pandas-dataframe常用操作
上一篇分享了pandas的数据读取，这一节继续分享在读取数据获得dataframe后的常用操作
import pandas as pd
一、dataframe查询
1、查看dataframe的前几行，后几行，行列信息，以及对数值型字段数据进行描述统计
df=pd.read_excel(r'C:/Users/37957/Desktop/pandas_files/pandas_dataframe/hotel.xlsx',index_col='序号')
df.head() #括号中不输参数时，默认查询前5行数据
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名称
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关键字
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区域
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地址
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评价
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点评人数
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平均消费
|
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序号
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|
|
|
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|
|
|
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1
|
香港嘉湖海逸酒店(Harbour Plaza Resort City)
|
休闲度假
|
元朗
|
天水围 天恩路18号
|
4.6
|
17604.0
|
422元
|
|
2
|
香港铜锣湾皇悦酒店(Empire Hotel Hong Kong-Causeway Bay)
|
浪漫情侣
|
东区
|
铜锣湾永兴街8号
|
4.5
|
12708.0
|
693元
|
|
3
|
香港碧荟酒店(The BEACON)
|
商务出行
|
油尖旺
|
九龙旺角洗衣街88号
|
4.7
|
328.0
|
747元
|
|
4
|
香港湾仔帝盛酒店(Dorsett Wanchai)
|
浪漫情侣
|
湾仔
|
皇后大道东387-397号
|
4.4
|
5014.0
|
693元
|
|
5
|
如心艾朗酒店(L‘hotel elan)
|
浪漫情侣
|
观塘
|
观塘创业街38号
|
4.6
|
3427.0
|
581元
|
df.tail() #括号中不输参数时，默认查询后5行数据
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名称
|
关键字
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区域
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地址
|
评价
|
点评人数
|
平均消费
|
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序号
|
|
|
|
|
|
|
|
|
416
|
香港天天宾馆(TIN TIN GUEST HOUSE)
|
地铁周边
|
油尖旺
|
旺角弥敦道607号新兴大厦1517A
|
3.2
|
16.0
|
227元
|
|
417
|
香港AMR宾馆(AMR Hostel)
|
地铁周边
|
NaN
|
尖沙咀弥敦道58号美丽都大厦6字楼A12室
|
NaN
|
NaN
|
977元
|
|
418
|
香港如心海景酒店暨会议中心(L‘hotel Nina et Convention Centre)
|
海滨风光
|
荃湾
|
荃湾 杨屋道8号
|
4.5
|
45462.0
|
709元
|
|
419
|
香港如心海景酒店暨会议中心(L‘hotel Nina et Convention Centre)
|
海滨风光
|
荃湾
|
荃湾 杨屋道8号
|
4.5
|
45463.0
|
709元
|
|
420
|
香港花盈酒店(家庭旅馆)(Bloomy Hotel)
|
地铁周边
|
油尖旺
|
尖沙咀弥敦道87号华源大厦9字楼C2室
|
4.0
|
273.0
|
256元
|
df.index
