文章目录

0. 基本概念
- Series
- - （一）创建Series
  - （二）Series的简单操作
- DataFrame
- - （一）创建DataFrame
1. 数据选取
- 1.1 [[]]
- 1.2 copy()
- 1.3 列操作
- 1.4 行操作
- 1.5 行-列
- 1.6 数据筛选
2. 加载数据
- 2.1 Txt
- 2.2 Csv
- Excel
3. 排序与合并
- 3.1 Series排序
- 3.2 DataFrame排序
- 3.3 Rank
- 3.4 merge（按列匹配合并）
- 3.5 concat（数据的拼接）
4. 数据汇总
- 4.1 特殊值（info, describe）
- 4.2 分组统计
5. 时间序列
- 5.1 初始化时间序列
- 5.2 时间索引
- 5.3 重采样
参考资料

0. 基本概念

Pandas的数据类型是一张表，可以把Pandas理解为内存型的数据库。

import pandas as pd

Series：列
DataFrame：表

Series

（一）创建Series

1. 使用列表list创建Series
（1）默认列表索引从0 - n-1

# 使用列表List初始化序列，索引值默认为0-n
ser = pd.Series(['张三', '李四', '王五'])
ser

0 张三
1 李四
2 王五
dtype: object

（2）可以通过 index 参数指定索引值

ser = pd.Series(['张三', '李四', '王五'], index = list(range(1,4)))  # index 指定索引值
ser

1 张三
2 李四
3 王五
dtype: object

2. 使用字典dict创建Series
（1）默认索引值为字典的’key’值

data = {'Beijing': 9240, 'Shanghai': 8960, 'Guangzhou': 7400}
ser3 = pd.Series(data)
ser3

Beijing 9240
Shanghai 8960
Guangzhou 7400
dtype: int64

（二）Series的简单操作

1. 修改元素值
（1）修改单独元素值
需要指定索引，可以修改指定索引的元素值。
（2）修改整列元素值
直接对Series操作，会修改整列元素值

ser2 = pd.Series([18, 19, 20], index = range(1,4))
ser2 + 1

1 19
2 20
3 21
dtype: int64

2. 类型转换

转换	代码
series -> dict	.to_dict()
series -> list	.to_list()
series -> frame	.to_frame()
series -> json	.to_json()

ser3.to_frame()

DataFrame

（一）创建DataFrame

1. 由numpy创建
numpy初始化创建的DataFrame的索引（index）和列名（columns）都是由 0 - n-1 的数字组成。

import numpy as np
data = np.arange(100, 109).reshape(3, -1)
df = pd.DataFrame(data)
df

2. 由dict创建
dict初始化创建的DataFrame的列名与dict的key值保持相同

data = {'name':['Jack', 'Marry', 'Ken'],'age': [19, 20, 17],'height': [1.68, 1.76, 1.80]
}
df = pd.DataFrame(data)
df

3. 索引与列名
可以通过.columns获得列名，.index获得索引。可以在初始化时指定索引和列名或者后期更改

df1 = pd.DataFrame(data, columns=['name','age','height','email'], index = range(1,4))
df1

# 获取列名
df.columns
# 索引信息
df.index
# 修改列名
df.columns = ['userName', 'age', 'height']
# 修改行索引
df.index = ['ABC']  # 通过字符串赋值
df.index = range(df.shape[0])
df

Index([‘name’, ‘age’, ‘height’], dtype=‘object’)
RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)

1. 数据选取

Index：返回DataFrame行的索引列表，常用于索引切片
Columns：返回DataFrame列的索引，常用于索引和切片
loc：返回DataFrame指定自定义索引的行
iloc：返回DataFrame指定真是位置索引的行
注意：loc[], columns[]都是索引向量。
shape：返回DataFrame行数、列数的列表
drop(index , axis = )：删除指定索引，指定行（0）列（1）的元素
[], [[]]：分别以Series和DataFrame形式从DataFrame中读取数据
iat[x, y]：返回指定行列元素

