Pandas基础快速入门
1.初识Pandas
Pandas 是“Python的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据”，主要数据结构是 Series（一维数据）与 DataFrame（二维数据），这两种数据结构可以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。
2.数据结构
2.1 Series数据结构
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import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])
print(s)
d = pd.Series([1, 3, 5, 7], index=['a', '1', 'c', 3])
print(d)
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输出结果为：
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0 1.0
1 3.0
2 5.0
3 NaN
4 6.0
5 8.0
dtype: float64
a 1
1 3
c 5
3 7
dtype: int64
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数据结构为Series([1, 3, 5, 6], index=[‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’])。index默认结构为0、1、2、3……
从上面的运行结果可以看出，index后面的文本型结构’a’，必须加引号，否则会报错，而数字是否加引号虽不影响，单加不加引号，数据类型完全不同。
除了采用index外，还可以采用字典形式，如下：
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import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
d = {'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4}
x1 = Series(d)
print(x1)
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输出结果为：
1
2
3
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a 1
b 2
c 3
d 4
dtype: int64
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2.2 DataFrame 数据结构
DataFrame可以理解为两个Series构成的数组结构，在语法上完全相同。
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import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
data = {'列1':[1, 2, 3, 4], '列2':[5, 6, 7, 8], '列3':[0, 9, 6, 8]}
df2 = DataFrame(data, index=['one', 'two', 'three', 'four'], columns=['列1', '列2', '列3'])
print(df2)
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输出结果为：
1
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列1 列2 列3
one 1 5 0
two 2 6 9
three 3 7 6
four 4 8 8
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2.3 导入和导出
Pandas 可以从xlsx, csv中导入数据，也可以输出数据为xlsx, csv。
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# 写入csv
df.to_csv('foo.csv')
# 读取csv
pd.read_csv('foo.csv')
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3.数据清洗
3.1 删除
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import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
data = {'列1':[1, 2, 3, 4], '列2':[5, 6, 7, 8], '列3':[0, 9, 6, 8]}
df2 = DataFrame(data, index=['one', 'two', 'three', 'four'], columns=['列1', '列2', '列3'])
# 数据删除使用drop()
df2 = df2.drop(columns=['列1'])
df2 = df2.drop(index=['one'])
print(df2)
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3.2 去除重复的值
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df = df.drop_duplicates() #去除重复行
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3.3 重命名
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import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
data = {'列1':[1, 2, 3, 4], '列2':[5, 6, 7, 8], '列3':[0, 9, 6, 8]}
df2 = DataFrame(data, index=['one', 'two', 'three', 'four'], columns=['列1', '列2', '列3'])
# 重命名使用rename(columns=new_names, inplace=True) 函数
df2.rename(index={'one':'第1', 'two':'第2'}, inplace=True)
print(df2)
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3.4 格式相关
使用astype转换格式
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import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
data = {'列1':[1, 2, 3, 4], '列2':[5, 6, 7, 8], '列3':[0, 9, 6, 8]}
df2 = DataFrame(data, index=['one', 'two', 'three', 'four'], columns=['列1', '列2', '列3'])
df2['列1'].astype('str')
df2['列1'].astype(np.int64)
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去除数据之间的空格strip
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import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
data = {'列1':[1, 2, 3, 4], '列2':[5, 6, 7, 8], '列3':[0, 9, 6, 8]}
df2 = DataFrame(data, index=['one', 'two', 'three', 'four'], columns=['列1', '列2', '列3'])
# 删除左右两边的空格
df2['one'] = df2['one'].map(str.strip)
# 删除左边的空格
df2['one'] = df2['one'].map(str.lstrip)
# 删除右边的空格
df2['one'] = df2['one'].map.(str.rstrip)
# 删除特殊的字符
df2['one']=df2['one'].str.strip('$')
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大小写转换
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import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
data = {'chinese':[1, 2, 3, 4], 'math':[5, 6, 7, 8], 'English':[0, 9, 6, 8]}
df2 = DataFrame(data, index=['one', 'two', 'three', 'four'], columns=['chinese', 'math', 'English'])
# 全部大写
df2.columns = df2.columns.str.upper()
# 全部小写
df2.columns = df2.columns.str.lower()
# 首字母大写
df2.columns = df2.columns.str.title()
print(df2)
