【Python】推荐20个好用到爆的Pandas函数方法
今天分享几个不为人知的pandas
函数,大家可能平时看到的不多,但是使用起来倒是非常的方便,也能够帮助我们数据分析人员大幅度地提高工作效率,同时也希望大家看完之后能够有所收获
items()
方法iterrows()
方法insert()
方法assign()
方法eval()
方法pop()
方法truncate()
方法count()
方法add_prefix()
方法/add_suffix()
方法clip()
方法filter()
方法first()
方法isin()
方法df.plot.area()
方法df.plot.bar()
方法df.plot.box()
方法df.plot.pie()
方法
items()
方法
pandas当中的items()
方法可以用来遍历数据集当中的每一列,同时返回列名以及每一列当中的内容,通过以元组的形式,示例如下
df = pd.DataFrame({'species': ['bear', 'bear', 'marsupial'],'population': [1864, 22000, 80000]},index=['panda', 'polar', 'koala'])
df
output
species population
panda bear 1864
polar bear 22000
koala marsupial 80000
然后我们使用items()
方法
for label, content in df.items():print(f'label: {label}')print(f'content: {content}', sep='\n')print("=" * 50)
output
label: species
content: panda bear
polar bear
koala marsupial
Name: species, dtype: object
==================================================
label: population
content: panda 1864
polar 22000
koala 80000
Name: population, dtype: int64
==================================================
相继的打印出了‘species’和‘population’这两列的列名和相应的内容
iterrows()
方法
而对于iterrows()
方法而言,其功能则是遍历数据集当中的每一行,返回每一行的索引以及带有列名的每一行的内容,示例如下
for label, content in df.iterrows():print(f'label: {label}')print(f'content: {content}', sep='\n')print("=" * 50)
output
label: panda
content: species bear
population 1864
Name: panda, dtype: object
==================================================
label: polar
content: species bear
population 22000
Name: polar, dtype: object
==================================================
label: koala
content: species marsupial
population 80000
Name: koala, dtype: object
==================================================
insert()
方法
insert()
方法主要是用于在数据集当中的特定位置处插入数据,示例如下
df.insert(1, "size", [2000, 3000, 4000])
output
species size population
panda bear 2000 1864
polar bear 3000 22000
koala marsupial 4000 80000
可见在DataFrame
数据集当中,列的索引也是从0开始的
assign()
方法
assign()
方法可以用来在数据集当中添加新的列,示例如下
df.assign(size_1=lambda x: x.population * 9 / 5 + 32)
output
species population size_1
panda bear 1864 3387.2
polar bear 22000 39632.0
koala marsupial 80000 144032.0
从上面的例子中可以看出,我们通过一个lambda
匿名函数,在数据集当中添加一个新的列,命名为‘size_1’,当然我们也可以通过assign()
方法来创建不止一个列
df.assign(size_1 = lambda x: x.population * 9 / 5 + 32,size_2 = lambda x: x.population * 8 / 5 + 10)
output
species population size_1 size_2
panda bear 1864 3387.2 2992.4
polar bear 22000 39632.0 35210.0
koala marsupial 80000 144032.0 128010.0
eval()
方法
eval()
方法主要是用来执行用字符串来表示的运算过程的,例如
df.eval("size_3 = size_1 + size_2")
output
species population size_1 size_2 size_3
panda bear 1864 3387.2 2992.4 6379.6
