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python pandas模块基础学习详解
站长资源 2024/11/26 佚名
2 0

Pandas类似R语言中的数据框(DataFrame),Pandas基于Numpy,但是对于数据框结构的处理比Numpy要来的容易。

1. Pandas的基本数据结构和使用

Pandas有两个主要的数据结构：Series和DataFrame。Series类似Numpy中的一维数组，DataFrame则是使用较多的多维表格数据结构。

Series的创建

>import numpy as np
>import pandas as pd
>s=pd.Series([1,2,3,np.nan,44,1]) # np.nan创建一个缺失数值
>s　# 若未指定，Series会自动建立index，此处自动建立索引0-5
0   1.0
1   2.0
2   3.0
3   NaN
4  44.0
5   1.0
dtype: float64

DataFrame的创建

>dates=pd.date_range('20170101',periods=6)
>dates
DatetimeIndex(['2017-01-01', '2017-01-02', '2017-01-03', '2017-01-04',
        '2017-01-05', '2017-01-06'],
       dtype='datetime64[ns]', freq='D')
>df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=['a','b','c','d'])
>df
           a     b     c     d
2017-01-01 -1.993447 1.272175 -1.578337 -1.972526
2017-01-02 0.092701 -0.503654 -0.540655 -0.126386
2017-01-03 0.191769 -0.578872 -1.693449 0.457891
2017-01-04 2.121120 0.521884 -0.419368 -1.916585
2017-01-05 1.642063 0.222134 0.108531 -1.858906
2017-01-06 0.636639 0.487491 0.617841 -1.597920

DataFrame可以跟Numpy一样根据索引取出其中的数据，只是DataFrame索引方式更加多样化。DataFrame不仅可以根据默认的行列编号来索引，还可以根据标签序列来索引。

还可以采用字典的方式创建DataFrame：

>df2=pd.DataFrame({'a':1,'b':'hello kitty','c':np.arange(2),'d':['o','k']})
>df2
   a      b c d
0 1 hello kitty 0 o
1 1 hello kitty 1 k

对于DataFrame的一些属性也可以采用相应的方法查看

dtype # 查看数据类型
index # 查看行序列或者索引
columns # 查看各列的标签
values　# 查看数据框内的数据，也即不含表头索引的数据
describe # 查看数据的一些信息，如每一列的极值，均值，中位数之类的，只能对数值型数据统计信息
transpose # 转置，也可用Ｔ来操作
sort_index # 排序，可按行或列index排序输出
sort_values # 按数据值来排序

一些例子

>df2.dtypes
a   int64
b  object
c   int64
d  object
dtype: object
>df2.index
RangeIndex(start=0, stop=2, step=1)
>df2.columns
Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')
>df2.values
array([[1, 'hello kitty', 0, 'o'],
    [1, 'hello kitty', 1, 'k']], dtype=object)
>df2.describe # 只能对数值型数据统计信息
     a     c
count 2.0 2.000000
mean  1.0 0.500000
std  0.0 0.707107
min  1.0 0.000000
25%  1.0 0.250000
50%  1.0 0.500000
75%  1.0 0.750000
max  1.0 1.000000
>df2.T
       0      1
a      1      1
b hello kitty hello kitty
c      0      1
d      o      k
>df2.sort_index(axis=1,ascending=False) # axis=1 按列标签从大到小排列
   d c      b a
0 o 0 hello kitty 1
1 k 1 hello kitty 1
>df2.sort_index(axis=0,ascending=False) # 按行标签从大到小排序
   a      b c d
1 1 hello kitty 1 k
0 1 hello kitty 0 o
>df2.sort_values(by="c",ascending=False) # 按c列的值从大到小排序
  　a      b c d
1 1 hello kitty 1 k
0 1 hello kitty 0 o

2. 从DataFrame中筛选取出目的数据

从DataFrame中取出目的数据方法有多种，一般常用的有：

  • 　- 直接根据索引选取
  • 　- 根据标签选取(纵向选择列)：loc
  • 　- 根据序列(横向选择行): iloc
  • 　- 组合使用标签序列来选取特定位置的数据: ix
  • 　- 通过逻辑判断筛选

