CH01 - Pandas基础

import numpy as np
import pandas as pd

pd.__version__

'1.0.3'

一、文件读取与写入

1.1、读取文件

1.1.1 csv格式

df = pd.read_csv('C:/Users/admin/Desktop/joyful-pandas-master/joyful-pandas-master/data/table.csv')

df.head()

	School	Class	ID	Gender	Address	Height	Weight	Math	Physics
0	S_1	C_1	1101	M	street_1	173	63	34.0	A+
1	S_1	C_1	1102	F	street_2	192	73	32.5	B+
2	S_1	C_1	1103	M	street_2	186	82	87.2	B+
3	S_1	C_1	1104	F	street_2	167	81	80.4	B-
4	S_1	C_1	1105	F	street_4	159	64	84.8	B+

1.1.2 txt格式

df_txt = pd.read_table('C:/Users/admin/Desktop/joyful-pandas-master/joyful-pandas-master/data/table.txt')

df_txt

	col1	col2	col3	col4
0	2	a	1.4	apple
1	3	b	3.4	banana
2	6	c	2.5	orange
3	5	d	3.2	lemon

1.1.3 xls或xlsx格式

需要安装xlrd包

df_excel = pd.read_excel('C:/Users/admin/Desktop/joyful-pandas-master/joyful-pandas-master/data/table.xlsx')
df_excel.head()

	School	Class	ID	Gender	Address	Height	Weight	Math	Physics
0	S_1	C_1	1101	M	street_1	173	63	34.0	A+
1	S_1	C_1	1102	F	street_2	192	73	32.5	B+
2	S_1	C_1	1103	M	street_2	186	82	87.2	B+
3	S_1	C_1	1104	F	street_2	167	81	80.4	B-
4	S_1	C_1	1105	F	street_4	159	64	84.8	B+

1.2、写入文件

1.2.1 csv格式写入

注意：参数index=False时，保存时除去行索引

df.to_csv('C:/Users/admin/Desktop/joyful-pandas-master/joyful-pandas-master/data/new_table1.csv')

1.2.2 xls或xlsx格式写入

注意：需要安装openpyxl包

df.to_excel('C:/Users/admin/Desktop/joyful-pandas-master/joyful-pandas-master/data/new_table11.xlsx',sheet_name = "Sheet1",index = False)

二、基本数据结构

2.1、Series介绍

2.1.1 Series创建

注意：1、series，只是一个一维数据结构，它由index和value组成。2、series其最常用的属性为值（values），索引（index），名字（name），类型（dtype）;3、series, 就是一个　一维 的数据结构，它是由index和 value 组成。

s = pd.Series(np.random.randn(5),index = ['a','b','c','d','e'],name = '这是一个Series',dtype = 'float64')

s

a    0.301189
b    1.542214
c    0.249707
d   -0.130043
e   -1.195499
Name: 这是一个Series, dtype: float64

2.1.2 Series属性

s.values

array([ 0.30118877,  1.54221417,  0.24970685, -0.1300435 , -1.19549855])

s.name

'这是一个Series'

s.index

Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')

2.1.3 Series取值

s['a']

0.3011887697818808

2.1.4 Series方法调用

s.mean()

0.15351354975253528

print([attr for attr in dir(s) if not attr.startswith('_')])

