十分钟搞定pandas内容

最新推荐文章于 2025-08-22 23:47:35 发布

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CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： python

原文链接：http://www.cnblogs.com/hugechuanqi/p/9839638.html

本文详细介绍如何使用Python的Pandas库进行数据处理，包括创建数据结构、数据查看、数据选择和数据导入导出等核心操作，适合初学者快速入门。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

十分钟搞定pandas

参考：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/whatsnew.html

https://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153083.html

十分钟搞定pandas

#需要导入以下所需要的包
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

一、创建对象

1、可以通过传递一个list对象来创建一个Series, pandas会默认创建整型索引：

#创建一个序列
s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])

0    1.0
1    3.0
2    5.0
3    NaN
4    6.0
5    8.0
dtype: float64

2、通过传递一个numpy array，时间索引以及列标签来创建一个数据帧DataFrame：

#创建一个时间范围，周期为6
dates = pd.date_range('20130101',periods=6)

dates

DatetimeIndex(['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04',
               '2013-01-05', '2013-01-06'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

#创建一个6行5列的数据帧，行名称为日期，列属性名称为ABCDE，内容由randn函数创建,
#若不存在 index=dates , 则行名用1,2,3等数字表示；若不存在 columns=list('ABCDE')，则列属性名称也用1,2,3等数字表示
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,5),index=dates,columns=list('ABCDE'))

df

	A	B	C	D	E
2013-01-01	-0.964738	-0.613643	0.111717	-0.355337	-0.395985
2013-01-02	0.898280	-1.447527	-1.390847	0.344747	-0.476424
2013-01-03	0.199546	1.277674	-0.634270	0.014981	-0.028560
2013-01-04	-0.362915	-1.069098	-0.567669	-0.234415	0.585418
2013-01-05	0.761135	-2.116771	0.745177	0.851333	-0.624389
2013-01-06	0.052822	-0.689503	-0.401462	1.050330	-1.098080

3、使用传递的可转换序列的字典对象创建数据帧DataFrame:

#创建数据帧，每个字典的关键字表示列属性，键值对应列属性的value
df2 = pd.DataFrame({ 'A' : 1.,
                     'B' : pd.Timestamp('20130102'),
                     'C' : pd.Series(1,index=list(range(5)),dtype='float32'),
                     'D' : np.array([3] * 5,dtype='int32'),
                     'E' : pd.Categorical(["test","train","test","train","sss"]),
                     'F' : 'foo' })

df2

	A	B	C	D	E	F
0	1.0	2013-01-02	1.0	3	test	foo
1	1.0	2013-01-02	1.0	3	train	foo
2	1.0	2013-01-02	1.0	3	test	foo
3	1.0	2013-01-02	1.0	3	train	foo
4	1.0	2013-01-02	1.0	3	sss	foo

#查看数据帧中各类数据类型，只能用于查看字典形成的数据帧，用randn形成的数据帧不能使用该命令，否则出错
df2.dtypes

A           float64
B    datetime64[ns]
C           float32
D             int32
E          category
F            object
dtype: object

#df2. <TAB>

如你所见, 列 A, B, C, 和 D 也是自动完成标签. E 也是可用的; 为了简便起见,后面的属性显示被截断.

二、查看数据

1、查看帧顶部和底部行

#df.head(5)表示查看数据帧df的头五行，默认为5，也可看头3行
df.head()

	A	B	C	D	E
2013-01-01	-0.964738	-0.613643	0.111717	-0.355337	-0.395985
2013-01-02	0.898280	-1.447527	-1.390847	0.344747	-0.476424
2013-01-03	0.199546	1.277674	-0.634270	0.014981	-0.028560
2013-01-04	-0.362915	-1.069098	-0.567669	-0.234415	0.585418
2013-01-05	0.761135	-2.116771	0.745177	0.851333	-0.624389

#df.tail(3)表示查看数据帧df的尾3行，默认为5
df.tail(3)

	A	B	C	D	E
2013-01-04	-0.362915	-1.069098	-0.567669	-0.234415	0.585418
2013-01-05	0.761135	-2.116771	0.745177	0.851333	-0.624389
2013-01-06	0.052822	-0.689503	-0.401462	1.050330	-1.098080

2、显示数据帧的索引，列和底层numpy数据

#取出数据帧df的索引项，即行名称
df.index

DatetimeIndex(['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04',
               '2013-01-05', '2013-01-06'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

