Python--Pandas相关操作

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原创最新推荐文章于 2026-05-06 09:54:04 发布 665 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

实验十一 Pandas 库入门与进阶 1. 利用字典 data 和列表 labels 完成以下操作 data = {'animal':['cat','cat','snake','dog','dog','cat','snake','cat','dog','dog'],'age': [2.5, 3, 0.5, np.nan, 5, 2, 4.5, np.nan, 7, 3],'visits':[1,3,2,3,2,3,1,1,2,1],'priority':['yes',np.nan,'no','yes','no','no','no','yes 阅读详情

【基础部分】

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print(pd.__version__)

创建Series

从列表创建Series

arr = [0,1,2,3,4]
s1 = pd.Series(arr)
s1

Ndarray创建Series

n = np.random.randn(5) # 创建一个随机Ndarray数据
index = ['a','b','c','d','e']
s2 = pd.Series(n,index=index)
s2

从字典创建Series

d={'a':1,'b':2,'c':3,'d':4,'e':5}
s3 = pd.Series(d)
s3

Series基本操作

修改Series索引

s1.index=['A','B','C','D','E'] # 修改后的索引
s1

Series 纵向拼接

s4=s3.append(s1) # 将s1拼接到s3
s4

Series 按指定索引删除元素

s4=s4.drop('e') # 删除索引为e的值
s4

Series 修改指定索引元素

s4['A']=6 # 修改索引是A的值为6
s4

Series按指定索引查找元素

s4['B']

Series 切片操作

# 对s4的前 3 个数据访问
s4[:3]

Series基本操作

加减乘除

# 按照索引计算，如果索引不同则填充为 NaN（空值）
s4.add(s3) # 加
s4.sub(s3) # 减
s4.mul(s3) # 乘
s4.div(s3) # 除

Series 中位数

s4.median()

Series平均值

s4.mean()

Series最大最小值

s4.max()
s4.min()

创建DataFrame

通过Numpy数组创建DataFrame

dates = pd.date_range('today',periods=6) # 定义时间序列作为index
num_arr=np.random.randn(6,4) # 传入 numpy 随机数组
columns=['A','B','C','D'] # 将列表作为列名
df1=pd.DataFrame(num_arr,index=dates,columns=columns)
df1

通过字典数组创建 DataFrame

data = {'animal': ['cat', 'cat', 'snake', 'dog', 'dog', 'cat', 'snake', 'cat', 'dog', 'dog'],
        'age': [2.5, 3, 0.5, np.nan, 5, 2, 4.5, np.nan, 7, 3],
        'visits': [1, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2, 1],
        'priority': ['yes', 'yes', 'no', 'yes', 'no', 'no', 'no', 'yes', 'no', 'no']}
labels = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
df2 = pd.DataFrame(data, index=labels)
df2

查看 DataFrame 的数据类型

df2.dtypes

DataFrame基本操作

预览 DataFrame 的前 5 行数据

df2.head() # 默认显示5行，可根据需要在括号中填入希望预览的行数

查看 DataFrame 的后 3 行数据

df2.tail(3)

查看 DataFrame 的索引

df2.index

查看 DataFrame 的列名

df2.columns

查看 DataFrame 的数值

df2.values

查看 DataFrame 的统计数据

df2.describe()

DataFrame 转置操作

df2.T

对 DataFrame 进行按列排序

df2.sort_values(by='age') # 按 age 升序排列

对 DataFrame 数据切片

df2[1:3]

对 DataFrame 通过标签查询（单列）

df2['age'] # 等价于df2.age

对 DataFrame 通过标签查询（多列）

df2[['age','animal']] # 传入一个列名组成的列表

对 DataFrame 通过位置查询

df2.iloc[1:3] # 查询 2，3 行

DataFrame 副本拷贝

# 生成 DataFrame 副本，方便数据集被多个不同流程使用
df3=df2.copy()
df3

判断 DataFrame 元素是否为空

df3.isnull() # 如果为空则返回为 True

添加列数据

num=pd.Series([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],index=df3.index)
df3['No.']=num # 添加以 'No.' 为列名的新数据列
df3

根据 DataFrame 的下标值进行更改。

# 修改第 2 行与第 1 列对应的值 3.0 → 2.0
df3.iat[1,0]=2 # 索引序号从 0 开始，这里为 1, 0
df3

根据 DataFrame 的标签对数据进行修改

df3.loc['f','age']=1.5
df3

DataFrame 求平均值操作

df3.mean()

