pandas基本功能

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本文介绍Pandas库在数据处理中的应用，涵盖数据读取、筛选、统计等核心功能，并详解NaN处理、数学统计方法、相关系数计算等内容。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import pandas as pd
import numpy as np

pandas基本功能

（1）数据文件读取/文本数据读取

（2）索引、选取和数据过滤

（3）算法运算和数据对齐

（4）函数的应用和映射

（5）重置索引

1、pandas：数据文件读取

通过pandas提供的read_xxx相关的函数可以读取文件中的数据，并形成DataFrame,常用的数据读取方法为：read_csv，主要可以读取文本类型的数据

# 读取csv文件:表格型的文本数据
df=pd.read_csv("text.csv",encoding='gbk')

df

	名字	数学	语文
0	Dkd	25.1	98
1	Hff	26.0	90
2	Zfs	27.0	87
3	Lghgd \t	28.0	97

#读取text文件，sep指定分隔符，不读取头部数据 。默认使用逗号的形式分割
df1=pd.read_csv("text1.txt",encoding='gbk',sep=' ',header=None)

df1

	0	1	2
0	名字	数学	语文
1	Dkd	25.1	98
2	Hff	26.0	90
3	Zfs	27.0	87
4	Lghgd	28.0	97

2、pandas：数据过滤获取

通过DataFrame的相关方式可以获取对应的列或者数据形成一个新的DataFrame, 方便后续进行统计计算。

# 数据过滤获取
columns=["age","name","历史","数学","语文"]
dit={'name':['Dfg','Cfg','Cfg','Mel'],
'age':[12,13,14,15],
'语文':[np.nan,99,97,90],
'数学':[78,89,89,90],
'历史':[90,98,97,96]}
df2=pd.DataFrame(dit,index=['one','two','three','four'])
df2

	age	name	历史	数学	语文
one	12	Dfg	90	78	NaN
two	13	Cfg	98	89	99.0
three	14	Cfg	97	89	97.0
four	15	Mel	96	90	90.0

df3=df2[columns[2:4]]

df3

	历史	数学
one	90	78
two	98	89
three	97	89
four	96	90

df3=df2.dropna()

df3

	age	name	历史	数学	语文
two	13	Cfg	98	89	99.0
three	14	Cfg	97	89	97.0
four	15	Mel	96	90	90.0

3、pandas：缺省值NaN处理方法

(1)dropna:根据标签的值中是否存在缺失数据对轴标签进行过滤(删除), 可以通过阈值的调节对缺失值的容忍度

(2)fillna:用指定值或者插值的方式填充缺失数据，比如: ffill或者bfill

(3)isnull:返回一个含有布尔值的对象，这些布尔值表示那些值是缺失值NA

(4)notnull:isnull的否定式

dit1={'name':['Dfg','Cfg','Zvb','Mel'],
'age':[12,np.nan,14,15],
'语文':[np.nan,99,97,90],
'数学':[78,89,np.nan,90],
'历史':[90,98,97,np.nan]}
df4=pd.DataFrame(dit1,index=['one','two','three','four'])
df4

	age	name	历史	数学	语文
one	12.0	Dfg	90.0	78.0	NaN
two	NaN	Cfg	98.0	89.0	99.0
three	14.0	Zvb	97.0	NaN	97.0
four	15.0	Mel	NaN	90.0	90.0

# 为NaN的值设置为True

df4.isnull()

	age	name	历史	数学	语文
one	False	False	False	False	True
two	True	False	False	False	False
three	False	False	False	True	False
four	False	False	True	False	False

# 为NaN的值设置为Faulse

df4.notnull()

	age	name	历史	数学	语文
one	True	True	True	True	False
two	False	True	True	True	True
three	True	True	True	False	True
four	True	True	False	True	True

# 默认删除包含缺失值的行

df4.dropna()

# 默认删除全部为缺失值的行

df4.dropna(how='all')

	age	name	历史	数学	语文
one	12.0	Dfg	90.0	78.0	NaN
two	NaN	Cfg	98.0	89.0	99.0
three	14.0	Zvb	97.0	NaN	97.0
four	15.0	Mel	NaN	90.0	90.0

