python高级应用与数据分析学习笔记 13

1、pandas的基本功能

1）数据文件读取 文本数据读取

2）索引、选取和数据过滤

3）算术运算和数据对齐

4）函数的应用和映射

5）重置索引

2、数据文件读取 文本数据读取

2.1 直接读取文本数据

data01.csv文件

name,age,source
张伊曼,27,90
张巧玲,27,90
张诗诗,27,90
张思思,27,90

data02.txt文件

张伊曼:27:90
张巧玲:27:90
张诗诗:27:90
张思思:27:90

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data01.csv')                       #默认sep=','
print("data01.csv文件的原始数据==========================")
print(df)

df = pd.read_csv('data01.csv',header=None)           #去除表头
print("data01.csv文件的去表头数据==========================")
print(df)

df = pd.read_csv('data02.txt',sep=':',header=None)   #根据文本数据更换sep
print("data02.txt.txt文件的原始数据==========================")
print(df)

image.png

2.2 代码生成数据文件然后在读取

#1.2 代码生成数据文件然后再读取
df0 = pd.DataFrame(np.arange(18).reshape((6, 3)))
df0.columns = ['张伊曼', '张巧玲', '张诗诗']
print("df0=============================")
print(df0)
df0.to_csv('df0.csv', index=False)

print("df1=============================")
df1 = pd.read_csv('df0.csv')
print(df1)

image.png

image.png

注意：当设置index的值，就会变成如图的样子：

#1.2 代码生成数据文件然后再读取
df0 = pd.DataFrame(np.arange(18).reshape((6, 3)))
df0.columns = ['张伊曼', '张巧玲', '张诗诗']
df0.index = ['a1', 'a2', 'a3','a4', 'a5', 'a6']
print("df0=============================")
print(df0)
df0.to_csv('df0.csv')

print("df1=============================")
df1 = pd.read_csv('df0.csv')
print(df1)

image.png

image.png

3、数据过滤获取

3.1 大概知识点介绍

1}、pandas中缺省值NaN的4种处理方法：1 isnull 2 notnull 3 dropna 4 fillna

2}、df.dropna() 默认丢弃只要包含nan数据的行 axis=1则是丢弃列 how='any'默认 如果设置how='all'则表示全部为nan才丢弃

3}、df.fillna() 默认填充数据，用法与df.dropna()参不多

3.2 dropna()的用法

# 2、数据过滤
#2.1 dropna()的用法
dict0 = {
    '语文': [90, 80, 60],
    '数学': [99, 70, 89],
    '外语': [98, 10, 75],
    '物理': 90
}
df0 = pd.DataFrame(dict0)
df0['数学'][1] = np.nan

print("df0原数据===============================")
print(df0)

print("df0.dropna()===============================")
print(df0.dropna())       #默认删除有缺省值所在的行

print("df0.dropna(axis=1)===============================")
print(df0.dropna(axis=1)) #默认删除有缺省值所在的列

print("df0.dropna(how='all',axis=1)===============================")
df0.ix[1] = np.nan
print(df0.dropna(how='all')) #当所有元素是缺省值的时候 才删除

print("df0.dropna(how='any',axis=1)===============================")
df0['外语'][0] = np.nan
print(df0.dropna(how='any')) #当所有元素有一个是缺省值的时候 才删除

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3.3 fillna() 的用法

# #2.2 fillna()的用法
df0 = pd.DataFrame(np.random.random((7, 3)))
df3 = df0
print('df0的原始数据=================================')
print(df0)

df0.ix[:4, 1] = np.nan
print('df0.ix[:4, 1] = np.nan 数据=================================')
print(df0)

print('df0.ix[:2, 2] = np.nan 数据=================================')
df0.ix[:2, 2] = np.nan
print(df0)

print('将所有的缺省的数据填充为1=================================')
print(df0.fillna(1))

print('将所有的缺省数据分别填充为1和2=================================')
print(df3.fillna({1: 1, 2: 2}))

image.png

image.png

3、Series与DataFrame数据去重的方法

unique方法用于获取Series或DataFrame某列中的唯一值数组（去重数据后的数组)
value_counts方法用于计算一个Series或DataFrame某列中各值的出现频率
isin方法用于判断矢量化集合的成员资格，是否在里面，可用于选取Series中或DataFrame列中数据的子集

3.1 Series

# 数据去重
s1 = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'b', 'a'])
print("s1的原始数据==============================")
print(s1)

print("数据去重方法：s1.unique()==============================")
print(s1.unique())   #注意：s1.unique()返回的类型也是Series

print("单个值出现的个数：s1.value_counts()['a']==============================")
print(s1.value_counts()['a'])

print("值是否存在的方法：s1.isin(['a', 'b'])==============================")
print(s1.isin(['a', 'b']))

image.png

3.2 DataFrame

···
df0 = pd.DataFrame(np.random.randint(10, 16, (3, 3)), columns=['张伊曼', '张巧玲', '张诗诗'])
print("df0==============================")
print(df0)

print("df0.ix[0].unique()==============================")
print(df0.ix[0].unique())

print("df0['张伊曼'].unique()==============================")
print(df0['张伊曼'].unique())

print("df0['张伊曼'].value_counts()==============================")
print(df0['张伊曼'].value_counts())

print("df0.ix[0].value_counts()==============================")
print(df0.ix[0].value_counts())

print("df0['张伊曼'].isin([11])==============================")
print(df0['张伊曼'].isin([11]))
···

image.png

4、pandas常用的数学统计方法

count 计算非NA值的数量
describe 针对Series或DataFrame列计算统计
min/max/sum 计算最小值 最大值 总和
argmin argmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引位置（整数）
idxmin idxmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引值
quantile 计算样本的分位数（0到1）
mean 值的平均数
median 值的中位数
mad 根据平均值计算平均绝对距离差
var 样本数值的方差
std 样本值的标准差
cumsum 样本值的累计和
cummin cummax 样本的累计最小值 最大值
cumprod 样本值的累计积
pct_change 计算百分数变化
相关系数.corr() 以及 协方差cov()

image.png

基本示例：

df0 = pd.DataFrame(np.random.randint(1,10,(4, 3)))
print("df0===============================")
print(df0)

print("df0.describe()===============================")
print(df0.describe())

print("df0.median()===============================")
print(df0.median())

print("df0.var()===============================")
print(df0.var())

print("df0.std()===============================")
print(df0.std())

print("df0.corr()===============================")
print(df0.corr())

print("df0.cov()===============================")
print(df0.cov())

image.png

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