对 DataFrame 中任意列做求和操作

df3['visits'].sum()

DataFrame字符串操作

将字符串转化为小/大写字母

string = pd.Series(['A', 'B', 'C', 'Aaba', 'Baca', np.nan, 'CABA','dog', 'cat'])
print(string)
string.str.lower() # 小写
string.str.upper() # 大写

DataFrame缺失值操作

对缺失值进行填充

df4=df3.copy()
print(df4)
df4.fillna(value=3)

删除存在缺失值的行

df5=df3.copy()
print(df5)
df5.dropna(how='any') # 任何存在 NaN 的行都将被删除

DataFrame 按指定列对齐

left = pd.DataFrame({'key': ['foo1', 'foo2'], 'one': [1, 2]})
right = pd.DataFrame({'key': ['foo2', 'foo3'], 'two': [4, 5]})
print(left)
print(right)
# 按照 key 列对齐连接，只存在 foo2 相同，所以最后变成一行
pd.merge(left, right, on='key')

DataFrame文件操作

CSV文件写入

df3.to_csv('animal.csv')

CSV文件读取

df_animal=pd.read_csv('animal.csv')
df_animal

Excel写入操作

df3.to_excel('animal.xlsx', sheet_name='Sheet1')

Excel读取操作

pd.read_excel('animal.xlsx', 'Sheet1', index_col=None, na_values=['NA'])

【进阶部分】

时间序列索引

建立一个以 2018 年每一天为索引，值为随机数的 Series

dti = pd.date_range(start='2018-01-01', end='2018-12-31', freq='D') 
s = pd.Series(np.random.rand(len(dti)), index=dti)
s

统计s中每一个周三对应值的和

# 周一从 0 开始
s[s.index.weekday == 2].sum()

统计s中每个月值的平均值

s.resample('M').mean()

将Series中的时间进行转换（秒转分钟）

s = pd.date_range('today', periods=100, freq='S')
ts = pd.Series(np.random.randint(0, 500, len(s)), index=s)
ts.resample('Min').sum()

UTC世界时间标准

s = pd.date_range('today', periods=1, freq='D') # 获取当前时间
ts = pd.Series(np.random.randn(len(s)), s) # 随机数值
ts_utc = ts.tz_localize('UTC') # 转换为 UTC 时间
ts_utc

转换为上海所在时区

ts_utc.tz_convert('Asia/Shanghai')

不同时间表示方式的转换

rng = pd.date_range('1/1/2018', periods=5, freq='M')
ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)), index=rng)
print (ts)
ps = ts.to_period()
print(ps)
ps.to_timestamp()

Series 多重索引 [选学]

创建多重索引 Series

# 构建一个 letters = ['A', 'B', 'C'] 和 numbers = list(range(10))为索引，值为随机数的多重索引 Series
letters = ['A', 'B', 'C']
numbers = list(range(10))
mi = pd.MultiIndex.from_product([letters, numbers]) # 设置多重索引
s = pd.Series(np.random.rand(30), index=mi) # 随机数
s

多重索引 Series 查询

# 查询索引为 1，3，6 的值
s.loc[:, [1, 3, 6]]

多重索引 Series 切片

s.loc[pd.IndexSlice[:'B', 5:]]

DataFrame多重索引 [选学]

根据多重索引创建 DataFrame

# 创建一个以 letters = ['A', 'B'] 和 numbers = list(range(6))为索引，值为随机数据的多重索引 DataFrame
frame=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(6,2),
                index=[list('AAABBB'),list('123123')],
                columns=['hello','shiyanlou'])
frame

多重索引设置列名称

frame.index.names=['first','second']
frame

DataFrame 多重索引分组求和

frame.groupby('first').sum()

DataFrame 行列名称转换

print(frame)
frame.stack()

DataFrame 索引转换

print(frame)
frame.unstack()

DataFrame 条件查找

data = {'animal': ['cat', 'cat', 'snake', 'dog', 'dog', 'cat', 'snake', 'cat', 'dog', 'dog'],
        'age': [2.5, 3, 0.5, np.nan, 5, 2, 4.5, np.nan, 7, 3],
        'visits': [1, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2, 1],
        'priority': ['yes', 'yes', 'no', 'yes', 'no', 'no', 'no', 'yes', 'no', 'no']}
labels = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
df = pd.DataFrame(data, index=labels)

查找 age 大于 3 的全部信息

df[df['age'] > 3]

根据行列索引切片

df.iloc[2:4, 1:3]