# 默认删除缺失值的列

df4.dropna(axis=1)

	name
one	Dfg
two	Cfg
three	Zvb
four	Mel

df4.dropna(axis=1,thresh=3)

	age	name	历史	数学	语文
one	12.0	Dfg	90.0	78.0	NaN
two	NaN	Cfg	98.0	89.0	99.0
three	14.0	Zvb	97.0	NaN	97.0
four	15.0	Mel	NaN	90.0	90.0

df5=pd.DataFrame(np.random.randn(7,3))
df5.ix[:4,1]=np.nan
df5.ix[3:4,2]=np.nan
df5.ix[[1,2],0]=np.nan
 df5 

	0	1	2
0	0.555112	NaN	0.043554
1	1.285995	NaN	-0.907715
2	-1.348955	NaN	-1.285340
3	1.864293	NaN	NaN
4	0.931731	NaN	NaN
5	-0.012471	-1.053531	1.240825
6	0.806216	-1.960456	0.905550

df5.fillna(0)

	0	1	2
0	0.555112	0.000000	0.043554
1	1.285995	0.000000	-0.907715
2	-1.348955	0.000000	-1.285340
3	1.864293	0.000000	0.000000
4	0.931731	0.000000	0.000000
5	-0.012471	-1.053531	1.240825
6	0.806216	-1.960456	0.905550

df5.fillna({1:0.5,2:-1,0:1})

	0	1	2
0	0.555112	0.500000	0.043554
1	1.285995	0.500000	-0.907715
2	-1.348955	0.500000	-1.285340
3	1.864293	0.500000	-1.000000
4	0.931731	0.500000	-1.000000
5	-0.012471	-1.053531	1.240825
6	0.806216	-1.960456	0.905550

4、常用的数学统计方法

count：计算非NaN值的数量

describe：针对series和dataframe的各列计算总统计值

min/max:计算最大值和最小值

argmin/argmax：计算能够获取到最大值、最小值的索引值（整数）

quantile:计算样本的分位数0-1

sum：值得和

mean：值得平均值

median：值中位数

mad:根据平均值计算平均绝对距离差

var:样本数值的方差

std：样本数值的标准差

cumsum:样本值的累积和

cummin/summax：样本的累积最大值、最小值

cumprod:样本值的累计积

pct_change:计算百分数的变化

df3=df2.dropna()
print("========================================")
print(df3)
print("========================================")
print(df3.describe())
print("========================================")
print(df3.var())
print("========================================")
print(df3.sum())
print("========================================")
print(df3.cumsum())
print("========================================")
# print(df3.cumprod())

========================================
       age name  历史  数学    语文
two     13  Cfg  98  89  99.0
three   14  Cfg  97  89  97.0
four    15  Mel  96  90  90.0
========================================
        age    历史         数学         语文
count   3.0   3.0   3.000000   3.000000
mean   14.0  97.0  89.333333  95.333333
std     1.0   1.0   0.577350   4.725816
min    13.0  96.0  89.000000  90.000000
25%    13.5  96.5  89.000000  93.500000
50%    14.0  97.0  89.000000  97.000000
75%    14.5  97.5  89.500000  98.000000
max    15.0  98.0  90.000000  99.000000
========================================
age     1.000000
历史      1.000000
数学      0.333333
语文     22.333333
dtype: float64
========================================
age            42
name    CfgCfgMel
历史            291
数学            268
语文            286
dtype: object
========================================
      age       name   历史   数学   语文
two    13        Cfg   98   89   99
three  27     CfgCfg  195  178  196
four   42  CfgCfgMel  291  268  286
========================================

5、pandas：相关系数与协方差

dit={'age':[12,13,14,15],
'语文':[np.nan,99,97,90],
 '数学':[78,89,89,90],
'历史':[90,98,97,96]}
df7=pd.DataFrame(dit,index=['one','two','three','four'])
df7

	age	历史	数学	语文
one	12	90	78	NaN
two	13	98	89	99.0
three	14	97	89	97.0
four	15	96	90	90.0

# 相关系数

df7.corr()

	age	历史	数学	语文
age	1.000000	0.610658	0.817338	-0.952217
历史	0.610658	1.000000	0.954188	0.952217
数学	0.817338	0.954188	1.000000	-0.977356
语文	-0.952217	0.952217	-0.977356	1.000000

# 协方差

df7.cov()

	age	历史	数学	语文
age	1.666667	2.833333	6.000000	-4.500000
历史	2.833333	12.916667	19.500000	4.500000
数学	6.000000	19.500000	32.333333	-2.666667
语文	-4.500000	4.500000	-2.666667	22.333333