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# 下面这两行代码也可以一行代码
data = {'chinese':[1, 2, 3, 4], 'math':[5, 6, 7, 8], 'English':[0, 9, 6, 8]}
df2 = DataFrame(data, index=['one', 'two', 'three', 'four'], columns=['chinese', 'math', 'English'])
df2 = pd.DataFrame({'chinese':[1, 2, 3, 4],
'math':[5, 6, 7, 8],
'English':[0, 9, 6, 8]},index=['one', 'two', 'three', 'four'] )
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查找空值
查找空值使用
1
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df.isnull()
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3.5 apply 函数对数据进行清洗
@todo
4.数据分析
Pandas常用的统计函数用法和NumPy类似（资料来源极课时间｜数据分析实战45讲），如下：
使用describe()函数可以输出所有的统计指标
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import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
df1 = DataFrame({'name':['ZhangFei', 'GuanYu', 'a', 'b', 'c'], 'data1':range(5)})
print(df1.describe())
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输出结果如下：
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data1
count 5.000000
mean 2.000000
std 1.581139
min 0.000000
25% 1.000000
50% 2.000000
75% 3.000000
max 4.000000
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5.数据表合并
比如下面两个数据表需要合并，使用的是merge()函数。
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df1 = DataFrame({'name':['One', 'two', 'a', 'b', 'c'], 'data1':range(5)})
df2 = DataFrame({'name':['one', 'Two', 'A', 'B', 'C'], 'data2':range(5)})
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5.1 基于指定列进行连接
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import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
df1 = DataFrame({'name':['One', 'Two', 'a', 'b', 'c'], 'data1':range(5)})
df2 = DataFrame({'name':['One', 'Two', 'A', 'B', 'C'], 'data2':range(5)})
df3 = pd.merge(df1, df2, on='name')
print(df3)
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输出结果
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name data1 data2
0 One 0 0
1 Two 1 1
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5.2 inner内链接
相当于求两个DataFrame的交集。
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import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
df1 = DataFrame({'name':['One', 'Two', 'a', 'b', 'c'], 'data1':range(5)})
df2 = DataFrame({'name':['One', 'Two', 'A', 'B', 'C'], 'data2':range(5)})
df3 = pd.merge(df1, df2, how='inner')
print(df3)
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输出结果为
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name data1 data2
0 One 0 0
1 Two 1 1
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5.3 outer外链接
相当于求两个 DataFrame 的并集
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import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
df1 = DataFrame({'name':['One', 'Two', 'a', 'b', 'c'], 'data1':range(5)})
df2 = DataFrame({'name':['One', 'Two', 'A', 'B', 'C'], 'data2':range(5)})
df3 = pd.merge(df1, df2, how='outer')
print(df3)
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输出结果为：
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name data1 data2
0 One 0.0 0.0
1 Two 1.0 1.0
2 a 2.0 NaN
3 b 3.0 NaN
4 c 4.0 NaN
5 A NaN 2.0
6 B NaN 3.0
7 C NaN 4.0
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5.4 left左链接
第一个 DataFrame 为主进行的连接，第二个 DataFrame 作为补充
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import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
df1 = DataFrame({'name':['One', 'Two', 'a', 'b', 'c'], 'data1':range(5)})
df2 = DataFrame({'name':['One', 'Two', 'A', 'B', 'C'], 'data2':range(5)})
df3 = pd.merge(df1, df2, how='left')
print(df3)
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输出结果为：
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name data1 data2
0 One 0 0.0
1 Two 1 1.0
2 a 2 NaN
3 b 3 NaN
4 c 4 NaN
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5.5 right右链接
第二个 DataFrame 为主进行的连接，第一个 DataFrame 作为补充
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import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
df1 = DataFrame({'name':['One', 'Two', 'a', 'b', 'c'], 'data1':range(5)})
df2 = DataFrame({'name':['One', 'Two', 'A', 'B', 'C'], 'data2':range(5)})
df3 = pd.merge(df1, df2, how='right')
print(df3)
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输出结果为：
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name data1 data2
0 One 0.0 0
1 Two 1.0 1
2 A NaN 2
3 B NaN 3
4 C NaN 4
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参考资料
极课时间｜数据分析实战45讲-陈旸
ChangeLog
20201026 完成1-3.4
20201027 完成3.5-5