polar bear 22000 39632.0 35210.0 74842.0
koala marsupial 80000 144032.0 128010.0 272042.0
当然我们也可以同时对执行多个运算过程
df = df.eval('''
size_3 = size_1 + size_2
size_4 = size_1 - size_2
''')
output
species population size_1 size_2 size_3 size_4
panda bear 1864 3387.2 2992.4 6379.6 394.8
polar bear 22000 39632.0 35210.0 74842.0 4422.0
koala marsupial 80000 144032.0 128010.0 272042.0 16022.0
pop()
方法
pop()方法主要是用来删除掉数据集中特定的某一列数据
df.pop("size_3")
output
panda 6379.6
polar 74842.0
koala 272042.0
Name: size_3, dtype: float64
而原先的数据集当中就没有这个‘size_3’这一例的数据了
truncate()
方法
truncate()方法主要是根据行索引来筛选指定行的数据的,示例如下
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],'B': ['f', 'g', 'h', 'i', 'j'],'C': ['k', 'l', 'm', 'n', 'o']},index=[1, 2, 3, 4, 5])
output
A B C
1 a f k
2 b g l
3 c h m
4 d i n
5 e j o
我们使用truncate()方法来做一下尝试
df.truncate(before=2, after=4)
output
A B C
2 b g l
3 c h m
4 d i n
我们看到参数before
和after
存在于truncate()
方法中,目的就是把行索引2之前和行索引4之后的数据排除在外,筛选出剩余的数据
count()
方法
count()
方法主要是用来计算某一列当中非空值的个数,示例如下
df = pd.DataFrame({"Name": ["John", "Myla", "Lewis", "John", "John"],"Age": [24., np.nan, 25, 33, 26],"Single": [True, True, np.nan, True, False]})
output
Name Age Single
0 John 24.0 True
1 Myla NaN True
2 Lewis 25.0 NaN
3 John 33.0 True
4 John 26.0 False
我们使用count()
方法来计算一下数据集当中非空值的个数
df.count()
output
Name 5
Age 4
Single 4
dtype: int64
add_prefix()方法/add_suffix()方法
add_prefix()
方法和add_suffix()
方法分别会给列名以及行索引添加后缀和前缀,对于Series()
数据集而言,前缀与后缀是添加在行索引处,而对于DataFrame()
数据集而言,前缀与后缀是添加在列索引处,示例如下
s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
output
0 1
1 2
2 3
3 4
dtype: int64
我们使用add_prefix()
方法与add_suffix()
方法在Series()
数据集上
s.add_prefix('row_')
output
row_0 1
row_1 2
row_2 3
row_3 4
dtype: int64
又例如
s.add_suffix('_row')
output
0_row 1
1_row 2
2_row 3
3_row 4
dtype: int64
而对于DataFrame()
形式数据集而言,add_prefix()
方法以及add_suffix()
方法是将前缀与后缀添加在列索引处的
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [3, 4, 5, 6]})
output
A B
0 1 3
1 2 4
2 3 5
3 4 6
示例如下
df.add_prefix("column_")
output
column_A column_B
0 1 3
1 2 4
2 3 5
3 4 6
又例如
df.add_suffix("_column")
output
A_column B_column
0 1 3
1 2 4
2 3 5
3 4 6
clip()
方法
clip()
方法主要是通过设置阈值来改变数据集当中的数值,当数值超过阈值的时候,就做出相应的调整
data = {'col_0': [9, -3, 0, -1, 5], 'col_1': [-2, -7, 6, 8, -5]}
df = pd.DataFrame(data)
output
df.clip(lower = -4, upper = 4)
output
col_0 col_1
0 4 -2
1 -3 -4
2 0 4
3 -1 4
4 4 -4
我们看到参数lower
和upper
分别代表阈值的上限与下限,数据集当中超过上限与下限的值会被替代。
filter()
方法
pandas
当中的filter
()方法是用来筛选出特定范围的数据的,示例如下
df = pd.DataFrame(np.array(([1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12])),index=['A', 'B', 'C', 'D'],columns=['one', 'two', 'three'])
output
one two three
A 1 2 3
B 4 5 6
C 7 8 9