1.1 [[]]

需要取出DataFrame某一列时，得到的是Series变量。有些时候需要取出的列为DataFrame格式。

# 取出一列(Series格式)
df['name']
df.name# DataFrame格式
df[['name', 'age']]

0 张三
1 李四
2 王五
3 赵六
Name: name, dtype: object

1.2 copy()

由于DataFrame的特性，对提取出的某一列的修改会影响到主表的值。当需要独立修改列提取出来的列数据时，可以采用copy()函数。

names = df.name.copy()
names[0] = '张三'
names
df

0 张三
1 李四
2 王五
3 赵六
Name: name, dtype: object

1.3 列操作

包括对列的增、删、改、查
1. 增加列
直接通过索引值新增一列

import datetime   # 获得出生年月
df['year'] = datetime.datetime.now().year - df.age
df

2. 删除指定列
df.drop(索引，axis = 1)：axis默认为0，表示行。

df1 = df.drop('year', axis = 1)   # 默认为0，删除列时需要指定为1
df1

注意：drop()函数不会改变调用对象本身，获得值需要使用新的变量保存

3. 修改某列元素
通过[]或[[]]得到某列后，修改指定元素。这次修改会影响到DataFrame。

4. 查看某列元素
使用“[]”或“[[ ]]”以Series或DataFrame的格式输出某一列或几列

1.4 行操作

包括对行的增、删、改、查
1. 在指定位置增加行
.loc[]能够返回指定索引值行的元素。DataFrame[]可以直接操作列元素，操作行元素时需要添加loc[]函数

# 在最后一行插入
df.loc[df.shape[0]] = {'age':21,'name':'LongXin','height':1.76,'year':2001}
df

2. 删除指定行

通过.drop()函数，删除指定索引的行

df = df.drop(df.shape[0]-1, axis =0)
df = df.drop(2, axis =0)
df

删除后，行索引中缺少了2，因此需要重新更新行索引

通过index函数，重新恢复行索引

df.index = range(df.shape[0])
df

3. 查找某行元素

loc[]： 根据自定义的索引值查找，行索引中必须有指定索引值，否则会发生报错。
iloc[]： 根据物理位置的索引值查找，行索引中不一定有指定索引值

1.5 行-列

当我们希望找到指定行、指定列时，可以采用loc[]结合行索引和列索引、iat[]直接索引
例如，我们想获得倒数2行，'age’和’name’列的数据

df.loc[df.index[-2:], ['name', 'age']]
df

df1
df1.iat[1,1] = 66
df1

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/89c6fbc5999d44519b1181cb8ae5807c.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5YagbG9uZ-mmqA==,size_1 0,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)

1.6 数据筛选

筛选指定范围数据
筛选指定元素数据
[ ], loc
query(’’)
isin

（1）筛选指定范围数据
可以使用[], loc, query()三种方法筛选出指定范围的数据。
方法一：[ [判断语句] ]嵌套
将复合条件的所有行的所有列输出

df['height'] >= 1.65
df[df['height'] >= 1.65]

0 True
1 True
2 True
3 True
4 True
Name: height, dtype: bool

方法二：loc(判断语句，指定列)
在[ [ ] ]的基础上，可以输出复合条件的所有行的指定列元素。

df.loc[(df['height'] >= 1.65)&(df['age']<=20),['name', 'age', 'height']]

方法三：query(‘字符串’)
通过判断字符串，输出符合条件的数据。效果与[ [判断] ]相同。

df.query('height >=1.65 and age <=20 or name == "jack" ')
age = 20
df.query('age < @age')  # @变量

