pandas使用大全--数据与处理
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
- 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'))
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'])
2、数据表信息查看
1、维度查看:
df.shape
- 数据表基本信息(维度、列名称、数据格式、所占空间等):
df.info()
3.每一列数据的格式:
df.dtypes
4.某一列格式:
df['B'].dtype
5.空值:
df.isnull()
6.查看某一列空值:
df.isnull()
7.查看某一列的唯一值:
df['B'].unique()
8.查看数据表的值:
df.values
9.查看列名称:
df.columns
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
11.数据信息被描述(数量,均值,方差,最小值,最大值,分位点,名字,数据类型):
data['Existing_EMI'].describe()
Out[29]:
count 1.246260e+05
mean 3.636342e+03
std 3.369124e+04
min 0.000000e+00
25% 0.000000e+00
50% 0.000000e+00
75% 3.500000e+03
max 1.000000e+07
Name: Existing_EMI, dtype: float64
三、数据表清洗
1、用数字0填充空值:
df.fillna(value=0)
2、使用列prince的均值对NA进行填充:
df['prince'].fillna(df['prince'].mean())
3、清楚city字段的字符空格:
df['city']=df['city'].map(str.strip)
4、大小写转换:
df['city']=df['city'].str.lower()
5、更改数据格式:
df['price'].astype('int')
6、更改列名称:
df.rename(columns={'category': 'category-size'})
7、删除后出现的重复值:
df['city'].drop_duplicates()
8、删除先出现的重复值:
df['city'].drop_duplicates(keep='last')
9、数据替换:
df['city'].replace('sh', 'shanghai')
10、计算每一列的取值数目:
for v in var:
print '\nFrequency count for variable %s'%v
print data[v].value_counts()
len(data['Employer_Name'].value_counts())
11、删除列:
data.drop('City',axis=1,inplace=True)
12、修改函数的应用:
data['Age'] = data['DOB'].apply(lambda x: 115 - int(x[-2:]))
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]})
1、数据表合并
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
2、设置索引列
df_inner.set_index('id')
3、按照特定列的值排序:
df_inner.sort_values(by=['age'])
4、按照索引列排序:
df_inner.sort_index()
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')
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
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']))
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)
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。
1、按索引提取单行的数值
df_inner.loc[3]
2、按索引提取区域行数值
df_inner.iloc[0:5]
3、重设索引
df_inner.reset_index()
4、设置日期为索引
df_inner=df_inner.set_index('date')
5、提取4日之前的所有数据
df_inner[:'2013-01-04']
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。
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
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
9、判断city列的值是否为北京
df_inner['city'].isin(['beijing'])
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'])]
11、提取前三个字符,并生成数据表
pd.DataFrame(category.str[:3])
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。
1、使用“与”进行筛选
df_inner.loc[(df_inner['age'] > 25) & (df_inner['city'] == 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']]
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'])
3、使用“非”条件进行筛选
df_inner.loc[(df_inner['city'] != 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']].sort(['id'])
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()
5、使用query函数进行筛选
df_inner.query('city == ["beijing", "shanghai"]')
6、对筛选后的结果按prince进行求和
df_inner.query('city == ["beijing", "shanghai"]').price.sum()
七、数据汇总
主要函数是groupby和pivote_table
1、对所有的列进行计数汇总
df_inner.groupby('city').count()
2、按城市对id字段进行计数
df_inner.groupby('city')['id'].count()
3、对两个字段进行汇总计数
df_inner.groupby(['city','size'])['id'].count()
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])
八、数据统计
数据采样,计算标准差,协方差和相关系数
1、简单的数据采样
df_inner.sample(n=3)
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)
3、采样后不放回
df_inner.sample(n=6, replace=False)
4、采样后放回
df_inner.sample(n=6, replace=True)
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
6、计算列的标准差
df_inner['price'].std()
7、计算两个字段间的协方差
df_inner['price'].cov(df_inner['m-point'])
8、数据表中所有字段间的协方差
df_inner.cov()
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
10、数据表的相关性分析
df_inner.corr()
九、数据输出
分析后的数据可以输出为xlsx格式和csv格式
1、写入Excel
df_inner.to_excel('excel_to_python.xlsx', sheet_name='bluewhale_cc')
2、写入到CSV
df_inner.to_csv('excel_to_python.csv')
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</div>
————————————————
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原文链接:https://blog.csdn.net/qq_31813549/article/details/79497803
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