D 10 11 12
我们使用filter()
方法来筛选数据
df.filter(items=['one', 'three'])
output
one three
A 1 3
B 4 6
C 7 9
D 10 12
我们还可以使用正则表达式来筛选数据
df.filter(regex='e$', axis=1)
output
one three
A 1 3
B 4 6
C 7 9
D 10 12
当然通过参数axis
来调整筛选行方向或者是列方向的数据
df.filter(like='B', axis=0)
output
one two three
B 4 5 6
first()
方法
当数据集当中的行索引是日期的时候,可以通过该方法来筛选前面几行的数据
index_1 = pd.date_range('2021-11-11', periods=5, freq='2D')
ts = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]}, index=index_1)
ts
output
A
2021-11-11 1
2021-11-13 2
2021-11-15 3
2021-11-17 4
2021-11-19 5
我们使用first()
方法来进行一些操作,例如筛选出前面3天的数据
ts.first('3D')
output
A
2021-11-11 1
2021-11-13 2
isin()
方法
isin()
方法主要是用来确认数据集当中的数值是否被包含在给定的列表当中
df = pd.DataFrame(np.array(([1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12])),index=['A', 'B', 'C', 'D'],columns=['one', 'two', 'three'])
df.isin([3, 5, 12])
output
one two three
A False False True
B False True False
C False False False
D False False True
若是数值被包含在列表当中了,也就是3、5、12当中,返回的是True
,否则就返回False
df.plot.area()
方法
下面我们来讲一下如何在Pandas
当中通过一行代码来绘制图表,将所有的列都通过面积图的方式来绘制
df = pd.DataFrame({'sales': [30, 20, 38, 95, 106, 65],'signups': [7, 9, 6, 12, 18, 13],'visits': [20, 42, 28, 62, 81, 50],
}, index=pd.date_range(start='2021/01/01', end='2021/07/01', freq='M'))ax = df.plot.area(figsize = (10, 5))
output
df.plot.bar()
方法
下面我们看一下如何通过一行代码来绘制柱状图
df = pd.DataFrame({'label':['A', 'B', 'C', 'D'], 'values':[10, 30, 50, 70]})
ax = df.plot.bar(x='label', y='values', rot=20)
output
当然我们也可以根据不同的类别来绘制柱状图
age = [0.1, 17.5, 40, 48, 52, 69, 88]
weight = [2, 8, 70, 1.5, 25, 12, 28]
index = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G']
df = pd.DataFrame({'age': age, 'weight': weight}, index=index)
ax = df.plot.bar(rot=0)
output
当然我们也可以横向来绘制图表
ax = df.plot.barh(rot=0)
output
df.plot.box()
方法
我们来看一下箱型图的具体的绘制,通过pandas
一行代码来实现
data = np.random.randn(25, 3)
df = pd.DataFrame(data, columns=list('ABC'))
ax = df.plot.box()
output
df.plot.pie()
方法
接下来是饼图的绘制
df = pd.DataFrame({'mass': [1.33, 4.87 , 5.97],'radius': [2439.7, 6051.8, 6378.1]},index=['Mercury', 'Venus', 'Earth'])
plot = df.plot.pie(y='mass', figsize=(8, 8))
output
除此之外,还有折线图、直方图、散点图等等,步骤与方式都与上述的技巧有异曲同工之妙,大家感兴趣的可以自己另外去尝试。
往期精彩回顾适合初学者入门人工智能的路线及资料下载机器学习及深度学习笔记等资料打印机器学习在线手册深度学习笔记专辑《统计学习方法》的代码复现专辑
AI基础下载黄海广老师《机器学习课程》视频课黄海广老师《机器学习课程》711页完整版课件
本站qq群554839127,加入微信群请扫码:
【Python】推荐20个好用到爆的Pandas函数方法相关推荐
- 【Python】分享14条非常实用的Pandas函数方法,建议珍藏!!
今天和大家来分享几个十分好用的pandas函数,可能平时并不是特别的常见,但是却能够帮助我们在平时的工作.学习当中极大的提高效率,小编也希望读者朋友们在看完本文之后能够大有收获 1 ExcelWrit ...
- python爬虫(20)使用真实浏览器打开网页的两种方法
1.使用系统自带库 os 这种方法的优点是,任何浏览器都能够使用, 缺点不能自如的打开一个又一个的网页 import os os.system('"C:/Program Files/Int ...