Int64Index([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10,...411, 412, 413, 414, 415, 416, 417, 418, 419, 420],dtype='int64', name='序号', length=420)
df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 420 entries, 1 to 420
Data columns (total 7 columns):
名称 420 non-null object
关键字 389 non-null object
区域 350 non-null object
地址 420 non-null object
评价 371 non-null float64
点评人数 404 non-null float64
平均消费 413 non-null object
dtypes: float64(2), object(5)
memory usage: 26.2+ KB
df.describe() #对dataframe中数值型字段进行描述统计
|
评价
|
点评人数
|
|
count
|
371.000000
|
404.000000
|
|
mean
|
4.283827
|
2483.262376
|
|
std
|
0.508264
|
4539.495778
|
|
min
|
1.500000
|
1.000000
|
|
25%
|
4.200000
|
87.000000
|
|
50%
|
4.400000
|
853.500000
|
|
75%
|
4.600000
|
3247.000000
|
|
max
|
4.900000
|
45463.000000
|
2、查看dataframe中数据的方法
几种查询方法：
1、通过直接选取的方法
2、df.loc方法，根据行，列的标签值查询
3、df.iloc方法，根据行，列的数字位置查询
4、df.where方法
5、df.query方法
这里我只分享一下最为常见前两种方法
df=df[0:5] # 为了方便显示，只取文件的前5行
df
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名称
|
关键字
|
区域
|
地址
|
评价
|
点评人数
|
平均消费
|
|
序号
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1
|
香港嘉湖海逸酒店(Harbour Plaza Resort City)
|
休闲度假
|
元朗
|
天水围 天恩路18号
|
4.6
|
17604.0
|
422元
|
|
2
|
香港铜锣湾皇悦酒店(Empire Hotel Hong Kong-Causeway Bay)
|
浪漫情侣
|
东区
|
铜锣湾永兴街8号
|
4.5
|
12708.0
|
693元
|
|
3
|
香港碧荟酒店(The BEACON)
|
商务出行
|
油尖旺
|
九龙旺角洗衣街88号
|
4.7
|
328.0
|
747元
|
|
4
|
香港湾仔帝盛酒店(Dorsett Wanchai)
|
浪漫情侣
|
湾仔
|
皇后大道东387-397号
|
4.4
|
5014.0
|
693元
|
|
5
|
如心艾朗酒店(L‘hotel elan)
|
浪漫情侣
|
观塘
|
观塘创业街38号
|
4.6
|
3427.0
|
581元
|
1）直接选取的方法询
使用一个列标签或列标签列表进行查询，获取一列或多列；使用切片则获行。注意：使用索引位置序号切片结果不包含末端索引，使用索引标签切片结果包含末端索引
print(type(df['名称']))
print('-'*30)
df['名称'] # 使用一个值进行查询，获得的是一个series
<class 'pandas.core.series.Series'>
------------------------------序号
1 香港嘉湖海逸酒店(Harbour Plaza Resort City)
2 香港铜锣湾皇悦酒店(Empire Hotel Hong Kong-Causeway Bay)
3 香港碧荟酒店(The BEACON)
4 香港湾仔帝盛酒店(Dorsett Wanchai)
5 如心艾朗酒店(L‘hotel elan)
Name: 名称, dtype: object
print(type(df[['名称','平均消费']]))
print('-'*30)
df[['名称','平均消费']] # 使用一个值进行查询，获得的是一个DataFrame
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
------------------------------
|
名称
|
平均消费
|
|
序号
|
|
|
|
1
|
香港嘉湖海逸酒店(Harbour Plaza Resort City)
|
422元
|
|
2
|
