pandas 替换某列大于_Pandas使用总结

前言

Pandas是机器学习三剑客之一，我们知道Numpy能够对数据进行很好的分析、操作、矩阵计算等，Pandas更侧重于数据的处理和分析，它的底层是使用Numpy实现的，在数据处理和分析方面提供了强大的功能。下面就总结一下日常使用操作。

程序运行环境：window10 Python3.7 (Anaconda) Pandas 1.0.1

编辑工具：jupyter

在日常数据分析中，经常使用的是CSV文件，本文也主要记录该文件的相关处理方式。

（补充：默认的csv文件是以“,”隔开的文本文件，使用excel打开时与xls文件类似）

相关文档可参考：Pandas中文文档[1] 、Pandas英文文档[2]

问题

数据预处理是做数据分析、数据挖掘、机器学习等的第一步。下面以泰坦尼克号乘客信息数据(titanic.csv)数据集做介绍。部分数据展示可参见对应jupyter数据文件。

通常使用pandas读取数据后会返回一个「DataFrame」数据结构，查看某一列(行)数据的数据类型返回一个「Series」，也就是说DataFrame由Series组成，读取数据是默认把第一行数据当作列名，可将一个DataFrame认为是一个二维数组数据结构。

# 读取数据
df = pd.read_csv('titanic.csv')
print(type(df))       # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
# 查看数据
df.head()             # 通常使用该方法查看前5条数据
df.tail()             # 通常使用该方式查看最后5条数据情况
print(type(df['Name']))  # <class 'pandas.core.series.Series'>

「查看数据的基本信息」

DataFrame提供了info()方法，该方法返回DataFrame数据的样本规模、每列数据信息等。展示如下：

df.info()
"""
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
Data columns (total 12 columns):#   Column       Non-Null Count  Dtype
---  ------       --------------  -----  0   PassengerId  891 non-null    int64  1   Survived     891 non-null    int64  2   Pclass       891 non-null    int64  3   Name         891 non-null    object 4   Sex          891 non-null    object 5   Age          714 non-null    float646   SibSp        891 non-null    int64  7   Parch        891 non-null    int64  8   Ticket       891 non-null    object 9   Fare         891 non-null    float6410  Cabin        204 non-null    object 11  Embarked     889 non-null    object
dtypes: float64(2), int64
memory usage: 83.7+ KB
"""

从结果中可以看出，数据891个实体，默认每一行为一个实体，一共12列，每列的信息也有所展示，例如对应的数据类型，object说明该数据类型为字符串，该文件在读到内存的大小等。

「查看数据的统计信息」

DataFrame提供了describe()方法，可以查看数据的个数、均值、标准差、最大值、最小值等信息。也可从中看出数据是否存在问题。

df.describe()

「查看某列各属性个数」

# 查看是否存活的个数
df['Survived'].value_counts()
# 指定按照个数从少到多排序
df['Survived'].value_counts(ascending=True)
# 对于其它具有更多类的数据可以分段显示，参数：bins = n,表示将连续的数据分为5组显示

「获取数据的列名」

df.columns   # columns为其属性，不是一种方法
"""
Index(['PassengerId', 'Survived', 'Pclass', 'Name', 'Sex', 'Age', 'SibSp','Parch', 'Ticket', 'Fare', 'Cabin', 'Embarked'],dtype='object')
"""

「获取数据的索引」

df.index
"""
RangeIndex(start=0, stop=891, step=1)
"""

「获取每列数据对应的数据类型」

df.dtypes
"""
PassengerId      int64
Survived         int64
Pclass           int64
Name            object
Sex             object
Age            float64
SibSp            int64
Parch            int64
Ticket          object
Fare           float64
Cabin           object
Embarked        object
dtype: object
"""

「将DataFrame数据类型转为Numpy类型」

df.values  # np.array(df) 也可
"""
array([[1, 0, 3, ..., 7.25, nan, 'S'],[2, 1, 1, ..., 71.2833, 'C85', 'C'],[3, 1, 3, ..., 7.925, nan, 'S'],...,[889, 0, 3, ..., 23.45, nan, 'S'],[890, 1, 1, ..., 30.0, 'C148', 'C'],[891, 0, 3, ..., 7.75, nan, 'Q']], dtype=object)
"""

「获取某列数据」

names = df['Name']   # 获取列名为Name的一列数据
names[:5]            #  names.values[:5]  # 返回前5行np格式数据
"""
0                              Braund, Mr. Owen Harris
1    Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...
2                               Heikkinen, Miss. Laina
3         Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)
4                             Allen, Mr. William Henry
Name: Name, dtype: object
"""