['T', 'a', 'abs', 'add', 'add_prefix', 'add_suffix', 'agg', 'aggregate', 'align', 'all', 'any', 'append', 'apply', 'argmax', 'argmin', 'argsort', 'array', 'asfreq', 'asof', 'astype', 'at', 'at_time', 'attrs', 'autocorr', 'axes', 'b', 'between', 'between_time', 'bfill', 'bool', 'c', 'clip', 'combine', 'combine_first', 'convert_dtypes', 'copy', 'corr', 'count', 'cov', 'cummax', 'cummin', 'cumprod', 'cumsum', 'd', 'describe', 'diff', 'div', 'divide', 'divmod', 'dot', 'drop', 'drop_duplicates', 'droplevel', 'dropna', 'dtype', 'dtypes', 'duplicated', 'e', 'empty', 'eq', 'equals', 'ewm', 'expanding', 'explode', 'factorize', 'ffill', 'fillna', 'filter', 'first', 'first_valid_index', 'floordiv', 'ge', 'get', 'groupby', 'gt', 'hasnans', 'head', 'hist', 'iat', 'idxmax', 'idxmin', 'iloc', 'index', 'infer_objects', 'interpolate', 'is_monotonic', 'is_monotonic_decreasing', 'is_monotonic_increasing', 'is_unique', 'isin', 'isna', 'isnull', 'item', 'items', 'iteritems', 'keys', 'kurt', 'kurtosis', 'last', 'last_valid_index', 'le', 'loc', 'lt', 'mad', 'map', 'mask', 'max', 'mean', 'median', 'memory_usage', 'min', 'mod', 'mode', 'mul', 'multiply', 'name', 'nbytes', 'ndim', 'ne', 'nlargest', 'notna', 'notnull', 'nsmallest', 'nunique', 'pct_change', 'pipe', 'plot', 'pop', 'pow', 'prod', 'product', 'quantile', 'radd', 'rank', 'ravel', 'rdiv', 'rdivmod', 'reindex', 'reindex_like', 'rename', 'rename_axis', 'reorder_levels', 'repeat', 'replace', 'resample', 'reset_index', 'rfloordiv', 'rmod', 'rmul', 'rolling', 'round', 'rpow', 'rsub', 'rtruediv', 'sample', 'searchsorted', 'sem', 'set_axis', 'shape', 'shift', 'size', 'skew', 'slice_shift', 'sort_index', 'sort_values', 'squeeze', 'std', 'sub', 'subtract', 'sum', 'swapaxes', 'swaplevel', 'tail', 'take', 'to_clipboard', 'to_csv', 'to_dict', 'to_excel', 'to_frame', 'to_hdf', 'to_json', 'to_latex', 'to_list', 'to_markdown', 'to_numpy', 'to_period', 'to_pickle', 'to_sql', 'to_string', 'to_timestamp', 'to_xarray', 'transform', 'transpose', 'truediv', 'truncate', 'tshift', 'tz_convert', 'tz_localize', 'unique', 'unstack', 'update', 'value_counts', 'values', 'var', 'view', 'where', 'xs']

2.2、DataFrame介绍

2.2.1 DataFrame创建

注意：dataframe是一个二维结构，除了拥有index和value之外，还拥有column。dataframe由多个series组成，无论是行还是列，单独拆分出来都是一个series。

df = pd.DataFrame({'col1':list('abcde'),'col2':range(5,10),'col3':[1.3,2.5,3.6,4.6,5.8]},index = list('一二三四五'))

df

	col1	col2	col3
一	a	5	1.3
二	b	6	2.5
三	c	7	3.6
四	d	8	4.6
五	e	9	5.8

2.2.2 DataFrame取值

df['col1']

一    a
二    b
三    c
四    d
五    e
Name: col1, dtype: object

type(df)

pandas.core.frame.DataFrame

type(df['col1'])

pandas.core.series.Series

2.2.3 DataFrame修改行名或列名

注意：不改变原数据

df.rename(index = {'一':'1'}, columns = {'col1':'new_col1'})

	new_col1	col2	col3
1	a	5	1.3
二	b	6	2.5
三	c	7	3.6
四	d	8	4.6
五	e	9	5.8

2.2.4 DataFrame调用属性和方法

df.index

Index(['一', '二', '三', '四', '五'], dtype='object')

df.values

array([['a', 5, 1.3],
       ['b', 6, 2.5],
       ['c', 7, 3.6],
       ['d', 8, 4.6],
       ['e', 9, 5.8]], dtype=object)

df.columns

Index(['col1', 'col2', 'col3'], dtype='object')

type(df.columns)

pandas.core.indexes.base.Index

df.shape

(5, 3)

注意：df.mean()中参数axis

df.mean()

col2    7.00
col3    3.56
dtype: float64

2.2.5 索引对齐特性

df1 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3]},index = [1,2,3])
df2 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3]},index = [3,1,2])

df1

	A
1	1
2	2
3	3

df2

	A
3	1
1	2
2	3

df1-df2

	A
1	-1
2	-1
3	2

2.2.6 列的删除与添加

注意：对于删除而言，可以使用drop函数或del或pop；drop方法默认原数据不改变，设置inplace=True后会直接在原DataFrame中改动。

df.drop(index = '五',columns = 'col1')

	col2	col3
一	5	1.3
二	6	2.5
三	7	3.6
四	8	4.6

df['col1'] = [1,2,3,4,5]

del df['col1']
df

	col2	col3
一	5	1.3
二	6	2.5
三	7	3.6
四	8	4.6
五	9	5.8

pop方法直接在原来的DataFrame上操作，且返回被删除的列，与python中的pop函数类似

df['col1'] = [1,2,3,4,5]
df.pop('col1')

