史上最全面的 pandas 用法！不看你就亏大了

前言

这周实在是太忙了，但是论坛即使百忙我还是会继续更新知识，下面是我对 pandas 用法的总结，后面我会围绕着这些用法，结合 rpa 来给大家讲讲实际使用

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：

import numpy as np

import pandas as pd

2、导入 CSV 或者 xlsx 文件：

df = pd.DataFrame(pd.read_csv('city.csv',header=1))

df = pd.DataFrame(pd.read_excel('city.xlsx'))

3、用 pandas 创建数据表：

df = pd.DataFrame({"id":[1,2,3,4,5,6],

"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'])

二、数据表信息查看

1、维度查看：

df.shape

2、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

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、清除 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')

四、数据预处理

df1=pd.DataFrame({"id":[1,2,3,4,5,6,7,8],

"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')