方法四：isin()
判断元素是否在指定列中，然后返回指定元素

# isin() 判断元素是否存在
df['age'].isin([18,19])
df[df['age'].isin([18,19])]

0 True
1 False
2 False
3 False
4 False
Name: age, dtype: bool

2. 加载数据

Text
CSV
Excel
Html
MySQL

2.1 Txt

通过pd.read_table函数可以读取txt文件，其中有如下重要参数

sep：默认为tab，指定分割符
header：默认第一行为列名，选择None可以取消
names：人为设定列名，默认为0-n

pd.read_table('D:\\Jupyter_notebook\\pandas_data\\03.txt', sep = ':', header =None )
pd.read_table('D:\\Jupyter_notebook\\pandas_data\\03.txt', sep = ':', header =None, names = ['name', 'pwd', 'uid', 'gid', 'local', 'home', 'shell'] )

2.2 Csv

通过pd.read_csv文件读取，csv文件是以,为分割符的文件。重要参数如下

header：默认第一行为列名，选择None可以取消

# csv 数据由,进行分割
pd.read_csv('D:\\Jupyter_notebook\\pandas_data\\04.csv')

Excel

需要引入xlrd包，通过pd.read_excel()读取excel文件。重要参数如下：

header：默认第一行为列名，选择None可以取消

# Excel
import xlrd
pd.read_excel('D:\\Jupyter_notebook\\pandas_data\\05.xlsx')

3. 排序与合并

Sort
rank
merge
Concat

3.1 Series排序

sort_index(ascending = True)：按序号排序，默认为True即按升序
sort_values(ascending = True)：按值排序，默认为True即按升序

3.2 DataFrame排序

sort_index(axis = 0, ascending = True)：按行或列序号排序(0 or 1)，默认为1 and True即按行序号的升序
sort_values(by = [], ascending = True)：按指定列的值排序，默认为True即按升序

df = pd.DataFrame(arr, index = [0,2,1], columns = list('cab'))
# 单独对DataFrame的某一列排序
df.sort_values(by = ['c','a'], ascending = False)

3.3 Rank

获得每个元素在对应列从小到大的排序。常见参数如下：

method = ‘average’
‘average’：当大小相同时，取平均值为序
‘max’：当大小相同时，取最大序号
‘min’：当大小相同时，取最小序号
‘first’：当大小相同时，按照在内存中的存储顺序为序

df.rank()  # 获得每个元素在对应列按照从小到大的排名
df.rank(method = 'first')  # 默认为average, first表示相同时按内存先后进行排序
df.rank(method = 'min')  # min max表示相同时取min or max
df.rank(method = 'max')  # min max表示相同时取min or max

3.4 merge（按列匹配合并）

pd.merge(df1, df2, on = ‘X’, how = ‘inner’)
将df1, df2按照X属性合并。可能的方法有inner_join（只有匹配的项）, left_join（df2对df1进行描述）, right_join（df1对df2进行描述）, outer_join（包含所有项，无匹配项的为NaN）。
inner只输出匹配的项，left, right输出指定项，outer输出所有项。

df1 = pd.DataFrame({'number': ['s1', 's2', 's1', 's3', 's1', 's1', 's2', 's4'],'score':  np.random.randint(50, 100, size = 8),
})
df1
df2 = pd.DataFrame({'number': ['s1', 's2', 's3', 's5'],'name':  ['张三', '李四', '王五', '赵六']
})
df2

pd.merge(df1, df2, on = 'number')  # inner_join 连接方式

pd.merge(df1, df2, on = 'number', how = 'left')  # 左连接

pd.merge(df1, df2, on = 'number', how = 'right')  # 右连接

pd.merge(df1, df2, on = 'number', how = 'outer')  # 右连接

3.5 concat（数据的拼接）

当我们有多个表格需要拼接到一块儿时，可以采用concat进行表格拼接

concat([df1, df2], axis = 0)
将df1, df2纵向（axis = 0默认）或横向（axis = 1）拼接

data = np.arange(1, 5).reshape(2,-1)
df1 = pd.DataFrame(data)
df2 = pd.DataFrame(np.zeros((2,2)))
# 数据的拼接
pd.concat([df1, df2])
# 数据的拼接
pd.concat([df1, df2], axis = 1)