一    1
二    2
三    3
四    4
五    5
Name: col1, dtype: int64

df

	col2	col3
一	5	1.3
二	6	2.5
三	7	3.6
四	8	4.6
五	9	5.8

df1['B'] = list('abc')
df1

	A	B
1	1	a
2	2	b
3	3	c

新增列：1、可以直接增加新的列，也可以使用assign方法；2、但assign方法不会对原DataFrame做修改。

df1.assign(c = pd.Series(list('def')))

	A	B	c
1	1	a	e
2	2	b	f
3	3	c	NaN

df1

	A	B
1	1	a
2	2	b
3	3	c

2.2.7 根据数据类型进行选择

df.select_dtypes(include = ['number']).head()

	col2	col3
一	5	1.3
二	6	2.5
三	7	3.6
四	8	4.6
五	9	5.8

df.select_dtypes(include=['float']).head()

	col3
一	1.3
二	2.5
三	3.6
四	4.6
五	5.8

2.2.8 将Series转换为DataFrame

s = df.mean()
s.name = 'to_DataFrame'
s

col2    7.00
col3    3.56
Name: to_DataFrame, dtype: float64

type(s)

pandas.core.series.Series

s.to_frame()

	to_DataFrame
col2	7.00
col3	3.56

s.to_frame().T

	col2	col3
to_DataFrame	7.0	3.56

三、常用数据结构

3.1 head与tail

注意：参数设置

df = pd.read_csv('C:/Users/admin/Desktop/joyful-pandas-master/joyful-pandas-master/data/table.csv')

df.head()

	School	Class	ID	Gender	Address	Height	Weight	Math	Physics
0	S_1	C_1	1101	M	street_1	173	63	34.0	A+
1	S_1	C_1	1102	F	street_2	192	73	32.5	B+
2	S_1	C_1	1103	M	street_2	186	82	87.2	B+
3	S_1	C_1	1104	F	street_2	167	81	80.4	B-
4	S_1	C_1	1105	F	street_4	159	64	84.8	B+

df.tail()

	School	Class	ID	Gender	Address	Height	Weight	Math	Physics
30	S_2	C_4	2401	F	street_2	192	62	45.3	A
31	S_2	C_4	2402	M	street_7	166	82	48.7	B
32	S_2	C_4	2403	F	street_6	158	60	59.7	B+
33	S_2	C_4	2404	F	street_2	160	84	67.7	B
34	S_2	C_4	2405	F	street_6	193	54	47.6	B

df.head(3)

	School	Class	ID	Gender	Address	Height	Weight	Math	Physics
0	S_1	C_1	1101	M	street_1	173	63	34.0	A+
1	S_1	C_1	1102	F	street_2	192	73	32.5	B+
2	S_1	C_1	1103	M	street_2	186	82	87.2	B+

3.2 unique和nunique

注意：1、nunique显示有多少个唯一值；2、unique显示所有的唯一值

df['Physics'].nunique()

7

df['Physics'].unique()

array(['A+', 'B+', 'B-', 'A-', 'B', 'A', 'C'], dtype=object)

3.3 count和value_count

注意：1、count返回非缺失值元素个数；2、value_counts返回每个元素有多少个

df['Physics'].count()

35

df['Physics'].value_counts()

B+    9
B     8
B-    6
A     4
A-    3
A+    3
C     2
Name: Physics, dtype: int64

3.4 describe和info

注意：1、info函数返回有哪些列、有多少非缺失值、每列的类型；2、describe默认统计数值型数据的各个统计量

df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 35 entries, 0 to 34
Data columns (total 9 columns):
 #   Column   Non-Null Count  Dtype  
---  ------   --------------  -----  
 0   School   35 non-null     object 
 1   Class    35 non-null     object 
 2   ID       35 non-null     int64  
 3   Gender   35 non-null     object 
 4   Address  35 non-null     object 
 5   Height   35 non-null     int64  
 6   Weight   35 non-null     int64  
 7   Math     35 non-null     float64
 8   Physics  35 non-null     object 
dtypes: float64(1), int64(3), object(5)
memory usage: 2.6+ KB

df.describe()

	ID	Height	Weight	Math
count	35.00000	35.000000	35.000000	35.000000
mean	1803.00000	174.142857	74.657143	61.351429
std	536.87741	13.541098	12.895377	19.915164
min	1101.00000	155.000000	53.000000	31.500000
25%	1204.50000	161.000000	63.000000	47.400000
50%	2103.00000	173.000000	74.000000	61.700000
75%	2301.50000	187.500000	82.000000	77.100000
max	2405.00000	195.000000	100.000000	97.000000

df['Physics'].describe()

count     35
unique     7
top       B+
freq       9
Name: Physics, dtype: object

3.5 idxmax和nlargest

注意：1、idxmax函数返回最大值，在某些情况下特别适用，idxmin功能类似；2、nlargest函数返回前几个大的元素值，nsmallest功能类似

df['Math'].idxmax()

