Series(一维数据)
import numpy as np
import pandas as pd
p = print
#通过numpy数组创建
arr = np.arange(2, 6)
arr = pd.Series(arr)
p(arr)
#通过Python数组创建---此种方式允许索引重复
arr = pd.Series([10,20,30],index=['01','01','03'])
p(arr)
#通过Python字典创建
arr = pd.Series({"001":100,"002":200,"003":300})
p(arr)
DataFrame(多特征数据,既有行索引,又有列索引)
# 创建一个DataFrame类型数据
data_3_4 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4))
# 打印数据
p(data_3_4)
p('\n')
# 打印第一行数据
p(data_3_4[:1])
p('\n')
# 打印第一列数据
p(data_3_4[:][0])
# 读取数据
result = pd.read_csv("./data.csv")
# 数据的形状
result.shape
# 每列数据的 类型信息
result.dtypes
# 数据的维数
result.ndim
# 数据的索引(起/始/步长)
result.index
# 打印每一列 属性的名称
result.columns
# 将数据放到数组中显示
result.values
# 打印前5个
p("-->前5个:")
p(result.head(5))
# 打印后5个
p("-->后5个:")
p(result.tail(5))
# 打印描述信息(实验中好用)
p("-->描述信息:")
p(result.describe())
Panda读取文件数据
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=",", names=None, usecols = None)
filepath_or_buffer : 文件路径(本地路径或url路径)
sep: 分隔符
names: 列索引的名字
usecols: 指定读取的列名
返回的类型: DataFrame
----------------------------
转换分组聚合等功能后续使用补充
---------------------------------------
[转]https://blog.csdn.net/liufang0001/article/details/77856255/
一、生成数据表
1、首先导入pandas库，一般都会用到numpy库，所以我们先导入备用：
importnumpyasnpimportpandasaspd
1
2
2、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'))
1
2
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'])
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7
2、数据表信息查看
1、维度查看：
df.shape
1
2、数据表基本信息（维度、列名称、数据格式、所占空间等）：
df.info()
1
3、每一列数据的格式：
df.dtypes
1
4、某一列格式：
df['B'].dtype
1
5、空值：
df.isnull()
1
6、查看某一列空值：
df.isnull()
1
7、查看某一列的唯一值：
df['B'].unique()
1
8、查看数据表的值：
df.values
9、查看列名称：
df.columns
1
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
1
2
三、数据表清洗
1、用数字0填充空值：
df.fillna(value=0)
1
2、使用列prince的均值对NA进行填充：
df['prince'].fillna(df['prince'].mean())
1
3、清楚city字段的字符空格：
df['city']=df['city'].map(str.strip)
1
4、大小写转换：
df['city']=df['city'].str.lower()
1
5、更改数据格式：
df['price'].astype('int')
1
6、更改列名称：
df.rename(columns={'category': 'category-size'})
1
7、删除后出现的重复值：
df['city'].drop_duplicates()
1
8、删除先出现的重复值：
df['city'].drop_duplicates(keep='last')
1
9、数据替换：
df['city'].replace('sh', 'shanghai')
1
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]})
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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
1
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3
4
2、设置索引列
df_inner.set_index('id')
1
3、按照特定列的值排序：
df_inner.sort_values(by=['age'])
1
4、按照索引列排序：
df_inner.sort_index()
1
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')
1
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
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']))
1
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)
1
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]
1
2、按索引提取区域行数值
df_inner.iloc[0:5]
1
3、重设索引
df_inner.reset_index()
1
4、设置日期为索引
df_inner=df_inner.set_index('date')
1
5、提取4日之前的所有数据
df_inner[:'2013-01-04']
1
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。
1
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
1
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
1
9、判断city列的值是否为北京
df_inner['city'].isin(['beijing'])
1
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'])]
1
11、提取前三个字符，并生成数据表
pd.DataFrame(category.str[:3])
1
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']]
1
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'])
1
3、使用“非”条件进行筛选
df_inner.loc[(df_inner['city'] != 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']].sort(['id'])
1
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()
1
5、使用query函数进行筛选
df_inner.query('city == ["beijing", "shanghai"]')
1
6、对筛选后的结果按prince进行求和
df_inner.query('city == ["beijing", "shanghai"]').price.sum()
1
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()
1
2、按城市对id字段进行计数
df_inner.groupby('city')['id'].count()
1
3、对两个字段进行汇总计数
df_inner.groupby(['city','size'])['id'].count()
1
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])
1
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)
1
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)
1
2
3、采样后不放回
df_inner.sample(n=6, replace=False)
1
4、采样后放回
df_inner.sample(n=6, replace=True)
1
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
1
6、计算列的标准差
df_inner['price'].std()
1
7、计算两个字段间的协方差
df_inner['price'].cov(df_inner['m-point'])
1
8、数据表中所有字段间的协方差
df_inner.cov()
1
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
1
10、数据表的相关性分析
df_inner.corr()
1
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')
1
2、写入到CSV
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顺带转一个matplotlib：https://www.cnblogs.com/nxld/p/7435930.html