DataFrame 多重条件查询

# 查找 age<3 且为 cat 的全部数据
df = pd.DataFrame(data, index=labels)
df[(df['animal'] == 'cat') & (df['age'] < 3)]

DataFrame 按关键字查询

df3[df3['animal'].isin(['cat', 'dog'])]

DataFrame 按标签及列名查询

df.loc[df2.index[[3, 4, 8]], ['animal', 'age']]

DataFrame 多条件排序

# 按照 age 降序，visits 升序排列
df.sort_values(by=['age', 'visits'], ascending=[False, True])

DataFrame 多值替换

# 将 priority 列的 yes 值替换为 True，no 值替换为 False
df['priority'].map({'yes': True, 'no': False})

DataFrame 分组求和

df4.groupby('animal').sum()

使用列表拼接多个 DataFrame

temp_df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 4)) # 生成由随机数组成的 DataFrame 1
temp_df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 4)) # 生成由随机数组成的 DataFrame 2
temp_df3 = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 4)) # 生成由随机数组成的 DataFrame 3

print(temp_df1)
print(temp_df2)
print(temp_df3)

pieces = [temp_df1,temp_df2,temp_df3]
pd.concat(pieces)

找出 DataFrame 表中和最小的列

df = pd.DataFrame(np.random.random(size=(5, 10)), columns=list('abcdefghij'))
print(df)
df.sum().idxmin()  # idxmax(), idxmin() 为 Series 函数返回最大最小值的索引值

DataFrame 中每个元素减去每一行的平均值

df = pd.DataFrame(np.random.random(size=(5, 3)))
print(df)
df.sub(df.mean(axis=1), axis=0)

DataFrame 分组，并得到每一组中最大三个数之和

df = pd.DataFrame({'A': list('aaabbcaabcccbbc'), 
                   'B': [12,345,3,1,45,14,4,52,54,23,235,21,57,3,87]})
print(df)
df.groupby('A')['B'].nlargest(3).sum(level=0)

透视表 [选学]

透视表的创建

# 新建表将 A, B, C 列作为索引进行聚合
df = pd.DataFrame({'A' : ['one', 'one', 'two', 'three'] * 3,
                'B' : ['A', 'B', 'C'] * 4,
                'C' : ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'] * 2,
                'D' : np.random.randn(12),
                'E' : np.random.randn(12)})

print(df)
pd.pivot_table(df, index=['A', 'B'])

透视表按指定行进行聚合

# 将该 DataFrame 的 D 列聚合，按照 A,B 列为索引进行聚合，聚合的方式为默认求均值
pd.pivot_table(df,values=['D'],index=['A', 'B'])

透视表聚合方式定义

# 上一题中 D 列聚合时，采用默认求均值的方法，若想使用更多的方式可以在 aggfunc 中实现
pd.pivot_table(df,values=['D'],index=['A', 'B'],aggfunc=[np.sum, len])

透视表利用额外列进行辅助分割

# D 列按照 A,B 列进行聚合时，若关心 C 列对 D 列的影响，可以加入 columns 值进行分析
pd.pivot_table(df,values=['D'],index=['A', 'B'],columns=['C'],aggfunc=np.sum)

透视表的缺省值处理

# 在透视表中由于不同的聚合方式，相应缺少的组合将为缺省值，可以加入 fill_value 对缺省值处理
pd.pivot_table(df,values=['D'],index=['A', 'B'],columns=['C'],aggfunc=np.sum,fill_value=0)

绝对类型 [选学]

在数据的形式上主要包括数量型和性质型，数量型表示着数据可数范围可变，而性质型表示范围已经确定不可改变，绝对型数据就是性质型数据的一种

df = pd.DataFrame({"id":[1,2,3,4,5,6], "raw_grade":['a', 'b', 'b', 'a', 'a', 'e']})
df["grade"] = df["raw_grade"].astype("category")
df

对绝对型数据重命名

df["grade"].cat.categories = ["very good", "good", "very bad"]
df

重新排列绝对型数据并补充相应的缺省值

df["grade"] = df["grade"].cat.set_categories(["very bad", "bad", "medium", "good", "very good"])
df

对绝对型数据进行排序

df.sort_values(by="grade")

对绝对型数据进行分组

df.groupby("grade").size()

数据清洗 [选学]

