pandas最快入门(一）-读取与数据结构
pandas读取文件
本系列教程采用的数据为上证01号股票数据，感谢Tushare金融社区的数据分享
读取csv文件
import pandas as pd
#读取csv文件
fpath="test.csv"
df=pd.read_csv(fpath,encoding='gbk')
#查看前几行
df.head()
| 编号 | 操作方式 | 催化剂总质量（mg） | HAP:Co/SiO2 | Co/SiO2（wt%） | 乙醇浓度（ml/min） | 温度 | 乙醇转化率（%） | 乙烯选择性（%） | C4烯烃选择性（%） | 乙醛选择性（%） | 碳数为4-12脂肪醇选择性（%） | 甲基苯甲醛和甲基苯甲醇选择性（%） | 其他生成物的选择性（%） | C4烯烃收率（乙醇转化率*C4烯烃选择性） | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 1 | 400 | 1.0 | 1.0 | 1.68 | 250 | 2.07 | 1.17 | 34.05 | 2.41 | 52.59 | 0.00 | 9.78 | 0.703871 |
| 1 | 1 | 1 | 400 | 1.0 | 1.0 | 1.68 | 275 | 5.85 | 1.63 | 37.43 | 1.42 | 53.21 | 0.00 | 6.31 | 2.190299 |
| 2 | 1 | 1 | 400 | 1.0 | 1.0 | 1.68 | 300 | 14.97 | 3.02 | 46.94 | 4.71 | 35.16 | 1.00 | 9.17 | 7.026398 |
| 3 | 1 | 1 | 400 | 1.0 | 1.0 | 1.68 | 325 | 19.68 | 7.97 | 49.70 | 14.69 | 15.16 | 2.13 | 10.35 | 9.781635 |
| 4 | 1 | 1 | 400 | 1.0 | 1.0 | 1.68 | 350 | 36.80 | 12.46 | 47.21 | 18.66 | 9.22 | 1.69 | 10.76 | 17.373760 |
#查看形状
df.shape
(114, 15)
#查看属性
df.columns
Index(['编号', '操作方式', '催化剂总质量（mg）', 'HAP:Co/SiO2', 'Co/SiO2（wt%）','乙醇浓度（ml/min）', '温度', '乙醇转化率（%）', '乙烯选择性（%）', 'C4烯烃选择性（%）', '乙醛选择性（%）','碳数为4-12脂肪醇选择性（%）', '甲基苯甲醛和甲基苯甲醇选择性（%）', '其他生成物的选择性（%）','C4烯烃收率（乙醇转化率*C4烯烃选择性）'],dtype='object')
#查看索引
df.index
RangeIndex(start=0, stop=114, step=1)
读取txt文件
#当header=None即没有标题时可以手动指定names=
fpath='book.txt'
df=pd.read_csv(fpath,sep="\t",#header=True,#names=['x','y','z'])
df
| 序号 书名 分类 | |
|---|---|
| 0 | 1 HTML5+CSS3+JavaScript从入门到精通（标准版） ... |
| 1 | 2 JavaWeb项目开发实战入门（全彩版） ... |
| 2 | 3 案例学WEB前端开发 ... |
| 3 | 4 一看就停不下来的中国史 ... |
| 4 | 5 显微镜下的大明 ... |
| 5 | ... |
读取excel文件
fpath='test.xlsx'
df=pd.read_excel(fpath)
df.head()
| 编号 | 操作方式 | 催化剂总质量（mg） | HAP:Co/SiO2 | Co/SiO2（wt%） | 乙醇浓度（ml/min） | 温度 | 乙醇转化率（%） | 乙烯选择性（%） | C4烯烃选择性（%） | 乙醛选择性（%） | 碳数为4-12脂肪醇选择性（%） | 甲基苯甲醛和甲基苯甲醇选择性（%） | 其他生成物的选择性（%） | C4烯烃收率（乙醇转化率*C4烯烃选择性） | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 1 | 400 | 1.0 | 1.0 | 1.68 | 250 | 2.067169 | 1.17 | 34.05 | 2.41 | 52.59 | 0.00 | 9.78 | 0.703871 |
| 1 | 1 | 1 | 400 | 1.0 | 1.0 | 1.68 | 275 | 5.851721 | 1.63 | 37.43 | 1.42 | 53.21 | 0.00 | 6.31 | 2.190299 |
| 2 | 1 | 1 | 400 | 1.0 | 1.0 | 1.68 | 300 | 14.968891 | 3.02 | 46.94 | 4.71 | 35.16 | 1.00 | 9.17 | 7.026398 |
| 3 | 1 | 1 | 400 | 1.0 | 1.0 | 1.68 | 325 | 19.681359 | 7.97 | 49.70 | 14.69 | 15.16 | 2.13 | 10.35 | 9.781635 |
| 4 | 1 | 1 | 400 | 1.0 | 1.0 | 1.68 | 350 | 36.801017 | 12.46 | 47.21 | 18.66 | 9.22 | 1.69 | 10.76 | 17.373760 |
读取mysql表
#此处只给出范例，请连接自己的数据库再使用
import pymssql
#连接信息
con=pymssql.connect(host='127.0.0.1',user='root',password='1234567',database='test',charset='utf-8')
#sql语句+连接信息
df=pd.read_sql("select * from teaches",con=con)
df.head()
panda数据结构
DataFrame:二维数据，整个表格，部分矩表二维表格也是DataFrame
Series:一维数据，行或者列，部分行列也是Series
列表创建series
s1=pd.Series([1,'a',5.2,7],index=['b','c','d','e'])
s1
b 1
c a
d 5.2
e 7
dtype: object
s1.index
Index(['b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')
字典创建series
#使用字典方式创建，可以使用字典方式访问
dict={'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}
s=pd.Series(dict)
s
a 1
b 2
c 3
d 4
dtype: int64
print(s['a'])
print(type(s['a']))
print(s[['a','b']])
print(type(s[['a','b']]))
1
<class 'numpy.int64'>
a 1
b 2
dtype: int64
<class 'pandas.core.series.Series'>
多个字典创建DataFrame
dict={'a':[1,9,1],'b':[2,1,7],'c':[1,2,5],'d':[6,3,0]}
df=pd.DataFrame(dict)
df
| a | b | c | d | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 2 | 1 | 6 |
| 1 | 9 | 1 | 2 | 3 |
| 2 | 1 | 7 | 5 | 0 |
df.columns
Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')
df.index
RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)
df.dtypes
a int64
b int64
c int64
d int64
dtype: object
DataFrame中查询Series
#查询单列是Series
df['a']
0 1
1 9
2 1
Name: a, dtype: int64
#查询多列（行）也是DataFrame
df[['a','d']]
| a | d | |
|---|---|---|
| 0 | 1 | 6 |
| 1 | 9 | 3 |
| 2 | 1 | 0 |
#查询一行
df.loc[1]
a 9
b 1
c 2
d 3
Name: 1, dtype: int64
#查询多行
df.loc[1:3]
| a | b | c | d | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 9 | 1 | 2 | 3 |
| 2 | 1 | 7 | 5 | 0 |
源代码和相应数据下载请点击 https://github.com/MiaoChenglin125/Data-Acquisition/tree/master/pandas%E6%93%8D%E4%BD%9C
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