#取出数据帧df的属性列名称
df.columns

Index(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], dtype='object')

#取出数据帧df中的内容，这一点很重要，能够将数据帧的行索引项名称和列属性项名称去掉
df.values

array([[-0.96473798, -0.61364267,  0.11171683, -0.35533705, -0.39598527],
       [ 0.8982796 , -1.44752742, -1.39084675,  0.3447475 , -0.47642425],
       [ 0.19954556,  1.27767394, -0.63427023,  0.01498146, -0.0285603 ],
       [-0.36291476, -1.06909798, -0.56766898, -0.23441501,  0.58541824],
       [ 0.7611348 , -2.11677119,  0.74517694,  0.85133303, -0.62438946],
       [ 0.05282224, -0.68950339, -0.4014616 ,  1.05032997, -1.09808038]])

3、描述显示数据快速统计摘要

#描述数据帧df中的内容的一些统计项，包括数目、均值、标准差、最小最大值及其中间值
df.describe()
type(df)

pandas.core.frame.DataFrame

4、转置数据

#将行列进行转化，包括索引项、列属性项以及其中的内容
df.T

	2013-01-01 00:00:00	2013-01-02 00:00:00	2013-01-03 00:00:00	2013-01-04 00:00:00	2013-01-05 00:00:00	2013-01-06 00:00:00
A	-0.964738	0.898280	0.199546	-0.362915	0.761135	0.052822
B	-0.613643	-1.447527	1.277674	-1.069098	-2.116771	-0.689503
C	0.111717	-1.390847	-0.634270	-0.567669	0.745177	-0.401462
D	-0.355337	0.344747	0.014981	-0.234415	0.851333	1.050330
E	-0.395985	-0.476424	-0.028560	0.585418	-0.624389	-1.098080

5、按轴排序

#若axis=1,则行索引项不变，列属性项进行竖轴转换，内容不改变；若axis=0，则列属性项不变，行索引项进行横轴转换，内容不改变；默认为axis=0，即横轴转换
# ascending=Flase 必须存在，否则数据帧不作任何改变
df.sort_index(axis=1, ascending=False)

	E	D	C	B	A
2013-01-01	-0.395985	-0.355337	0.111717	-0.613643	-0.964738
2013-01-02	-0.476424	0.344747	-1.390847	-1.447527	0.898280
2013-01-03	-0.028560	0.014981	-0.634270	1.277674	0.199546
2013-01-04	0.585418	-0.234415	-0.567669	-1.069098	-0.362915
2013-01-05	-0.624389	0.851333	0.745177	-2.116771	0.761135
2013-01-06	-1.098080	1.050330	-0.401462	-0.689503	0.052822

6、按值排序

#df.sort_values(columns='B')
df.sort_values(by='B')   #一开始是columns指定列排序，现在改为了by进行排序

	A	B	C	D	E
2013-01-05	0.761135	-2.116771	0.745177	0.851333	-0.624389
2013-01-02	0.898280	-1.447527	-1.390847	0.344747	-0.476424
2013-01-04	-0.362915	-1.069098	-0.567669	-0.234415	0.585418
2013-01-06	0.052822	-0.689503	-0.401462	1.050330	-1.098080
2013-01-01	-0.964738	-0.613643	0.111717	-0.355337	-0.395985
2013-01-03	0.199546	1.277674	-0.634270	0.014981	-0.028560

三、选择器

注释: 标准Python / Numpy表达式可以完成这些互动工作, 但在生产代码中, 我们推荐使用优化的pandas数据访问方法, .at, .iat, .loc, .iloc 和 .ix.

1、读取

（1）选择单列，这会产生一个序列，等价与df.A

df['A']

2013-01-01   -0.964738
2013-01-02    0.898280
2013-01-03    0.199546
2013-01-04   -0.362915
2013-01-05    0.761135
2013-01-06    0.052822
Freq: D, Name: A, dtype: float64

（2）使用 [] 选择行切片，若想进行列切片，可以先将数据帧进行转置，然后切片，最后转换回来

#只能进行行切片，不能做列切片；
df[0:3]

	A	B	C	D	E
2013-01-01	-0.964738	-0.613643	0.111717	-0.355337	-0.395985
2013-01-02	0.898280	-1.447527	-1.390847	0.344747	-0.476424
2013-01-03	0.199546	1.277674	-0.634270	0.014981	-0.028560

df['20130102':'20130104']