香港铜锣湾皇悦酒店(Empire Hotel Hong Kong-Causeway Bay)
|
693元
|
|
3
|
香港碧荟酒店(The BEACON)
|
747元
|
|
4
|
香港湾仔帝盛酒店(Dorsett Wanchai)
|
693元
|
|
5
|
如心艾朗酒店(L‘hotel elan)
|
581元
|
df[0:2] #使用索引位置序号切片结果不包含末端索引
|
名称
|
关键字
|
区域
|
地址
|
评价
|
点评人数
|
平均消费
|
|
序号
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1
|
香港嘉湖海逸酒店(Harbour Plaza Resort City)
|
休闲度假
|
元朗
|
天水围 天恩路18号
|
4.6
|
17604.0
|
422元
|
|
2
|
香港铜锣湾皇悦酒店(Empire Hotel Hong Kong-Causeway Bay)
|
浪漫情侣
|
东区
|
铜锣湾永兴街8号
|
4.5
|
12708.0
|
693元
|
2）、df.loc方法，根据行，列的标签值查询
1、若行列都传入某一个标签，得到的是指定位置的数据，类型即为该数据的数据类型。注意：loc使用标签切片包含末端项，iloc使用索引位置切片不包含末端项。
2、若参数里传入单独指定某一行，得到的是name为该行标签Series，但如果以列表形式指定某一行如[1]，得到的是DataFrame；
3、若行和列传入的都是列表形式，得到的是DataFrame，当传入多行单列时返回的还是一个series
4、使用区间进行查询，区间即包含开始也包含结束
5、使用条件表达式查询
# 1、传入某一个标签
df.loc[1,'名称']
'香港嘉湖海逸酒店(Harbour Plaza Resort City)'
# 2.1、传入单独行
df.loc[1]
名称 香港嘉湖海逸酒店(Harbour Plaza Resort City)
关键字 休闲度假
区域 元朗
地址 天水围 天恩路18号
评价 4.6
点评人数 17604
平均消费 422元
Name: 1, dtype: object
# 2.2、以列表形式传入单独行
df.loc[[1]]
|
名称
|
关键字
|
区域
|
地址
|
评价
|
点评人数
|
平均消费
|
|
序号
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1
|
香港嘉湖海逸酒店(Harbour Plaza Resort City)
|
休闲度假
|
元朗
|
天水围 天恩路18号
|
4.6
|
17604.0
|
422元
|
# 3、行和列传入的都是列表形式，返回dataframe，当传入多行单列时返回的是一个series
df.loc[[1,2,3],['名称','平均消费']]
|
名称
|
平均消费
|
|
序号
|
|
|
|
1
|
香港嘉湖海逸酒店(Harbour Plaza Resort City)
|
422元
|
|
2
|
香港铜锣湾皇悦酒店(Empire Hotel Hong Kong-Causeway Bay)
|
693元
|
|
3
|
香港碧荟酒店(The BEACON)
|
747元
|
# 4、使用区间进行查询，区间即包含开始也包含结束
df.loc[1:3,'名称':'平均消费']
|
名称
|
关键字
|
区域
|
地址
|
评价
|
点评人数
|
平均消费
|
|
序号
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1
|
香港嘉湖海逸酒店(Harbour Plaza Resort City)
|
休闲度假
|
元朗
|
天水围 天恩路18号
|
4.6
|
17604.0
|
422元
|
|
2
|
香港铜锣湾皇悦酒店(Empire Hotel Hong Kong-Causeway Bay)
|
浪漫情侣
|
东区
|
铜锣湾永兴街8号
|
4.5
|
12708.0
|
693元
|
|
3
|
香港碧荟酒店(The BEACON)
|
商务出行
|
油尖旺
|
九龙旺角洗衣街88号
|
4.7
|
328.0
|
747元
|
# 5、使用条件表达式查询
df.loc[df['评价']>=4.6,:]
|
名称
|
关键字
|
区域
|
地址
|
评价
|
点评人数
|
平均消费
|
|
序号
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1
|
香港嘉湖海逸酒店(Harbour Plaza Resort City)
|
休闲度假
|
元朗
|
天水围 天恩路18号
|
4.6
|
17604.0
|
422元
|
|
3
|
香港碧荟酒店(The BEACON)
|
商务出行
|
油尖旺
|
九龙旺角洗衣街88号
|
4.7
|
328.0
|
747元
|
|
5
|
如心艾朗酒店(L‘hotel elan)
|
浪漫情侣
|
观塘
|
观塘创业街38号