「设置df中某一列为索引」

df = df.set_index('Name')  # 设置'Name'列为数据的索引
df.index                   # 查看新索引, 也可使用df.head()查看新的df数据
"""
Index(['Braund, Mr. Owen Harris','Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Thayer)',...'Johnston, Miss. Catherine Helen "Carrie"', 'Behr, Mr. Karl Howell','Dooley, Mr. Patrick'],dtype='object', name='Name', length=891)
"""

「通过索引定位某个具体值」

# 查看名字为"Braund, Mr. Owen Harris"的人存活情况
survived = df['Survived']            # 获取存活列（已经设置Name为索引列了）
survived['Braund, Mr. Owen Harris']
# 0

「二维数组数据块截取和赋值」

使用列名和行号获取

# 截取'Age'、'Fare'两列中第1，3，5,7,9行数据（行数从0开始）
df[['Age', 'Fare']][1:10:2]

「注：」 Name列为索引列，不可截取，或已经有对应关系了。

使用行号和列号获取（切片）

# 获取第0行数据
print(df.iloc[0])
# 获取第0行，前5列数据
print(df.iloc[0,0:5])
# 获取 前10中中偶数行，奇数列的数据
print(df.iloc[0:11:2,1::2])   # 说明0:11:2,从0开始到11，每次2个递增

使用标签截取数据

# 获取名为'Braund, Mr. Owen Harris'行数据，Name已设置为索引
df.loc['Braund, Mr. Owen Harris']
# 获取名为'Braund, Mr. Owen Harris'行中'Survied'属性
df.loc['Braund, Mr. Owen Harris', 'Survived']
# 也可以使用“:”连接切片开始和结束位置
df.loc['Braund, Mr. Owen Harris':'Allen, Mr. William Henry']  # 两个姓名索引之间的行

对于获取的数据可以使用等号对其进行赋值修改。
根据条件获取数据（使用bool类型）

# 获取所有年龄大于35的男性的前5条数据的平均年龄
res_df = df[df['Sex'] == 'male']
res_df[res_df['Age'] > 35][:5]['Age'].mean()

补充：pandas中对于df还有求平均值，求和等计算方法。

「创建DataFrame数据」

通过字典创建DataFrame数据

# key表示列名，value表示对应列的数据
data = {'A':[1,2,3],'B':['a','b','c']}
df_create = pd.DataFrame(data)

属性分离创建DataFrame数据

# 两行数据
data = [[i for i in range(5)], [i for i in range(5, 10)]]
cols_name = [i for i in 'abcde']  # 两列数据对应的列名
index = ['A', 'B']  # 索引
df_create = pd.DataFrame(data, index=index, columns=cols_name)

「设置显示数据最大行数」

pd.get_option('display.max_rows')  # 查看当前能够显示数据最大行数
pd.set_option('display.max_rows', 10)  # 设置能够显示数据的最大行数

「创建一个Series」

col = [i for i in range(5)]
s = pd.Series(data=col)   # 使用默认索引
# s = pd.Series(data=col,index=[i for i in 'abcde']) # 自定义索引

补充：获取Series值和索引的操作与DataFrame相似，可使用loc、iloc方法，index方法。

「对某列数据进行+、-、x、等操作」

# 对Fare的值进行计算
df['Fare'] = (df['Fare'] + 10 - 5)*2 / 5

「查看各列数据之间的协方差」

df.cov()  # 返回各列之间的协方差df

「查看各列数据之间的相关性」

df.corr()   # 返回各列之间的相关系数df

「合并两个DataFrame」

两个df形状相同，按照共同的索引合并，索引相同

# 创建两个DF
df_a = pd.DataFrame({'key':['K0','K1','K2','K3'], 'A':['A0','A1','A2','A3'], 'B':['BO','B1','B2','B3']})
df_b = pd.DataFrame({'key':['K0','K1','K2','K3'], 'C':['CO','C1','C2','C3'],'D':['DO','D1','D2','D3']})
res = pd.merge(df_a, df_b, on='key')
res
"""
key A   B   C   D
0   K0  A0  BO  CO  DO
1   K1  A1  B1  C1  D1
2   K2  A2  B2  C2  D2
3   K3  A3  B3  C3  D3
"""

