        90.0    90     80.0    BEIJINGLiHua         NaN    90      NaN    BEIJING'''
print df2

 

11,使用 apply 函数对数据进行复杂处理:

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def plus(df, n, m):    df['another1'] = (df[u'Chinese'] + df[u'English']) * m    df['another2'] = (df[u'Chinese'] + df[u'English']) * n    return df

def method3():    data = {'Chinese': [66, 95, 93, 90, 80, np.nan], 'English': [65, 85, 92, 88, 90, np.nan],            'Math': [30, 98, 96, 77, 90, 90],            'address': ['Beijing', 'Chendu#', 'Xian', 'Shanghai#', 'Beijing', 'Beijing']}    df2 = DataFrame(data=data, index=['ZhangSan', 'LiSi', 'WangWu', 'XiaoMing', 'LiHua', 'LiHua'],                    columns=['English', 'Math', 'Chinese', 'address'])
    '''    df2的内容如下:              English  Math  Chinese    address    ZhangSan     65.0    30     66.0    Beijing    LiSi         85.0    98     95.0    Chendu#    WangWu       92.0    96     93.0       Xian    XiaoMing     88.0    77     90.0  Shanghai#    LiHua        90.0    90     80.0    Beijing    LiHua         NaN    90      NaN    Beijing            '''
    print df2
    # apply调用一个函数plus,按照列为轴进行操作(axis=1),args传递plus需要的两个参数.
    df2 = df2.apply(plus, axis=1, args=(2, 3,))
    '''    如下是运行结果:                  English  Math  Chinese    address  another1  another2    ZhangSan     65.0    30     66.0    Beijing     393.0     262.0    LiSi         85.0    98     95.0    Chendu#     540.0     360.0    WangWu       92.0    96     93.0       Xian     555.0     370.0    XiaoMing     88.0    77     90.0  Shanghai#     534.0     356.0    LiHua        90.0    90     80.0    Beijing     510.0     340.0    LiHua         NaN    90      NaN    Beijing       NaN       NaN    '''
    print df2

 

 

12,数据统计相关的函数:

 

13,数据表合并

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df1 = DataFrame({'name': ['joel', 'ziwen', 'a', 'b', 'c'], 'data1': range(5)})df2 = DataFrame({'name': ['joel', 'ziwen', 'A', 'B', 'C'], 'data2': range(5)})
# 1. 基于指定列进行连接df3 = pd.merge(df1, df2, on='name')'''运行结果如下:       data1   name  data20      0   joel      01      1  ziwen      1'''print df3
# 2,inner 内连接df4 = pd.merge(df1, df2, how='inner')'''运行结果如下:       data1   name  data20      0   joel      01      1  ziwen      1'''print df4
# 3,left 左连接
df5 = pd.merge(df1, df2, how='left')
'''如下是运行结果:       data1   name  data20      0   joel    0.01      1  ziwen    1.02      2      a    NaN3      3      b    NaN4      4      c    NaN'''print df5
# 4,right 右连接
df6 = pd.merge(df1, df2, how='right')'''       data1   name  data20    0.0   joel      01    1.0  ziwen      12    NaN      A      23    NaN      B      34    NaN      C      4
'''print df6
# 5，outer 外连接
df7 = pd.merge(df1, df2, how='outer')'''       data1   name  data20    0.0   joel    0.01    1.0  ziwen    1.02    2.0      a    NaN3    3.0      b    NaN4    4.0      c    NaN5    NaN      A    2.06    NaN      B    3.07    NaN      C    4.0'''print df7

 

14,df.loc 通过标签索引(行索引和列索引)获取行数据

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t = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3, 4)), index=list(string.ascii_uppercase[:3]),                 columns=list(string.ascii_uppercase[-4:]))'''t的输出结果为:   W  X   Y   ZA  0  1   2   3B  4  5   6   7C  8  9  10  11'''print t
tmp = t[:-1][['W', 'Z']]'''1，简单粗暴的取值:   W  ZA  0  3B  4  7
'''print tmp
# 2,通过列名获取行数据print t.loc['A', 'W']  # 结果为:0
# 3,'A'行，多列数据'''结果如下:
W    0Z    3'''print t.loc['A', ['W', 'Z']]
# 4,多行多列'''   W  XA  0  1B  4  5'''print t.loc[['A', 'B'], ['W', 'X']]
# 5,多行多列,注意 冒号连接的是个闭区间'''   W  X   Y   ZA  0  1   2   3B  4  5   6   7C  8  9  10  11'''
print t.loc['A':'C', 'W':'Z']

 

15,df.iloc,通过序号获取行数据

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t = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3, 4)), index=list(string.ascii_uppercase[:3]),                 columns=list(string.ascii_uppercase[-4:]))'''t的输出结果为:   W  X   Y   ZA  0  1   2   3B  4  5   6   7C  8  9  10  11'''print t
# 1,获取多行多列数据，1:3 注意这个是左闭右开的区间'''结果如下:
    Y   ZB   6   7C  10  11'''print t.iloc[1:3, [2, 3]]
# 2,多行多列,如下的两个 1:3 都是左闭右开的区间'''   W  XA  0  1B  4  5'''print t.iloc[1:3, 1:3]
# 3,修改数据'''   W  X    Y   ZA  0  1  100   3B  4  5    6   7C  8  9   10  11'''t.loc['A', 'Y'] = 100print t

 

16,pandas布尔索引

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data = {"Row_Labels": ['BELLS', 'CHARLIE', 'LUCKY', 'ROCKY', 'E', 'M'],        "Count_AnimalName": [1195, 856, 723, 823, 100, 20]}t = pd.DataFrame(data=data, index=list([1156, 2660, 8552, 12368, 11, 12]))'''t 的内容:           Count_AnimalName Row_Labels1156               1195      BELLS2660                856    CHARLIE8552                723      LUCKY12368               823      ROCKY11                  100          E12                   20          M
'''print t
t = t[(t['Row_Labels'].str.len() > 2) & (t['Count_AnimalName'] > 700)]

'''返回的结果:           Count_AnimalName Row_Labels1156               1195      BELLS2660                856    CHARLIE8552                723      LUCKY12368               823      ROCKY'''print t

 

 

17,pandas的字符串