Pandas数据探索

查看数据
排序
索引和获取数据
应用函数到单元格、列、行
分组
汇总表
增删行列

pandas主要数据结构是Series和DataFrame类
1、series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种Numpy数据类型）及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。
2、DataFrame是一个二维数据结构，即一张格，其中每列数据的类型相同。你可以把它看成由 Series 实例构成的字典。

首先载入必要的库，即 NumPy 和 Pandas

import numpy as np
import pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

后两行表示在编译过程中忽略警告信息。

查看数据

df.head() 查看前 5 行数据。
df.shape查看该数据库的维度，行数和列数。
df.columns查看该数据库的特征名称，即列名。
df.info()查看该数据库的特征类型，注意是否有缺失值。
df.describe()可以显示数值特征（int64 和 float64）的基本统计学特性，如未缺失值的数值、均值、标准差、范围、四分位数等。
df.describe(include=[‘object’, ‘bool’])查看非数值特征的统计数据。

astype() 方法可以更改列的类型：
如：df[‘列名’] = df[‘列名’].astype(‘int64’)
value_counts() 方法可以查看类别（类型为 object ）和布尔值（类型为 bool ）特征：
如：df[‘列名’].value_counts() ——>显示的是数值
df[‘列名’].value_counts(normalize=True) ———>显示的是比例
问题：数据集中有多少男性和女性？

data['sex'].value_counts()

排序

1、根据一列排序
df.sort_values(by=‘列名’, ascending=False)
表示根据某个列名排序。ascending=False表示倒序排列；ascending=True表示升序排列。
2、根据多列排序
df.sort_values(by=[‘列名1’, ‘列名2’],ascending=[True, False])
表示先按列名1 升序排列，再按列名2 降序排列

索引和获取数据

df[‘列名’]得到单独的列
df[P(df[‘Name’])]布尔值索引获取单独的列
如：df[df[‘列名’] == 1].mean()表示当列名的值为1的数的均值。
df[df[‘列名1’] == 1][‘列名2’].mean()表示在列名1的值为1的情况下。对应列名2的均值。
问题：数据集中女性的平均年龄是多少？

data[data['sex'] == 'Female']['age'].mean()

问题：统计男性高收入人群中未婚（包含离婚和分居）人群各自所占数量。

 data[(data['sex'] == 'Male') &(data['marital-status'].isin(['Never-married', 'Separated', 'Divorced']))]['salary'].value_counts()

DataFrame 可以通过列名、行名、行号进行索引。loc 方法为通过名称索引，iloc 方法为通过数字索引。
df.loc[0:5, ‘列名1’:‘列名2’]表示输出0到5行，列名1到列名2的数据。
df.iloc[0:5, 0:3]表示输出前 5 行的前 3 列数据。
df[:1] 和 df[-1:] 可以得到 DataFrame 的首行和末行。

应用函数到单元格、列、行

df.apply(np.max)表示应用函数 max 至每一列，即输出每列的最大值。
map() 方法可以通过一个 {old_value:new_value} 形式的字典替换某一列中的值。
如：d = {‘No’: False, ‘Yes’: True}
df[‘列名’] = df[‘列名’].map(d)
将列名中所有的No替换为False，所有的Yes替换为True。
df = df.replace({‘列名’: d})
当然，使用 repalce() 方法一样可以达到替换的目的。

分组

Pandas 下分组数据的一般形式为：
df.groupby(by=grouping_columns)[columns_to_show].function()
根据 grouping_columns 的值进行分组。
接着，选中感兴趣的列（columns_to_show）。若不包括这一项，那么就会选中所有非 groupby 列（即除 grouping_colums 外的所有列）。
最后，应用一个或多个函数（function）。

汇总表

一、透视表
透视表(Pivot Table)是电子表格程序和其他数据探索软件中一种常见的数据汇总工具。它根据一个或多个键对数据进行聚合，并根据行和列上的分组将数据分配到各个矩形区域中

通过 pivot_table() 方法可以建立透视表，其参数如下：

values 表示需要计算的统计数据的变量列表
index 表示分组数据的变量列表
aggfunc 表示需要计算哪些统计数据，例如，总和、均值、最大值、最小值等。
如：df.pivot_table([‘列名1’, ‘列名2’, ‘列名3’], [‘分组变量列’], aggfunc=‘mean’)

二、交叉表
交叉表（Cross Tabulation）是一种用于计算分组频率的特殊透视表，在 Pandas 中一般使用 crosstab() 方法构建交叉表。
如：pd.crosstab(df[‘列1’], df[‘列2’])——>显示的是数值
pd.crosstab(df[‘列1’], df[‘列2’], normalize=True)——>显示的是比例
问题：计算各国超过和低于 50K 人群各自的平均周工作时长。

pd.crosstab(data['native-country'], data['salary'],values=data['hours-per-week'], aggfunc=np.mean).T

增删行列

增：
使用 insert()方法添加列
df.insert(loc=len(df.columns), column=‘添加的列名’, value=值)
减：
使用 drop() 方法删除列和行
移除先前创捷的列：
df.drop([‘列名1’, ‘列名2’], axis=1, inplace=True)axis=1表示列，inplace 参数表示是否修改原始 DataFrame
删除行：
df.drop([1, 2]).head()