6、pandas：唯一值、值计数以及成员资格

(1)unique方法用于获取Series中的唯一值数组(去重数据后的数组)

(2)value_counts方法用于计算一个Series中各值的出现频率

(3)isin方法用于判断矢量化集合的成员资格，可用于选取Series中或者DataFrame中列中数据的子集

# df7.unique()错误使用方法，对于dataframe必须要指定是哪一列，对于series可以直接使用unique
df7["数学"].unique()
array([78, 89, 90], dtype=int64)

# df7.value_counts()错误使用方法，对于dataframe必须要指定是哪一列，对于series可以直接使用value_counts
# df7.value_counts()
df7["数学"].value_counts()

89    2
78    1
90    1
Name: 数学, dtype: int64

mask=[89,90]
print(df7.isin(mask))
print("========================================")
print(df7[df7.isin(mask)])

         age     历史     数学     语文
one    False   True  False  False
two    False  False   True  False
three  False  False   True  False
four   False  False   True   True
========================================
       age    历史    数学    语文
one    NaN  90.0   NaN   NaN
two    NaN   NaN  89.0   NaN
three  NaN   NaN  89.0   NaN
four   NaN   NaN  90.0  90.0

7、pandas：层次索引

(1)在某一个方向拥有多个(两个及两个以上)索引级别

(2)通过层次化索引，pandas能够以较低维度形式处理高纬度的数据

(3)通过层次化索引，可以按照层次统计数据

(4)层次索引包括Series层次索引和DataFrame层次索引

# series的层次索引
data=pd.Series([989.44,987,934,9245,7824],
index=[
 ['2001','2001','2001','2002','2002'],
["苹果","香蕉","西瓜","苹果","西瓜"]
 ])
data

2001  苹果     989.44
      香蕉     987.00
      西瓜     934.00
2002  苹果    9245.00
      西瓜    7824.00
dtype: float64

# 第一层索引
data['2001']

苹果    989.44
香蕉    987.00
西瓜    934.00
dtype: float64

# 第二层索引
# 通过data['2001']获取的数据还是series类型，所以可以使用索引或者下标的方式获取响应的值
data['2001']['苹果':'香蕉']
# data['2001'][0:1]

苹果    989.44
香蕉    987.00
dtype: float64

data['2001':'2002']

2001  苹果     989.44
      香蕉     987.00
      西瓜     934.00
2002  苹果    9245.00
      西瓜    7824.00
dtype: float64

# dataframe的层次索引
dic={"year":[2001,2001,2002,2002,2003],
 "fruit":['apple','banana','apple','banana','apple'],
"prodution":[123,144,5556,768,7977],
"profite":[567,876,978,243,123]}
dfa=pd.DataFrame(dic)
dfa

	fruit	prodution	profite	year
0	apple	123	567	2001
1	banana	144	876	2001
2	apple	5556	978	2002
3	banana	768	243	2002
4	apple	7977	123	2003

# 将year作为一级索引，将fruit作为二级索引
dfa.set_index=["year","fruit"]

dfa

		prodution	profite
year	fruit
2001	apple	123	567
2001	banana	144	876
2002	apple	5556	978
2002	banana	768	243
2003	apple	7977	123

# 获取一列

dfa['prodution']

year  fruit 
2001  apple      123
      banana     144
2002  apple     5556
      banana     768
2003  apple     7977
Name: prodution, dtype: int64

dfa.ix[2001]

	prodution	profite
fruit
apple	123	567
banana	144	876

dfa.ix[2001,'apple']

prodution    123
profite      567
Name: (2001, apple), dtype: int64

dfa.ix[2001:2002]

		prodution	profite
year	fruit
2001	apple	123	567
2001	banana	144	876
2002	apple	5556	978
2002	banana	768	243

dfa.ix[2001:2002]["prodution"]

year  fruit 
2001  apple      123
      banana     144
2002  apple     5556
      banana     768
Name: prodution, dtype: int64

# 按照层次索引进行统计数据
# dfa.sum(level='year')

dfa.sum(level='fruit')

	prodution	profite
fruit
apple	13656	1668
banana	912	1119

dfa.min(level=['year','fruit'])

		prodution	profite
year	fruit
2001	apple	123	567
2001	banana	144	876
2002	apple	5556	978
2002	banana	768	243
2003	apple	7977	123