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python:pandas常用功能函数操作

程序员文章站 2022-03-11 16:08:31
一、安装pandas# 1、安装包$ pip install pandas# 2、进入python的交互式界面$ python -i# 3、使用Pandas>>> import pandas as pd>>> df = pd.DataFrame() >>> print(df)# 4、输出结果Empty DataFrameColumns: []Index: []......

一、安装pandas

创建虚拟环境:

#创建虚拟环境
mkvirtualenv -p python3 pandas_env
#进入虚拟环境
workon pandas_env

安装pandas

# 1、安装包
$ pip install pandas 

测试

# 2、进入python的交互式界面
$ python -i

# 3、使用Pandas
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame() 
>>> print(df)

# 4、输出结果
Empty DataFrame
Columns: []
Index: []

安装处理excel的xlrd

pip install xlrd

使用pandas读取excel并打印

from pandas import pandas as pd
df = pd.read_excel("C:/Users/zixuan/Desktop/test.xlsx")
print(df)


输出:
   name  age class sex
0   wzx   25     c   g
1   lzq   24     c   m
2   jjj    5     c   m

excel内容如下:

python:pandas常用功能函数操作

二、数据结构

pandas的数据结构分为两种: Series(一维数据)与 DataFrame(二维数据)。

维数 名称 描述
1 Series 带标签的一维同构数组
2 DataFrame 带标签的,大小可变的,二维异构表格

Pandas 数据结构就像是低维数据的容器。比如,DataFrame 是 Series 的容器,Series 则是标量的容器。使用这种方式,可以在容器中以字典的形式插入或删除对象。

1.DataFrame

在DataFrame中,index是行,columns是列。如上面的例子中,pandas会将第一行的数据当作表头,即列名。从第二行开始,以0为起始,作为DF的行。

DataFrame 的每一列都是一个Series。如:

for col in df.columns:
    series = df[col]
    print(series)

输出:
0    wzx
1    lzq
2    jjj
Name: name, dtype: object
0    25
1    24
2     5
Name: age, dtype: int64
0    c
1    c
2    c
Name: class, dtype: object
0    g
1    m
2    m
Name: sex, dtype: object

Pandas 所有数据结构的值都是可变的,但数据结构的大小并非都是可变的,比如,Series 的长度不可改变,但 DataFrame 里就可以插入列。

Pandas 里,绝大多数方法都不改变原始的输入数据,而是复制数据,生成新的对象。 一般来说,原始输入数据不变更稳妥。

三、DF的操作

一、属性

1.将df转换成数组

df.values

输出:
[['wzx' 25 'c' 'g']
 ['lzq' 24 'c' 'm']
 ['jjj' 5 'c' 'm']]

2.查看所有列名

for col in df.columns:
    print(col)

输出:
name
age
class
sex

3.查看所有索引

for index in df.index:
    print(index)

输出:
0
1
2

4.查看df的形状

df.shape

输出:
(3, 4)

#三行四列,在excel中是四行四列,但第一行在pandas中被视为表头

5.查看df的大小

df.size

输出:
12

#即一共有12个单元格

6.查看每列的数据类型

df.dtypes

输出:
name     object
age       int64
class    object
sex      object
dtype: object

二、行列操作和切片

1.指定某一列作为索引

#将第一列name设置为索引
df.set_index('name',inplace=True)

print(df.index)

输出:
Index(['wzx', 'lzq', 'jjj'], dtype='object', name='name')

2.取指定列的数据

#查看age列
df['age']
#或
df.age

输出:
name
wzx    25
lzq    24
jjj     5
Name: age, dtype: int64

3.取指定行数据(使用loc)

#取索引为wzx的行
df.loc['wzx']

输出:
age      25
class     c
sex       g
Name: wzx, dtype: object

#取多行数据(索引为wzx lzq),可将多个索引以列表方式传入
df.loc[['wzx','lzq']]

输出:
      age class sex
name               
wzx    25     c   g
lzq    24     c   m 

4.取指定行的指定列的数据(即某单元格的数据)

#取索引为wzx的age
df.loc['wzx','age']

输出:
25


#取索引为wzx lzq的age class
df.loc[['wzx','lzq'],['age','class']]

输出:
      age class
name           
wzx    25     c
lzq    24     c

注意:loc可传入两个参数,第一个参数作为索引,第二个参数作为列名。如果不传第二个参数,则默认取所有列。

如:

  • 取某个索引的某个列的例子中,字符串'wzx'作为第一个参数,字符串'age'作为第二个参数。
  • 取多个索引的多个列的例子中,数组['wzx','lzq']作为第一个参数,数组['age','class']作为第二个参数。

5.行切片

#取wzx开始到jjj结束的所有行
df.loc['wzx':'jjj']

输出:
      age class sex
name               
wzx    25     c   g
lzq    24     c   m
jjj     5     c   m

6.列切片

#取age开始到sex结束的所有列
for col in df['age':'sex']:
    series = df[col]
    print(series)
    print(col)

输出:
name
wzx    25
lzq    24
jjj     5
Name: age, dtype: int64
age
name
wzx    c
lzq    c
jjj    c
Name: class, dtype: object
class
name
wzx    g
lzq    m
jjj    m
Name: sex, dtype: object
sex 

