【转载】Pandas速查手册中文版

2024-05-10 17:41:33

Pandas速查手册中文版

目录
- 缩写和包导入
- 导入数据
- 导出数据
- 创建测试对象
- 查看、检查数据
- 数据选取
- 数据清理
- 数据处理：Filter、Sort和GroupBy
- 数据合并
- 数据统计

目录

来源：简书 - 作者：Mervyn_2014

缩写和包导入

在这个速查手册中，我们使用如下缩写：

df：任意的Pandas DataFrame对象
s：任意的Pandas Series对象

同时我们需要做如下的引入：

import pandas as pd
import numpy as np

导入数据

pd.read_csv(filename)：从CSV文件导入数据
pd.read_table(filename)：从限定分隔符的文本文件导入数据
pd.read_excel(filename)：从Excel文件导入数据
pd.read_sql(query, connection_object)：从SQL表/库导入数据
pd.read_json(json_string)：从JSON格式的字符串导入数据
pd.read_html(url)：解析URL、字符串或者HTML文件，抽取其中的tables表格
pd.read_clipboard()：从你的粘贴板获取内容，并传给read_table()
pd.DataFrame(dict)：从字典对象导入数据，Key是列名，Value是数据

导出数据

df.to_csv(filename)：导出数据到CSV文件
df.to_excel(filename)：导出数据到Excel文件
df.to_sql(table_name, connection_object)：导出数据到SQL表
df.to_json(filename)：以Json格式导出数据到文本文件

创建测试对象

pd.DataFrame(np.random.rand(20,5))：创建20行5列的随机数组成的DataFrame对象
pd.Series(my_list)：从可迭代对象my_list创建一个Series对象
df.index = pd.date_range(‘1900/1/30’, periods=df.shape[0])：增加一个日期索引

查看、检查数据

df.head(n)：查看DataFrame对象的前n行
df.tail(n)：查看DataFrame对象的最后n行
df.shape：查看行数和列数
df.info()：查看索引、数据类型和内存信息
df.describe()：查看数值型列的汇总统计
s.value_counts(dropna=False)：查看Series对象的唯一值和计数
df.apply(pd.Series.value_counts)：查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数

数据选取

df[col]：根据列名，并以Series的形式返回列
df[[col1, col2]]：以DataFrame形式返回多列
s.iloc[0]：按位置选取数据
s.loc[‘index_one’]：按索引选取数据
df.iloc[0,:]：返回第一行
df.iloc[0,0]：返回第一列的第一个元素
df.values[:,:-1]:返回除了最后一列的其他列的所以数据
df.query(’[1, 2] not in c’): 返回c列中不包含1，2的其他数据集

数据清理

df.columns = [‘a’,‘b’,‘c’]：重命名列名
pd.isnull()：检查DataFrame对象中的空值，并返回一个Boolean数组
pd.notnull()：检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个Boolean数组
df.dropna()：删除所有包含空值的行
df.dropna(axis=1)：删除所有包含空值的列
df.dropna(axis=1,thresh=n)：删除所有小于n个非空值的行
df.fillna(x)：用x替换DataFrame对象中所有的空值
s.astype(float)：将Series中的数据类型更改为float类型
s.replace(1,‘one’)：用‘one’代替所有等于1的值
s.replace([1,3],[‘one’,‘three’])：用’one’代替1，用’three’代替3
df.rename(columns=lambda x: x + 1)：批量更改列名
df.rename(columns={‘old_name’: ‘new_ name’})：选择性更改列名
df.set_index(‘column_one’)：更改索引列
df.rename(index=lambda x: x + 1)：批量重命名索引

数据处理：Filter、Sort和GroupBy

df[df[col] > 0.5]：选择col列的值大于0.5的行
df.sort_values(col1)：按照列col1排序数据，默认升序排列
df.sort_values(col2, ascending=False)：按照列col1降序排列数据
df.sort_values([col1,col2], ascending=[True,False])：先按列col1升序排列，后按col2降序排列数据
df.groupby(col)：返回一个按列col进行分组的Groupby对象
df.groupby([col1,col2])：返回一个按多列进行分组的Groupby对象
df.groupby(col1)[col2]：返回按列col1进行分组后，列col2的均值
df.pivot_table(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max)：创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表
df.groupby(col1).agg(np.mean)：返回按列col1分组的所有列的均值
data.apply(np.mean)：对DataFrame中的每一列应用函数np.mean
data.apply(np.max,axis=1)：对DataFrame中的每一行应用函数np.max

数据合并

df1.append(df2)：将df2中的行添加到df1的尾部
df.concat([df1, df2],axis=1)：将df2中的列添加到df1的尾部
df1.join(df2,on=col1,how=‘inner’)：对df1的列和df2的列执行SQL形式的join

数据统计

df.describe()：查看数据值列的汇总统计
df.mean()：返回所有列的均值
df.corr()：返回列与列之间的相关系数
df.count()：返回每一列中的非空值的个数
df.max()：返回每一列的最大值
df.min()：返回每一列的最小值
df.median()：返回每一列的中位数
df.std()：返回每一列的标准差

【转载】Pandas速查手册中文版相关推荐

pandas速查手册(中文版)
本文翻译自文章:Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science 对于数据科学家,无论是数据分析还是数据挖掘来说,Pandas是一个非常重要的Python包.它 ...
pandas打印某一列_Pandas速查手册中文版
笑虎:Pandas速查手册中文版笑虎不想当产品的程序员不是好的数据分析师! 本文翻译自文章:Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science,同时添加了部分 ...
Pandas速查手册
本文转自<Pandas速查手册中文版> 对于数据科学家,无论是数据分析还是数据挖掘来说,Pandas是一个非常重要的Python包.它不仅提供了很多方法,使得数据处理非常简单,同时在数据处 ...
python日记Ddy19——Pandas速查中文手册
python日记--Pandas中文备查手册本文大部分内容转载自文章Pandas速查手册中文版,同时对部分内容进行了添加和修改. 导入数据 pd.read_csv(filename):从CSV.TS ...
最全pandas函数用法速查手册（高清版）
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库,拥有快速.灵活.明确的数据结构,旨在简单.直观.快速地处理关系型.标记型数据,是一款强大.灵活的开源数据分析工具. 但是pandas的知识点很多, ...
Pandas之十二速查手册
Pandas的功能比较丰富,很多方法也不需要一直记住,只需要在用到的时候能找到就可以. 比较通俗的做法是,在速查手册查找合适的方法,再看该方法的参数并测试和使用.(看方法参数推荐使用Pycharm) ...
Linux命令速查手册
一. 启动,关机,登入,登出相关命令 <login> 登录 <logout> 登出 <exit> 登出 <shutdown> 停止系统 <halt ...
[WebDev]Web 开发与设计师速查手册大全
Cheat Sheet 一词在中文中并没有很贴切的对译,大概是考试作弊条一类的东西,这要求 Cheat Sheet 必须短小精悍又覆盖广泛,作为 Web 开发与设计师,免不了在工作时查询大量资料,某个 ...
机器学习常用「微积分」知识速查手册
AI 涉及到的数学特别多. 很多数学问题,之所以让人头大,其实并不是真的有多难,而是符号系统比较复杂,运算繁复,或者运算所表达的物理意义多样. 很多时候造成困扰是因为想不起来这里用到什么定理.哪个公式 ...
《zw版·Halcon-delphi系列原创教程》 zw版-Halcon常用函数Top100中文速查手册
<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> zw版-Halcon常用函数Top100中文速查手册 Halcon函数库非常庞大,v11版有1900多个算子(函数). 这个Top版,对 ...

最新文章

热门文章