|
4.6
|
3427.0
|
581元
|
# 多条件查询
df.loc[(df['关键字']=='休闲度假')& (df['评价']>=4.6),:]
|
名称
|
关键字
|
区域
|
地址
|
评价
|
点评人数
|
平均消费
|
|
序号
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1
|
香港嘉湖海逸酒店(Harbour Plaza Resort City)
|
休闲度假
|
元朗
|
天水围 天恩路18号
|
4.6
|
17604.0
|
422元
|
二、dataframe新增&修改数据列
1、直接赋值
2、分条件赋值
3、apply方法
# 将原dataframe中平均消费字段的‘元’去掉
df #查看原dataframe
|
名称
|
关键字
|
区域
|
地址
|
评价
|
点评人数
|
平均消费
|
|
序号
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1
|
香港嘉湖海逸酒店(Harbour Plaza Resort City)
|
休闲度假
|
元朗
|
天水围 天恩路18号
|
4.6
|
17604.0
|
422元
|
|
2
|
香港铜锣湾皇悦酒店(Empire Hotel Hong Kong-Causeway Bay)
|
浪漫情侣
|
东区
|
铜锣湾永兴街8号
|
4.5
|
12708.0
|
693元
|
|
3
|
香港碧荟酒店(The BEACON)
|
商务出行
|
油尖旺
|
九龙旺角洗衣街88号
|
4.7
|
328.0
|
747元
|
|
4
|
香港湾仔帝盛酒店(Dorsett Wanchai)
|
浪漫情侣
|
湾仔
|
皇后大道东387-397号
|
4.4
|
5014.0
|
693元
|
|
5
|
如心艾朗酒店(L‘hotel elan)
|
浪漫情侣
|
观塘
|
观塘创业街38号
|
4.6
|
3427.0
|
581元
|
df['平均消费']=df['平均消费'].str.replace('元','').astype('int') # 去掉‘元’
df #再次查看dataframe
|
名称
|
关键字
|
区域
|
地址
|
评价
|
点评人数
|
平均消费
|
|
序号
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1
|
香港嘉湖海逸酒店(Harbour Plaza Resort City)
|
休闲度假
|
元朗
|
天水围 天恩路18号
|
4.6
|
17604.0
|
422
|
|
2
|
香港铜锣湾皇悦酒店(Empire Hotel Hong Kong-Causeway Bay)
|
浪漫情侣
|
东区
|
铜锣湾永兴街8号
|
4.5
|
12708.0
|
693
|
|
3
|
香港碧荟酒店(The BEACON)
|
商务出行
|
油尖旺
|
九龙旺角洗衣街88号
|
4.7
|
328.0
|
747
|
|
4
|
香港湾仔帝盛酒店(Dorsett Wanchai)
|
浪漫情侣
|
湾仔
|
皇后大道东387-397号
|
4.4
|
5014.0
|
693
|
|
5
|
如心艾朗酒店(L‘hotel elan)
|
浪漫情侣
|
观塘
|
观塘创业街38号
|
4.6
|
3427.0
|
581
|
# 直接赋值方法
df['总消费']=df['点评人数']*df['平均消费']
df
|
名称
|
关键字
|
区域
|
地址
|
评价
|
点评人数
|
平均消费
|
总消费
|
|
序号
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1
|
香港嘉湖海逸酒店(Harbour Plaza Resort City)
|
休闲度假
|
元朗
|
天水围 天恩路18号
|
4.6
|
17604.0
|
422
|
7428888.0
|
|
2
|
香港铜锣湾皇悦酒店(Empire Hotel Hong Kong-Causeway Bay)
|
浪漫情侣
|
东区
|
铜锣湾永兴街8号
|
4.5
|
12708.0
|
693
|
8806644.0
|
|
3
|
香港碧荟酒店(The BEACON)
|
商务出行
|
油尖旺
|
九龙旺角洗衣街88号
|
4.7
|
328.0
|
747
|
245016.0
|
|
4
|
香港湾仔帝盛酒店(Dorsett Wanchai)
|
浪漫情侣
|
湾仔
|
皇后大道东387-397号
|
4.4
|
5014.0
|
693
|
3474702.0
|
|
5
|
如心艾朗酒店(L‘hotel elan)
|
浪漫情侣
|
观塘
|
观塘创业街38号
|
4.6
|
3427.0
|
581
|
1991087.0
|
# 按条件分组赋值
df['评价等级']=''
df.loc[df['评价']>=4.7,'评价等级']='评价高'