简单选取

>import numpy as np
>import pandas as pd
>dates=pd.date_range('20170101',periods=6)
>df=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates,columns=['a','b','c','d'])
>df
        a  b  c  d
2017-01-01  0  1  2  3
2017-01-02  4  5  6  7
2017-01-03  8  9 10 11
2017-01-04 12 13 14 15
2017-01-05 16 17 18 19
2017-01-06 20 21 22 23
>df['a']     # 根据表签直接选取ａ列，也可用df.a,结果相同
2017-01-01   0
2017-01-02   4
2017-01-03   8
2017-01-04  12
2017-01-05  16
2017-01-06  20
Freq: D, Name: a, dtype: int64
>df[0:3]  # 选择前３行，也可用行标签 df['2017-01-01':'2017-01-03'],结果相同,但是无法用此法选择多列
       a b  c  d
2017-01-01 0 1  2  3
2017-01-02 4 5  6  7
2017-01-03 8 9 10 11

loc使用显式的行标签来选取数据

DataFrame行的表示方式有两种，一种是通过显式的行标签来索引，另一种是通过默认隐式的行号来索引。loc方法是通过行标签来索引选取目标行，可以配合列标签来选取特定位置的数据。

>df.loc['2017-01-01':'2017-01-03']
       a b  c  d
2017-01-01 0 1  2  3
2017-01-02 4 5  6  7
2017-01-03 8 9 10 11
>df.loc['2017-01-01',['a','b']]  # 选取特定行的a,b列
a  0
b  1
Name: 2017-01-01 00:00:00, dtype: int64

iloc使用隐式的行序列号来选取数据

使用iloc可以搭配列序列号来更简单的选取特定位点的数据

>df.iloc[3,1]
13
>df.iloc[1:3,2:4]
        c  d
2017-01-02  6  7
2017-01-03 10 11

ix利用ix可以混用显式标签与隐式序列号

loc只能使用显式标签来选取数据，而iloc只能使用隐式序列号来选取数据，ix则能将二者结合起来使用。

> df.ix[3:5,['a','b']]
       a  b
2017-01-04 12 13
2017-01-05 16 17

使用逻辑判断来选取数据

>df
        a  b  c  d
2017-01-01  0  1  2  3
2017-01-02  4  5  6  7
2017-01-03  8  9 10 11
2017-01-04 12 13 14 15
2017-01-05 16 17 18 19
2017-01-06 20 21 22 23
>df[df['a']>5] # 等价于df[df.a>5]
        a  b  c  d
2017-01-03  8  9 10 11
2017-01-04 12 13 14 15
2017-01-05 16 17 18 19
2017-01-06 20 21 22 23

3. Pandas设置特定位置值

>import numpy as np
>import pandas as pd
>dates=pd.date_range('20170101',periods=6)
>datas=np.arange(24).reshape((6,4))
>columns=['a','b','c','d']
>df=pd.DataFra me(data=datas,index=dates,colums=columns)
>df.iloc[2,2:4]=111 # 将第２行2,3列位置的数据改为111
        a  b  c  d
2017-01-01  0  1  2  3
2017-01-02  4  5  6  7
2017-01-03  8  9 111 111
2017-01-04 12 13  14  15
2017-01-05 16 17  18  19
2017-01-06 20 21  22  23
>df.b[df['a']>10]=0 # 等价于df.b[df.a>10] # 以ａ列大于10的数的位置为参考，改变b列相应行的数值为0
        a b  c  d
2017-01-01  0 1  2  3
2017-01-02  4 5  6  7
2017-01-03  8 9 111 111
2017-01-04 12 0  14  15
2017-01-05 16 0  18  19
2017-01-06 20 0  22  23
>df['f']=np.nan  # 新建f列并设置数值为np.nan
       a b  c  d  f
2017-01-01  0 1  2  3 NaN
2017-01-02  4 5  6  7 NaN
2017-01-03  8 9 111 111 NaN
2017-01-04 12 0  14  15 NaN
2017-01-05 16 0  18  19 NaN
2017-01-06 20 0  22  23 NaN
>
# 用上面的方法也可以加上`Series`序列，但是必须与列长度一致
>df['e']=pd.Series(np.arange(6),index=dates)
>df
       a b  c  d  f e
2017-01-01  0 1  2  3 NaN 0
2017-01-02  4 5  6  7 NaN 1
2017-01-03  8 9 111 111 NaN 2
2017-01-04 12 0  14  15 NaN 3
2017-01-05 16 0  18  19 NaN 4
2017-01-06 20 0  22  23 NaN 5