- 全面讲解Python列表数组(三)列表数组类型的内置函数方法
列表数组类型的内置函数方法 这里有一个列表 list1[1,2,3,4,1,5,6,7,8,9] 一, count() list1.count(1) 2 作用是计算列表一个元素出现的次数; 二. in ...
- python读取20万数据Excel文件+拆分数据
python读取20万数据Excel文件 使用普通的pandas读取Excel,再结合xlrd读取,可能会读取的Excel数据会不全,最多只能读取到65535+行的数,如果读取超大excel数据时就读 ...
- 【干货分享】推荐6个好用到爆的Pycharm插件
相信对于不少的Python程序员们都是用Pycharm作为开发时候的IDE来使用的,今天小编来分享几个好用到爆的Pycharm插件,在安装上之后,你的编程效率.工作效率都能够得到极大地提升. 安装方法 ...
- python推荐书籍-有哪些 Python 经典书籍?
内容太长,完整内容请访问原文: python 3.7极速入门教程9最佳python中文工具书籍下载 筛选了2年内优秀的python书籍,个别经典的书籍扩展到5年内. python现在的主流版本是3.7 ...
- python推荐书籍-7本经典的Python书籍,你都读过了么?
许多程序员都认为Python是最适合作为入门的编程语言,而有的程序员却认为Python是你应该学的最后一门编程语言,无论如何,毋庸置疑Python是一门非常流行的编程语言,根据TIOBE Index, ...
- python装饰器-Python基础-20装饰器
20.装饰器 20.1 函数基础知识 在Python中函数为一等公民,我们可以: 把函数赋值给变量 在函数中定义函数 在函数中返回函数 把函数传递给函数 20.1.1 把函数赋值给变量 在Python ...
- 零基础学python看什么书-零基础学python推荐几本python学习的书籍
原标题:零基础学python推荐几本python学习的书籍 无论是否已经学习了一些其他的编程语言,在开始学习Python时,都应该先从Python的基本概念学起,这样在之后的编程实战中就能尽量减少因为 ...
最新文章
- 通风与防排烟工程电子书_暖通、通风、防排烟风管如何做抗震设计呢?
- SpringBoot之web开发
- Netty4服务端和客户端实现
- c++ 之动态数组简单介绍
- javaweb学习总结(二十五):jsp简单标签开发(一)
- awk的sub函数和gsub函数的用法
- dbms_xplan之display_cursor函数的使用
- java和C++之单例类双重检查加锁
- SpringBoot 配置文件bootstrap和application的区别
- 政府工作报告:让更多科研人员可以“十年磨一剑”
- rdd 内生分组_04、常用RDD操作整理
- js 将点击事件当作参数引入_NodeJS中的事件驱动程序实现原理解析
- 深度学习:径向基网络(RBF)
- python pyz_python-3.x – 如何在Alpine Linux容器上安装pyz...
- 【无标题】手机扩容或更换字库后的指纹. 基带. 账号 .解锁等故障分析
- 43张图详解计算机网络,看这一篇就够了
- 什么是 SNMP 和 MIB什么是 SNMP 和 MIB
- 动态调试|Maccms SQL 注入分析(附注入盲注脚本)
- 【IP 笔记 2.】北邮 互联网协议 Internet Protocol - Transport Layer
- 计算机网络--哈工大网课--MOOC中国大学 慕课 答案
热门文章
- 微信扫码支付官方配置(一)
- C# 非模式窗体show()和模式窗体showdialog()的区别
- 【☆】javascript数据类型拾遗
- 安卓学习之--如何关闭所有的activity
- 不带参数的SQL语句执行方法
- gentoo rt-thread scons --menuconfig libs/lxdialog/util.o: undefined reference to symbol 'nodelay'
- 渗透测试网络环境搭建
- Lucene 简单手记
- 如何向mysql导入数据库(。sql文件)
- 存储过程,触发器,事务和锁