df.loc[(df['评价']<4.7)&(df['评价']>=4.6),'评价等级']='评价中'
df.loc[df['评价']<4.6,'评价等级']='评价低'
df
|
名称
|
关键字
|
区域
|
地址
|
评价
|
点评人数
|
平均消费
|
总消费
|
评价等级
|
|
序号
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1
|
香港嘉湖海逸酒店(Harbour Plaza Resort City)
|
休闲度假
|
元朗
|
天水围 天恩路18号
|
4.6
|
17604.0
|
422
|
7428888.0
|
评价中
|
|
2
|
香港铜锣湾皇悦酒店(Empire Hotel Hong Kong-Causeway Bay)
|
浪漫情侣
|
东区
|
铜锣湾永兴街8号
|
4.5
|
12708.0
|
693
|
8806644.0
|
评价低
|
|
3
|
香港碧荟酒店(The BEACON)
|
商务出行
|
油尖旺
|
九龙旺角洗衣街88号
|
4.7
|
328.0
|
747
|
245016.0
|
评价高
|
|
4
|
香港湾仔帝盛酒店(Dorsett Wanchai)
|
浪漫情侣
|
湾仔
|
皇后大道东387-397号
|
4.4
|
5014.0
|
693
|
3474702.0
|
评价低
|
|
5
|
如心艾朗酒店(L‘hotel elan)
|
浪漫情侣
|
观塘
|
观塘创业街38号
|
4.6
|
3427.0
|
581
|
1991087.0
|
评价中
|
# apply方法
def get_level(x):if x['平均消费']>700:return '高等消费'if x['平均消费']>600:return '中等消费'else :return '普通消费'
df['消费等级']=df.apply(get_level,axis=1)
df
|
名称
|
关键字
|
区域
|
地址
|
评价
|
点评人数
|
平均消费
|
总消费
|
评价等级
|
消费等级
|
|
序号
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1
|
香港嘉湖海逸酒店(Harbour Plaza Resort City)
|
休闲度假
|
元朗
|
天水围 天恩路18号
|
4.6
|
17604.0
|
422
|
7428888.0
|
评价中
|
普通消费
|
|
2
|
香港铜锣湾皇悦酒店(Empire Hotel Hong Kong-Causeway Bay)
|
浪漫情侣
|
东区
|
铜锣湾永兴街8号
|
4.5
|
12708.0
|
693
|
8806644.0
|
评价低
|
中等消费
|
|
3
|
香港碧荟酒店(The BEACON)
|
商务出行
|
油尖旺
|
九龙旺角洗衣街88号
|
4.7
|
328.0
|
747
|
245016.0
|
评价高
|
高等消费
|
|
4
|
香港湾仔帝盛酒店(Dorsett Wanchai)
|
浪漫情侣
|
湾仔
|
皇后大道东387-397号
|
4.4
|
5014.0
|
693
|
3474702.0
|
评价低
|
中等消费
|
|
5
|
如心艾朗酒店(L‘hotel elan)
|
浪漫情侣
|
观塘
|
观塘创业街38号
|
4.6
|
3427.0
|
581
|
1991087.0
|
评价中
|
普通消费
|
三、dataframe缺失值处理
1、缺失值的检测：isna与isnull
2、缺失值删除：dropna，默认值0
axis：删除行还是列，0或者index，删除行；1或者columns，删除列
how：如果等于any任意值为空就删除，如果等于all则所有值为空才删除
inplace：如果为true，则替换当前dataframe，为false时，返回新的dataframe
3、填充空值：fillna
value：用于填充的值，可以是单个值，也可以是dict/Series/DataFrame。
method：默认值None，等于ffill时，使用前一个不为空的值填充，等于bfill时，使用后一个不为空的值填充。
axis：按照行还是列，0或者index，行；1或者columns，列
inplace：如果为true，则替换当前dataframe，为false时，返回新的dataframe
df1=pd.read_excel(r'C:/Users/37957/Desktop/pandas_files/pandas_dataframe/hotel.xlsx',index_col='序号') # 读取excel文件
df1.fillna({'评价':0}).head() # 将评价字段的空值以0填充,查看前5行
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名称
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关键字