4. 处理丢失数据

有时候我们的数据中会有一些空的或者缺失(NaN)数据，使用dropna可以选择性的删除或填补这些NaN数据。drop函数可以选择性的删除行或者列，drop_duplicates去除冗余。fillna则将NaN值用其他值替换。操作后不改变原值，若要保存更改需重新赋值。

>import numpy as np
>import pandas as pd
>df=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),index=pd.date_range('20170101',periods=6),columns=['a','b','c','d'])
>df
       a  b  c  d
2017-01-01  0  1  2  3
2017-01-02  4  5  6  7
2017-01-03  8  9 10 11
2017-01-04 12 13 14 15
2017-01-05 16 17 18 19
2017-01-06 20 21 22 23
>df.iloc[1,3]=np.nan
>di.iloc[3,2]=np.nan
>df.
       a  b   c   d
2017-01-01  0  1  2.0  3.0
2017-01-02  4  5  6.0  NaN
2017-01-03  8  9 10.0 11.0
2017-01-04 12 13  NaN 15.0
2017-01-05 16 17 18.0 19.0
2017-01-06 20 21 22.0 23.0
>df.dropna(axis=0,how='any') # axis=0(1)表示将含有NaN的行(列)删除。
   # how='any'表示只要行(或列，视axis取值而定)含有NaN则将该行(列)删除，
   # how='all'表示当某行(列)全部为NaN时才删除
       a  b   c   d
2017-01-01  0  1  2.0  3.0
2017-01-03  8  9 10.0 11.0
2017-01-05 16 17 18.0 19.0
2017-01-06 20 21 22.0 23.0
>df.fillna(value=55)
       a  b   c   d
2017-01-01  0  1  2.0  3.0
2017-01-02  4  5  6.0 55.0
2017-01-03  8  9 10.0 11.0
2017-01-04 12 13 55.0 15.0
2017-01-05 16 17 18.0 19.0
2017-01-06 20 21 22.0 23.0

还可以利用函数来检查数据中是否有或者全部为NaN

>np.any(df.isnull())==True
True
>np.all(df.isnull())==True
False

5. 数据的导入以及导出

一般excel文件以csv方式读入，pd.read_csv(file)，data保存为filedata.to_csv(file)。

6. 数据添加合并

本节主要学习Pandas的一些简单基本的数据添加合并方法：concat,append。

concat合并方式类似于Numpy的concatenate方法，可横向或者竖向合并。

>import numpy as np
>import pandas as pd
> df1=pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0,columns=['a','b','c','d'])
> df2=pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1,columns=['a','b','c','d'])
> df3=pd.DataFrame(np.ones((3,4))*2,columns=['a','b','c','d'])
>res=pd.concat([df1,df2,df3],axis=0) 
# axis=0表示按行堆叠合并，axis=1表示按列左右合并
>res
    a  b  c  d
0 0.0 0.0 0.0 0.0
1 0.0 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0 0.0
0 1.0 1.0 1.0 1.0
1 1.0 1.0 1.0 1.0
2 1.0 1.0 1.0 1.0
0 2.0 2.0 2.0 2.0
1 2.0 2.0 2.0 2.0
2 2.0 2.0 2.0 2.0
>
# 使用ignore_index=True参数可以重置行标签
>res=pd.concat([df1,df2,df3],axis=0,ignore_index=True)
>res
    a  b  c  d
0 0.0 0.0 0.0 0.0
1 0.0 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0 0.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0
4 1.0 1.0 1.0 1.0
5 1.0 1.0 1.0 1.0
6 2.0 2.0 2.0 2.0
7 2.0 2.0 2.0 2.0
8 2.0 2.0 2.0 2.0

join参数提供了更多样化的合并方式。join=outer为默认值,表示将几个合并的数据都用上，具有相同列标签的合二为一，上下合并，不同列标签的独自成列，原来没有数值的位置以NaN填充；join=inner则只将具有相同列标签的(行)列上下合并，其余的列舍弃。简言之，outer代表并集，inner代表交集**。