7.按行号取行

#取第0行和第2行数据
df.iloc[[0,2]]

输出:
      age class sex
name               
wzx    25     c   g
jjj     5     c   m

#从第0行起,取3行数据
df.iloc[0:3]

输出:
      age class sex
name               
wzx    25     c   g
lzq    24     c   m
jjj     5     c   m


#取从第0行起,取3行数据的第1、2列
df.iloc[0:3,[1,2]]

输出:
     class sex
name          
wzx      c   g
lzq      c   m
jjj      c   m 

8.转换成数组后取数据

#转换成数组,取数组中第0行第0列数据
df.values[0,0]

输出:
25

9.运算取索引

#取符合条件的索引(age=24的索引)
df.age==24

输出;
name
wzx    False
lzq     True
jjj    False
Name: age, dtype: bool


#取符合条件的索引的所有数据
df[df.age==24]

输出:
      age class sex
name               
lzq    24     c   m 

10.对某列判空

#判断某列是否全为空
df['age'].isnull().all() 



#判断某列是否含有空值
df['age'].isnull().any() 

三、数据修改

1.修改某单元格的值

#将索引为wzx行的age修改为18
df.loc["wzx","age"] = 18
print(df.loc["wzx"])

输出:
age      18
class     c
sex       g
Name: wzx, dtype: object 

2.添加一列

#1.创建Series,传入一个列表表示这列的值,还可以指定索引,列表的长度需要等于索引个数
s1 = pd.Series([1, 2, 3],index=df.index)
print(s1)

输出:
name
wzx    1
lzq    2
jjj    3
dtype: int64

#2.插入df,即指定df的某列为这个Series,如这个Series为df的id列
df["id"]=s1
print(df)

输出:
      age class sex  id
name                   
wzx    25     c   g   1
lzq    24     c   m   2
jjj     5     c   m   3 

3.添加一行

方法一:插入Series

#1.创建Series,传入一个列表表示这列的值,还可以指定索引,列表的长度需要等于索引个数
#创建Series可使用name参数指定Series的索引,如果不指定,也可以在插入df时指定
s1 = pd.Series([1, "c","m"],df.columns)
print(s1)

输出:
age      1
class    c
sex      m
dtype: object

#2.插入df,此时指定索引为xiaoxiao
df.loc["xiaoxiao"] = s1
print(df)

输出:
      age class sex  id
name                   
wzx    25     c   g   1
lzq    24     c   m   2
jjj     5     c   m   3 

方法二:使用append方法插入

#1.创建Series,传入一个列表表示这列的值,还可以指定索引,列表的长度需要等于索引个数
#创建Series使用name参数指定索引,如果指定了name,则在调用append方法时,则不能忽略索引,即ignore_index=False
s1 = pd.Series([1, "c","m"],index=["age","class","sex"],name="xiaoxiao")
df = df.append(s1,ignore_index=False)
print(df)

输出:
          age class sex
name                   
wzx        25     c   g
lzq        24     c   m
jjj         5     c   m
xiaoxiao    1     c   m

四、合并

1.concat垂直合并两个df

类似sql中的union all,但是两个df的结构(字段数量)可以不一致。如:

#1.创建两个相同的df
df1 = pd.read_excel(fileName , sheet_name=sheetName)
df2 = pd.read_excel(fileName , sheet_name=sheetName)
df1.set_index('name',inplace=True)
df2.set_index('name',inplace=True)

两个df内容相同:
      age class sex
name               
wzx    25     c   g
lzq    24     c   m
jjj     5     c   m


#给df1添加一列
s1 = pd.Series([1, 2, 3],index=df.index)
df1["id"]=s1

#合并df1和df2
df = pd.concat([df1,df2])
print(df)

输出:
      age class sex   id
name                    
wzx    25     c   g  1.0
lzq    24     c   m  2.0
jjj     5     c   m  3.0
wzx    25     c   g  NaN
lzq    24     c   m  NaN
jjj     5     c   m  NaN

2.concat水平合并两个df

水平合并只需要在调用concat时指定axis=1即可。相当于sql的join,会将索引一致的数据合并在一起。

如df2中没有索引为xiaoxiao的数据,则合并后,索引xiaoxiao的那行数据只有df1的值。

同样创建两个内容相同的df:
      age class sex
name               
wzx    25     c   g
lzq    24     c   m
jjj     5     c   m

#给df1添加一行
s1 = pd.Series([1, "c","m"],index=["age","class","sex"],name="xiaoxiao")
df1 = df1.append(s1,ignore_index=False)

输出:
          age class sex
name                   
wzx        25     c   g
lzq        24     c   m
jjj         5     c   m
xiaoxiao    1     c   m

#水平合并
df = pd.concat([df1,df2],axis=1)
print(df)

输出:
          age class sex   age class  sex
wzx        25     c   g  25.0     c    g
lzq        24     c   m  24.0     c    m
jjj         5     c   m   5.0     c    m
xiaoxiao    1     c   m   NaN   NaN  NaN

3.使用merge合并

merge合并时,也类似于sql的join。并且可以指定join方式,要睡觉不写了。。。具体参考官网:df的merge


本文地址:https://blog.csdn.net/x950913/article/details/108716122

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