缺失值拟合

# 在FilghtNumber中有数值缺失，其中数值为按 10 增长，补充相应的缺省值使得数据完整，并让数据为 int 类型
df = pd.DataFrame({'From_To': ['LoNDon_paris', 'MAdrid_miLAN', 'londON_StockhOlm', 
                               'Budapest_PaRis', 'Brussels_londOn'],
              'FlightNumber': [10045, np.nan, 10065, np.nan, 10085],
              'RecentDelays': [[23, 47], [], [24, 43, 87], [13], [67, 32]],
                   'Airline': ['KLM(!)', '<Air France> (12)', '(British Airways. )', 
                               '12. Air France', '"Swiss Air"']})
df['FlightNumber'] = df['FlightNumber'].interpolate().astype(int)
df

数据列拆分

# 其中From_to应该为两独立的两列From和To，将From_to依照_拆分为独立两列建立为一个新表
temp = df.From_To.str.split('_', expand=True)
temp.columns = ['From', 'To']
temp

字符标准化

# 其中注意到地点的名字都不规范（如：londON应该为London）需要对数据进行标准化处理
temp['From'] = temp['From'].str.capitalize()
temp['To'] = temp['To'].str.capitalize()

删除坏数据加入整理好的数据

# 将最开始的From_to列删除，加入整理好的From和to列
df = df.drop('From_To', axis=1)
df = df.join(temp)
print(df)

去除多余字符

# 如同airline列中许多数据有许多其他字符，会对后期的数据分析有较大影响，需要对这类数据进行修正
df['Airline'] = df['Airline'].str.extract('([a-zA-Z\s]+)', expand=False).str.strip()
df

格式规范

# 在 RecentDelays 中记录的方式为列表类型，由于其长度不一，这会为后期数据分析造成很大麻烦。这里将 RecentDelays 的列表拆开，取出列表中的相同位置元素作为一列，若为空值即用 NaN 代替
delays = df['RecentDelays'].apply(pd.Series)
delays.columns = ['delay_{}'.format(n) for n in range(1, len(delays.columns)+1)]
df = df.drop('RecentDelays', axis=1).join(delays)
df

数据预处理 [选学]

信息区间划分

班级一部分同学的数学成绩表，如下图所示
df=pd.DataFrame({‘name’:[‘Alice’,‘Bob’,‘Candy’,‘Dany’,‘Ella’,‘Frank’,‘Grace’,‘Jenny’],‘grades’:[58,83,79,65,93,45,61,88]})
但我们更加关心的是该同学是否及格，将该数学成绩按照是否>60来进行划分

df=pd.DataFrame({'name':['Alice','Bob','Candy','Dany','Ella','Frank','Grace','Jenny'],'grades':[58,83,79,65,93,45,61,88]})

def choice(x):
    if x>60:
        return 1
    else:
        return 0
df.grades=pd.Series(map(lambda x:choice(x),df.grades))
df

数据去重

一个列为A的 DataFrame 数据，如下图所示
df = pd.DataFrame({‘A’: [1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 7, 7]})
如何将 A 列中重复的数据清除。

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 7, 7]})
df.loc[df['A'].shift() != df['A']]

数据归一化

有时候，DataFrame 中不同列之间的数据差距太大，需要对其进行归一化处理。
其中，Max-Min 归一化是简单而常见的一种方式，公式如下:
$Y=\frac{X-X_{min}}{X_{max}-X_{min}}$

def normalization(df):
    numerator=df.sub(df.min())
    denominator=(df.max()).sub(df.min())
    Y=numerator.div(denominator)
    return Y
    
df = pd.DataFrame(np.random.random(size=(5, 3)))
print(df)
normalization(df)

Pandas绘图操作

Series 可视化

%matplotlib inline
ts = pd.Series(np.random.randn(100), index=pd.date_range('today', periods=100))
ts = ts.cumsum()
ts.plot()

在这里插入图片描述
DataFrame 折线图

df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 4), index=ts.index,
                  columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df = df.cumsum()
df.plot()

在这里插入图片描述
DataFrame 散点图

df = pd.DataFrame({"xs":[1,5,2,8,1], "ys":[4,2,1,9,6]})
df = df.cumsum()
df.plot.scatter("xs","ys",color='red',marker="*")

在这里插入图片描述
DataFrame 柱形图

df = pd.DataFrame({"revenue":[57,68,63,71,72,90,80,62,59,51,47,52],
                   "advertising":[2.1,1.9,2.7,3.0,3.6,3.2,2.7,2.4,1.8,1.6,1.3,1.9],
                   "month":range(12)
                  })
                  
ax = df.plot.bar("month", "revenue", color = "yellow")
df.plot("month", "advertising", secondary_y = True, ax = ax)