5

df['Math'].nlargest(4)

5     97.0
28    95.5
11    87.7
2     87.2
Name: Math, dtype: float64

3.6 clip和replace

注意：1、clip和replace是两类替换函数，clip是对超过或者低于某些值的数进行截断；2、replace是对某些值进行替换；3、通过字典，可以直接在表中修改

df['Math'].head()

0    34.0
1    32.5
2    87.2
3    80.4
4    84.8
Name: Math, dtype: float64

df['Math'].clip(33,80).head()

0    34.0
1    33.0
2    80.0
3    80.0
4    80.0
Name: Math, dtype: float64

df['Math'].mad()

16.924244897959188

df['Address'].head()

0    street_1
1    street_2
2    street_2
3    street_2
4    street_4
Name: Address, dtype: object

df['Address'].replace(['street_1','street_2'],['one','two']).head()

0         one
1         two
2         two
3         two
4    street_4
Name: Address, dtype: object

df.replace({'Address':{'street_1':'one','street_2':'two'}}).head()

	School	Class	ID	Gender	Address	Height	Weight	Math	Physics
0	S_1	C_1	1101	M	one	173	63	34.0	A+
1	S_1	C_1	1102	F	two	192	73	32.5	B+
2	S_1	C_1	1103	M	two	186	82	87.2	B+
3	S_1	C_1	1104	F	two	167	81	80.4	B-
4	S_1	C_1	1105	F	street_4	159	64	84.8	B+

3.7 APPLy函数

注意：1、对于Series，它可以迭代每一列的值操作；2、对于DataFrame，它可以迭代每一个列操作.

df['Math'].apply(lambda x : str(x)+'!').head()

0    34.0!
1    32.5!
2    87.2!
3    80.4!
4    84.8!
Name: Math, dtype: object

df.apply(lambda x:x.apply(lambda x:str(x)+'!')).head()

	School	Class	ID	Gender	Address	Height	Weight	Math	Physics
0	S_1!	C_1!	1101!	M!	street_1!	173!	63!	34.0!	A+!
1	S_1!	C_1!	1102!	F!	street_2!	192!	73!	32.5!	B+!
2	S_1!	C_1!	1103!	M!	street_2!	186!	82!	87.2!	B+!
3	S_1!	C_1!	1104!	F!	street_2!	167!	81!	80.4!	B-!
4	S_1!	C_1!	1105!	F!	street_4!	159!	64!	84.8!	B+!

四、排序

df.set_index('Math').head()

	School	Class	ID	Gender	Address	Height	Weight	Physics
Math
34.0	S_1	C_1	1101	M	street_1	173	63	A+
32.5	S_1	C_1	1102	F	street_2	192	73	B+
87.2	S_1	C_1	1103	M	street_2	186	82	B+
80.4	S_1	C_1	1104	F	street_2	167	81	B-
84.8	S_1	C_1	1105	F	street_4	159	64	B+

df.set_index('Math').sort_index().head()

	School	Class	ID	Gender	Address	Height	Weight	Physics
Math
31.5	S_1	C_3	1301	M	street_4	161	68	B+
32.5	S_1	C_1	1102	F	street_2	192	73	B+
32.7	S_2	C_3	2302	M	street_5	171	88	A
33.8	S_1	C_2	1204	F	street_5	162	63	B
34.0	S_1	C_1	1101	M	street_1	173	63	A+

df.sort_values(by = 'Class').head()

	School	Class	ID	Gender	Address	Height	Weight	Math	Physics
0	S_1	C_1	1101	M	street_1	173	63	34.0	A+
19	S_2	C_1	2105	M	street_4	170	81	34.2	A
18	S_2	C_1	2104	F	street_5	159	97	72.2	B+
16	S_2	C_1	2102	F	street_6	161	61	50.6	B+
15	S_2	C_1	2101	M	street_7	174	84	83.3	C

df.sort_values(by=['Address','Height']).head()

	School	Class	ID	Gender	Address	Height	Weight	Math	Physics
0	S_1	C_1	1101	M	street_1	173	63	34.0	A+
11	S_1	C_3	1302	F	street_1	175	57	87.7	A-
23	S_2	C_2	2204	M	street_1	175	74	47.2	B-
33	S_2	C_4	2404	F	street_2	160	84	67.7	B
3	S_1	C_1	1104	F	street_2	167	81	80.4	B-