>import numpy as np
>import pandas as pd
>df1=pd.DataFrame(np.ones((3,4)),index=[1,2,3],columns=['a','b','c','d'])
>df2=pd.DataFrame(np.ones((3,4))*2,index=[1,2,3],columns=['b','c','d','e'])
>res=pd.concat([df1,df2],axis=0,join='outer')
>res
    a  b  c  d  e
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN
2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN
3 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN
1 NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
2 NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
3 NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
>res1=pd.concat([df1,df2],axis=1,join='outer') 
 # axis=1表示按列左右合并具有相同的行标签的，其余的各成一行，NaN补齐空缺
>res1
    a  b  c  d  b  c  d  e
1 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
2 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
>res2=pd.concat([df1,df2],axis=0,join='inner',ignore_index=True) 
# 将具有相同列标签的列上下合并
>res2
   b  c  d
0 1.0 1.0 1.0
1 1.0 1.0 1.0
2 1.0 1.0 1.0
3 2.0 2.0 2.0
4 2.0 2.0 2.0
5 2.0 2.0 2.0

join_axes参数可以设定参考系，以设定的参考来合并，参考系中没有的舍弃掉

>import numpy as np
>import pandas as pd
>df1=pd.DataFrame(np.ones((3,4)),index=[1,2,3],columns=['a','b','c','d'])
> df2=pd.DataFrame(np.ones((3,4))*2,index=[2,3,4],columns=['b','c','d','e'])
>res3=pd.concat([df1,df2],axis=0,join_axes=[df1.columns])
# 以df1的列标签为参考上下合并拥有相同列标签的列
>res3
    a  b  c  d
1 1.0 1.0 1.0 1.0
2 1.0 1.0 1.0 1.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0
2 NaN 2.0 2.0 2.0
3 NaN 2.0 2.0 2.0
4 NaN 2.0 2.0 2.0
>res4=pd.concat([df1,df2],axis=1,join_axes=[df1.index])
# 以df1行标签为参考，左右合并拥有相同行标签的各列
    a  b  c  d  b  c  d  e
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN
2 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0

append只有上下合并，没有左右合并

>df1=pd.DataFrame(np.ones((3,4)),index=[1,2,3],columns=['a','b','c','d'])
> df2=pd.DataFrame(np.ones((3,4))*2,index=[2,3,4],columns=['b','c','d','e'])
>res5=df1.append(df2,ignore_index=True)
>res5
    a  b  c  d  e
0 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN
2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN
3 NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
4 NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
5 NaN 2.0 2.0 2.0 2.0

7. Pandas高级合并：merge

merge合并与concat类似，只是merge可以通过一个或多个键将两个数据集的行连接起来。

merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, 
sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False)

参数说明：

  • left与right：两个不同的DataFrame
  • how：指的是合并(连接)的方式有inner(内连接),left(左外连接),right(右外连接),outer(全外连接);默认为inner
  • on : 指的是用于连接的列索引名称。必须存在右右两个DataFrame对象中，如果没有指定且其他参数也未指定则以两个DataFrame的列名交集做为连接键
  • left_on：左侧DataFrame中用作连接键的列名;这个参数中左右列名不相同，但代表的含义相同时非常有用。
  • right_on：右侧DataFrame中用作 连接键的列名
  • left_index：使用左侧DataFrame中的行索引做为连接键
  • right_index：使用右侧DataFrame中的行索引做为连接键
  • sort：默认为True，将合并的数据进行排序。在大多数情况下设置为False可以提高性能
  • suffixes：字符串值组成的元组，用于指定当左右DataFrame存在相同列名时在列名后面附加的后缀名称，默认为('_x','_y')
  • copy：默认为True,总是将数据复制到数据结构中；大多数情况下设置为False可以提高性能
  • indicator：显示合并数据中来源情况；如只来自己于左边(left_only)、两者(both)
>import pandas as pd
>df1=pd.DataFrame({'key':['k0','k1','k2','k3'],'A':['a0','a1','a2','a3'],'B':['b0','b1','b2','b3']})
>df2=pd.DataFrame({'key':['k0','k1','k2','k3'],'C':['c0','c1','c2','c3'],'D':['d0','d1','d2','d3']})
> res=pd.merge(df1,df2,on='key',indicator=True)
>res
  A  B key  C  D _merge
0 a0 b0 k0 c0 d0  both
1 a1 b1 k1 c1 d1  both
2 a2 b2 k2 c2 d2  both
3 a3 b3 k3 c3 d3  both

依据行index合并与依据列key合并用法类似

>res2=pd.merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True,indicator=True)
>res2
  A  B key_x  C  D key_y _merge
0 a0 b0  k0 c0 d0  k0  both
1 a1 b1  k1 c1 d1  k1  both
2 a2 b2  k2 c2 d2  k2  both
3 a3 b3  k3 c3 d3  k3  both

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2024/11/26

这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。

一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。

另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。

稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

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