按照共同的索引合并，索引不同，保留相同部分

df_a = pd.DataFrame({'key1':['K0','K1','K2','K3'], 'key2':['K0','K1','K2','K3'],'A':['A0','A1','A2','A3'],'B':['BO','B1','B2','B3']})
df_b = pd.DataFrame({'key1':['K0','K1','K2','K3'],'key2':['K0','K1','K2','K4'], 'C':['C0','C1','C2','C3'], 'D':[' DO','D1','D2','D3']})
res = pd.merge(df_a, df_b, on=['key1', 'key2'])
print(res)
# 如果不舍弃不同的部分，添加how='outer',不同的部分用NaN（not a number）填充
# how='left',以第一个df为准，舍弃第二个df，right类似
# indicator=True 参数表明显示当前列来自于哪个df
"""
key1    key2    A   B   C   D
0   K0  K0  A0  BO  C0  DO
1   K1  K1  A1  B1  C1  D1
2   K2  K2  A2  B2  C2  D2
"""

纵向合并数据 pd.concat([df1,df2, ...], axis=0, ignore_index=True)重置索引，axis=1则是水平合并，与Numpy有很多相似的地方。
使用join()方法合并操作与merge相类似，可参考官方文档。

「列数据排序」

import numpy as np
key = "abc"
data = pd.DataFrame({'type': [key[np.random.randint(3)] for i in range(10)], 'data': [np.random.randint(20) for i in range(10)],'others': [np.random.randint(50) for i in range(10)]})
print(data)
# 对type、data列进行排序，ascending指定对应列是否升序，inplace确定是否覆盖原来的值
data.sort_values(by=['type', 'data'], ascending=[True, False], inplace=True)
data

「数据缺失值处理」

pandas中缺失值通常使用NaN表示。

# 创建DataFrame，使用默认的索引已经列名
data = pd.DataFrame([range(3), [1, np.nan, 2], [1, 2, np.nan]])
data
"
0   1   2
0   0   1.0 2.0
1   1   NaN 2.0
2   1   2.0 NaN
"

通过isnull()函数判断缺失情况，返回形状和data相同的df，元素为True,False

查看数据缺失情况(是否有空值)

data.isnull().any()    # 默认查看的是各列，any(axis=1)查看各行的缺失情况
"
0    False
1     True
2     True
dtype: bool
"

填充指定值

data.fillna(0)  # 缺失值填充0

「删除重复数据」

data = pd.DataFrame({'col1':['a']*2 + ['b']*3, 'col2': [1, 1, 2, 2, 3]})
data.drop_duplicates()
# 参数 subset='col1' 留下col1列中不重复的数据

「删除有Nan的行或列」

data.drop_na()  # 参数axis默认为0，删除NaN行 axis=1删除列 参数how默认any，只要存在Nan就删除，all，只有整行或整列时再删除。

「添加新的一列数据」

data = pd.DataFrame({'col1':['a']*2 + ['b']*3, 'col2': [1, 1, 2, 2, 3]})
data.assign(rataion = data['col1'] + "-new")  # 新的列名为rataion 添加在最后一列

「使用apply自定义函数」

data = pd.DataFrame({'score':[np.random.randint(100) for i in range(10) ]})
def scoreLevel(series):if 0 <= series['score']  < 60:return "不及格"elif series['score'] < 70:return "及格"elif series['score'] < 80:return "中等"elif series['score'] < 90:return "良好"elif series['score'] <= 100:return "优秀"else:return "非法数字"
data['level'] = data.apply(scoreLevel, axis=1) # 处理对象为行，axis默认为0

这也是新增一列数据的方法。

# 统计泰坦尼克号数据各列中的空值个数
def nan_count(columns):columns_null = pd.isnull(columns) # 返回列，对应True、Falsenull = columns[columns_null]      # 筛选出当前列中为空的数据return len(null)                  # 返回当前列为空数据的个数df.apply(nan_count)  # 会遍历数据中所有的列(包括索引)

「根据起始时间以及时间间隔创建Series」

# 开始时间为 2020-03-14 08:00:00，每八小时采集一次数据
ser = pd.Series(pd.date_range(start='2020-03-14', periods=10, freq='8H'))

「翻转数据」

df.T     # 等价于numpy中的矩阵转置 也可使用np.transpose(df)

「根据条件修改值」

df[df['Age'] > 80] = 80  # 将年龄大于80的设置为80

「将数据导出为pickle格式数据」

df.to_pickle("tantic.pickle")

「读取pickle格式数据」

pd.read_pickle('tantic.pickle')

总结

Pandas很强大，内容也不仅仅是这么多，就当我们入门啦！

Reference

[1] 中文文档: https://www.pypandas.cn/docs/

[2] Pandas英文文档: https://pandas.pydata.org/docs/index.html