4. 数据汇总

describe
info
count
mean
sum

数据处理步骤

数据初探：通过head(5), tail(5)查看首尾元素，了解数据结构。
特殊值查看：通过info(), describe()查看包括NaN、元素个数、标准差、中位数等特殊数值

4.1 特殊值（info, describe）

data = [[1, None],[None, None],[8, 9],[3, 4]
]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['a', 'b'])
# 数据处理第一步：数据结构+特殊值 head() -> info() --> describe()
df.info()   # 行列、数据类型、None值个数及列分布、内存占用
df.describe() # 数据个数、分布描述

4.2 分组统计

DataFrame可用通过groupby(‘X’)函数，以X或[X,…]为列别将DataFrame进行划分。通过对不同的分类层数使用如sum(), max()等函数，统计各个类别的数量。还可以通过for循环，输出分类结果。

import xlrd
df = pd.read_excel('D:\\Jupyter_notebook\\pandas_data\\data.xlsx')
df

# 分类统计
grouped = df.groupby('类别')
for name, data in grouped:print(name)print(data)
# 各类别所属元素
for name, data in grouped:print(name)print(data['名称'].unique())

服装
日期名称类别单价数量金额
0 2018-07-01 商品A 服装 20 2 40
1 2018-07-02 商品B 服装 200 3 600
3 2018-07-04 商品A 服装 22 5 110
4 2018-07-05 商品B 服装 220 6 1320
6 2018-07-07 商品A 服装 30 3 90
7 2018-07-08 商品A 服装 800 1 800
9 2018-07-10 商品B 服装 230 3 690
10 2018-07-11 商品A 服装 28 1 28
食品
日期名称类别单价数量金额
2 2018-07-03 商品C 食品 1200 4 4800
5 2018-07-06 商品C 食品 1000 7 7000
8 2018-07-09 商品C 食品 1300 4 5200

服装
[‘商品A’ ‘商品B’]
食品
[‘商品C’]

grouped = df.groupby(['类别', '名称'])
grouped[['单价']].max()

5. 时间序列

datetime
time
date_range：date_range(start, end, freq= , periods=)生成时间序列
to_datetime：将date_range()产生的时间序列转换为时间索引
set_index
resample：重新采样，重新组织时间序列的采样频率

5.1 初始化时间序列

Pandas使用pd.date_range()初始化时间序列。有两种初始化方法。

指定起止时间
指定开始时间与需要个数

其中date_range()包含两个重要参数：

freq = ‘D’：设置序列频率。默认为D一天为单位，常见有 ‘w’：周，‘M’：月，‘Q’：季度，‘H’：时，‘T’：分，‘S’：秒
period：指定序列个数

pd.date_range('2018-5-1', '2020-2-15',freq = 'Q')
# 未知起始日期，指定periods长度
pd.date_range('2020-05-01', freq = 'Q', periods = 10)

5.2 时间索引

由date_range生成的时间序列不能直接作为时间索引。需要==to_datetime()==函数将其转换为索引。
将时间转换为索引后，对时间引用的便捷程度将大大提升。

from datetime import datetime
import numpy as np
data = {'time': pd.date_range('2022-01-01', periods = 200000, freq = 'T'),'cpu' : np.random.randn(200000) + 10
}
df = pd.DataFrame(data)
df# 让时间作为索引
s = pd.to_datetime(df.time)
df.index = s
df = df.drop('time', axis = 1)
df

某一时间段

df['2022-02-03 08:30:00':'2022-03-03 08:30:00']

指定时间

df['2022-02-15']

分组

df.groupby(df.index.date).mean()  # date 天分组

5.3 重采样

通过resample()函数对时间序列进行重采样，其中常见参数：

‘nT’：表示以n分钟的频率重采样。常见的还有’H’, ‘S’, ‘Q’, ‘W’, ‘D’

# 重采样
df.resample('5T').mean()

参考资料

[1] https://edu.csdn.net/learn/26273/326984

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