	A	B	C	D	E
2013-01-02	0.898280	-1.447527	-1.390847	0.344747	-0.476424
2013-01-03	0.199546	1.277674	-0.634270	0.014981	-0.028560
2013-01-04	-0.362915	-1.069098	-0.567669	-0.234415	0.585418

2、使用标签选择

更多标签选择

（1）使用标签获取横截面

#获取数据帧的某一行，此处若写成 df.loc[dates[0]], 则出现错误
df.loc[dates[0]]

A   -0.964738
B   -0.613643
C    0.111717
D   -0.355337
E   -0.395985
Name: 2013-01-01 00:00:00, dtype: float64

（2）使用标签选择多轴

#取出两个列属性的所有行
df.loc[:,['A','B']]

	A	B
2013-01-01	-0.964738	-0.613643
2013-01-02	0.898280	-1.447527
2013-01-03	0.199546	1.277674
2013-01-04	-0.362915	-1.069098
2013-01-05	0.761135	-2.116771
2013-01-06	0.052822	-0.689503

（3）显示标签切片，包含两个端点

#取出数据帧中的3行2列
df.loc['20130102':'20130104',['A','B']]

	A	B
2013-01-02	0.898280	-1.447527
2013-01-03	0.199546	1.277674
2013-01-04	-0.362915	-1.069098

（4）降低返回对象维度

#通过选取某一行，提取出该行的列属性值，从而达到降低维度的作用
df.loc['20130102',['A','B']]

A    0.898280
B   -1.447527
Name: 2013-01-02 00:00:00, dtype: float64

#取出数据帧的行列名称---标签，取其中的内容
df.loc['20130102',['A','B']].values

array([ 0.8982796 , -1.44752742])

（5）获取标量值

#获取某一行某一列的值，行列用对应标签取出
df.loc[dates[0],'A']

-0.9647379819614053

（6）快速访问并获取标量数据（同上面的方法一样）

df.at[dates[0],'A']

-0.9647379819614053

3、按位置选择 —— 对应按标签选择

（1）传递整数选择位置

#这里只需要指明第3行，即可取出；对应前面的df.loc[date[0]]，需要指明行的属性的第0行
df.iloc[3]

A   -0.362915
B   -1.069098
C   -0.567669
D   -0.234415
E    0.585418
Name: 2013-01-04 00:00:00, dtype: float64

（2）使用整数片段，效果类似 numpy / python

df.iloc[3:5,0:2]

	A	B
2013-01-04	-0.362915	-1.069098
2013-01-05	0.761135	-2.116771

（3）使用整数偏移定位列表，效果类似于 numpy / python 样式

超级重要，正好解决燃眉之急

#直接就可以取出自己想要取出的某一行某一列，相当有用
df.iloc[[1,2,4],[0,2]]

	A	C
2013-01-02	0.898280	-1.390847
2013-01-03	0.199546	-0.634270
2013-01-05	0.761135	0.745177

（4）显示行切片——爆裂所有列

df.iloc[1:3,:]

	A	B	C	D	E
2013-01-02	0.898280	-1.447527	-1.390847	0.344747	-0.476424
2013-01-03	0.199546	1.277674	-0.634270	0.014981	-0.028560

（5）显示列切片——保留所有行

df.iloc[:,1:3]

	B	C
2013-01-01	-0.613643	0.111717
2013-01-02	-1.447527	-1.390847
2013-01-03	1.277674	-0.634270
2013-01-04	-1.069098	-0.567669
2013-01-05	-2.116771	0.745177
2013-01-06	-0.689503	-0.401462

（6）显示获取一个值

#取出第一行第一列的数值
df.iloc[1,1]

-1.4475274167250514

（7）快速访问一个标量——等同上个方法

df.iat[1,1]

-1.4475274167250514

十二、导入和保存数据

导入csv文件时，添加列名的方式为：

x0=pd.read_csv(input_file, header=None, names=Feature)

若数据以tab分隔，则读取时可以去除的方式，如下：

df = pd.read.csv('../input/data_train.csv', sep='\t', encoding='GBK')

可以用sep参数进行去除；

转载于:https://www.cnblogs.com/hugechuanqi/p/9839638.html