Pandas使用方法

一、简介

pandas是一个强大的Python数据分析的工具包,它是基于Numpy构建的,正因pandas的出现,让Python语言也成为使用最广泛而且强大的数据分析环境之一。

                                                                       Pandas使用方法

Pandas的主要功能:

  • 具备对其功能的数据结构DataFrame,Series
  • 集成时间序列功能
  • 提供丰富的数学运算和操作
  • 灵活处理缺失数据

安装方法:

pip install pandas

引用方法:

import pandas as pd

                                                                 Pandas使用方法

二、Series

Series是一种类似于一维数组的对象,由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组成

1.创建方法

Pandas使用方法

2.缺失数据

dropna() # 过滤掉值为NaN的行
fillna() # 填充缺失数据
isnull() # 返回布尔数组,缺失值对应为True
notnull() # 返回布尔数组,缺失值对应为False

Pandas使用方法

Pandas使用方法

3.Series特性

从ndarray创建Series:Series(arr)
与标量(数字):sr * 2
两个Series运算
通用函数:np.ads(sr)
布尔值过滤:sr[sr>0]
统计函数:mean()、sum()、cumsum()

支持字典的特性:

  • 从字典创建Series:Series(dic),
  • In运算:‘a‘in sr、for x in sr
  • 键索引:sr[‘a‘],sr[[‘a‘,‘b‘,‘d‘]]
  • 键切片:sr[‘a‘:‘c‘]
  • 其他函数:get(‘a‘,default=0)等
loc属性 # 以标签解释

iloc属性 # 以下标解释

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4.Series数据对齐

pandas在运算时,会按索引进行对齐然后计算。如果存在不同的索引,则结果的索引是两个操作数索引的并集。

sr1 = pd.Series([12,23,34], index=[‘c‘,‘a‘,‘d‘])
sr2 = pd.Series([11,20,10], index=[‘d‘,‘c‘,‘a‘,])
sr1 + sr2
运行结果:
a    33
c    32
d    45
dtype: int64
# 可以通过这种索引对齐直接将两个Series对象进行运算
sr3 = pd.Series([11,20,10,14], index=[‘d‘,‘c‘,‘a‘,‘b‘])
sr1 + sr3
运行结果:
a    33.0
b     NaN
c    32.0
d    45.0
dtype: float64
# sr1 和 sr3的索引不一致,所以最终的运行会发现b索引对应的值无法运算,就返回了NaN,一个缺失值

将两个Series对象相加时将缺失值设为0:

sr1 = pd.Series([12,23,34], index=[‘c‘,‘a‘,‘d‘])
sr3 = pd.Series([11,20,10,14], index=[‘d‘,‘c‘,‘a‘,‘b‘])
sr1.add(sr3,fill_value=0)
运行结果:
a    33.0
b    14.0
c    32.0
d    45.0
dtype: float64
# 将缺失值设为0,所以最后算出来b索引对应的结果为14

三、DataFrame

DataFrame是一个表格型的数据结构,相当于是一个二维数组,含有一组有序的列。他可以被看做是由Series组成的字典,并且共用一个索引。

1.创建方法

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2.查看数据

index 获取行索引
columns 获取列索引
T 转置
columns 获取列索引
values 获取值索引 

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3.获取数据的方式

df = pd.read_csv(‘需要读取的文件‘)

df.head(‘需要查看的数量‘)

df.to_csv(‘保存的文件‘)