dataframe修改数据_一篇文章带你查看并处理Pandas数据

今天我们将一下如何查看Pandas中的各类数据以及对Pandas进行处理的一些方法,通过这些方法我们可以更快的掌握Pandas对数据进行处理:

• 描述与统计
• 函数应用
• 修改列/行索引名称
• 类型的操作
• 表合并的方式

一、描述与统计

有时会我们在获取到数据之后,想要查看一下数据的简单统计指标(比如最大值,最小值,平均值,中位数等等),如想要查看年龄的最大值,就可以直接对年龄这一列调用max方法就可以了。

1、查看最大值

• 查看众英雄中年龄最大的是多少岁,三种方式都可以查看

第一种是使用np.max()对info表中的年龄列进行操作

第二种是使用np.max()对info表下的年龄进行操作

第三种是info表下的年龄进行max()查找

2、查看均值

• 查看众英雄年龄的均值

类似的可以通过调用min、mean、quantile、sum 方法可以实现最小值、平均值、中位数以及求和。可以看到,对一个Series调用这几个方法之后，返回的都只是一个聚合结果。

3、按轴求和

下面给大家介绍一个有意思的方法:cumsum(),看这个方法的名字就能看出来它跟sum方法有点关系,应该是用来求和之类的,事实上的确如此,cumsum也是用来求和的,不过他是用来累加求和的,也就是通过它得到的结果与原始的Series或DataFrame的大小相同。

通过结果可以看到,cumsum最后的结果就是将上一次求和的结果与原始当前值求和作为当前值。

当然如果只是这种功能的话,也就没有那么有意思了,这个方法有意思的是可以对字符串类型的对象进行操作。

4、查看表格信息

虽然说常见的各种统计值都有对应的方法，如果我想要得到多个指标的话，就需要调用多次方法，是不是显得有点麻烦呢？

Pandas 设计者自然也考虑到了这个问题，想要一次性获取多个统计指标，只需调用 describe 方法即可。

可以看到,直接调用describe方法后,会显示出数字类型的一些统计指标比如:总数,平均数,标准差,最小值,最大值,四分位数等

如果想要查看非数字类型的列的统计指标的话,可以设置include=[object]来获得数据。

6、统计某个值出现的次数:value_counts

• 查看英雄们的城市和性别出现的次数

• 查看英雄的年龄分布

7、查看最小值或最大值对应的索引

如果想要查看某列最大值或最小值对应的的索引可以使用idxmax或idxmin方法来完成。

如果索引不是数据的话将会返回该行的行数。

• 查看哪位英雄的年龄最小

• 查看哪位英雄的年龄最大

8、离散化

有时候我们在处理数据的时候会碰到一些需求,比如想要将年龄进行离散化,也就是将年龄分成几个区间,这里我们想要将年龄分成三个区间段,就可以使用pandas的cut方法来完成。

通过这个结果可以看到,cut自动生成了等距的离散区间,如果自己想定义也是没有问题的。

这里我们将区间定义为3个区间,1-30之间属于青少年英雄,30-60之间的属于中年英雄,60-5000就属于不正常的的地球英雄了。有时候离散化之后,想要给每个区间起一个名字,那么我们可以指定labels参数

• 给英雄们添加一列中青年属性

使用loc[]给表添加列

除了可以使用cut进行离散化之外,qcut也可以实现离散化。Cut是根据每个值的大小来进行离散化,qcut是根据每个值出现的次数进行离散化的。

9、排序功能

在进行数据分析时,少不了的就是进行数据排序。Pandas支持两种排序方式:按轴(索引或列)排序和按实际值排序。

9.1、按索引排序

• Sort_index()方法默认是按照索引进行正序排列

下面这个是英文索引下的排序

• 还可以通过sort_values(by=’’)进行排序,by的意思是通过什么区排序,直接填写也可以。

按性别排序:

按年龄排序:

如果想要进行倒序排列,可以设置参数axis=1或则ascending=False

9.2、按值排序

如果想要实现按照实际值来排序,例如想要按照年龄排序。

使用sort_values方法,参数设置by=age即可

有时候我们可能需要按照多个值来排序，例如：按照年龄和城市来一起排序，可以设置参数 by 为一个 list 即可,需要注意的是：list 中每个元素的顺序会影响排序优先级的,先分组在排序,最后一个为排序标准。

有时候数据量太大的时候,我们可能只需要看前几行或者后几行的数据,那么这个时候我们就可以用head()和tail()方法查看,head()方法默认只打印前5行内容,括号内可以填写想要的行数,tail()方法同理,只不过tail()方法是查看后五行的数据。

一般在排序后，我们可能需要获取最大的n个值或最小值的n个值，我们可以使用 nlargest 和 nsmallest 方法来完成，这比先进行排序，再使用 head(n)方法快得多。

二、函数应用

1.根据现有列生成新的列

• 生成一列元素为英雄年龄对数的

• 生成一列身高列

• 生成一列年龄加一的列

• 经过了复联4后,英雄们通过各种战斗现在都统一长高了10厘米,现在再表格中添加一列英雄们的新身高

• 现在给英雄表中添加一列性别代码列,1代表女士,0代表男式

2、常用函数

虽说 Pandas 为我们提供了非常丰富的函数，有时候我们可能需要自己定制一些函数，并将它应用到 DataFrame 或 Series。常用到的函数有map、apply、applymap。

• Map是是 Series 中特有的方法，通过它可以对 Series 中的每个元素实现转换。如果想通过年龄判断用户是否属于中年人（50岁以上为中年），通过 map 可以轻松搞定它。

又比如我们可以通过城市来判断地球还是外星,我们可以这么操作。

• Apply方法: apply 方法既支持 Series，也支持 DataFrame，在对 Series 操作时会作用到每个值上，在对 DataFrame 操作时会作用到所有行或所有列（通过 axis参数控制）。

对于series来说,apply方法和map方法差别不大

但是对于DataFrame来说,apply方法的作用对象是一行或一列数据

• Applymap: applymap方法针对于DataFrame，它作用于DataFrame中的每个元素，它对DataFrame的效果类似于apply对 Series 的效果。

三、修改列/索引名称

在使用 DataFrame 的过程中，经常会遇到修改列名，索引名等情况。使用 rename 轻松可以实现。修改列名只需要设置参数 columns 即可。

• 将钢铁侠和索尔的身高改为170

• 生成一列字符串格式的身高列

• 更改索引列名称

• 修改列标签,将年龄改为age,城市改为city,性别改为sex

• 类似的修改索引名只需要修改参数index就可以了

四、类型操作

1、get_dtype_counts()

如果想要获取每种类型的列数的话，可以使用 get_dtype_counts 方法

2、 astype()

如果想要转换数据类型的话,可以通过astype来完成

2.1、生成一列年龄的对数列,并且列元素元素为整数列

• 首先使用np.log生成一列对数列

• 使用round()函数将对数列四舍五入

• 使用astype()将对数列转为整数列

2.2将年龄列改为浮点型

3、其他方法

有时候会涉及到将 object 类型转为其他类型，常见的有转为数字、日期、时间差，Pandas 中分别对应 to_numeric、to_datetime、to_timedelta 方法。

五、表合并的方式

1、append()方式

• 导入两个表

• 查看两个表的内容

• 使用append()方法将2表导入到1表中

2、concat()

2.1、纵向合并(axis=0(默认为0))

2.2、横向合并(axis=1)