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区域
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地址
|
评价
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点评人数
|
平均消费
|
|
序号
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1
|
香港嘉湖海逸酒店(Harbour Plaza Resort City)
|
休闲度假
|
元朗
|
天水围 天恩路18号
|
4.6
|
17604.0
|
422元
|
|
2
|
香港铜锣湾皇悦酒店(Empire Hotel Hong Kong-Causeway Bay)
|
浪漫情侣
|
东区
|
铜锣湾永兴街8号
|
4.5
|
12708.0
|
693元
|
|
3
|
香港碧荟酒店(The BEACON)
|
商务出行
|
油尖旺
|
九龙旺角洗衣街88号
|
4.7
|
328.0
|
747元
|
|
4
|
香港湾仔帝盛酒店(Dorsett Wanchai)
|
浪漫情侣
|
湾仔
|
皇后大道东387-397号
|
4.4
|
5014.0
|
693元
|
|
5
|
如心艾朗酒店(L‘hotel elan)
|
浪漫情侣
|
观塘
|
观塘创业街38号
|
4.6
|
3427.0
|
581元
|
df1['评价'].fillna(method='ffill',inplace=True) # 将评价字段的空值以前一个不为空的值填充
df1.head() # 查看前5行
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名称
|
关键字
|
区域
|
地址
|
评价
|
点评人数
|
平均消费
|
|
序号
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1
|
香港嘉湖海逸酒店(Harbour Plaza Resort City)
|
休闲度假
|
元朗
|
天水围 天恩路18号
|
4.6
|
17604.0
|
422元
|
|
2
|
香港铜锣湾皇悦酒店(Empire Hotel Hong Kong-Causeway Bay)
|
浪漫情侣
|
东区
|
铜锣湾永兴街8号
|
4.5
|
12708.0
|
693元
|
|
3
|
香港碧荟酒店(The BEACON)
|
商务出行
|
油尖旺
|
九龙旺角洗衣街88号
|
4.7
|
328.0
|
747元
|
|
4
|
香港湾仔帝盛酒店(Dorsett Wanchai)
|
浪漫情侣
|
湾仔
|
皇后大道东387-397号
|
4.4
|
5014.0
|
693元
|
|
5
|
如心艾朗酒店(L‘hotel elan)
|
浪漫情侣
|
观塘
|
观塘创业街38号
|
4.6
|
3427.0
|
581元
|
四、dataframe排序
DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind=‘quicksort’, na_position=‘last’, ignore_index=False, key=None)
常用参数：
by：字符串或者字符串列表，分别单列排序或者多列排序
ascending：升序或者降序，bool类型或者bool类型的列表，与by参数相对应
df2=pd.read_excel(r'C:/Users/37957/Desktop/pandas_files/pandas_dataframe/hotel.xlsx',index_col='序号')
df2.sort_values(by=['区域','评价'],ascending=[True,False]).head() # 对区域列按正序，评价按从高到低排序,查看前5行
|
名称
|
关键字
|
区域
|
地址
|
评价
|
点评人数
|
平均消费
|
|
序号
|
|
|
|
|
|
|
|
|
131
|
香港东隅(East Hong Kong)
|
海滨风光
|
东区
|
太古城道29号
|
4.7
|
4549.0
|
1408元
|
|
40
|
香港颐庭酒店(铜锣湾店)(Eco Tree Hotel Causeway Bay)
|
NaN
|
东区
|
铜锣湾水星街15号
|
4.6
|
15.0
|
567元
|
|
94
|
香港海汇酒店(Hotel VIC on the Harbour)
|
海滨风光
|
东区
|
北角邨里一号
|
4.6
|
298.0
|
950元
|
|
121
|
香港如心铜锣湾海景酒店(L‘hotel Causeway Bay Harbour View ...
|
海滨风光
|
东区
|
铜锣湾 英皇道18号
|
4.6
|
9712.0
|
678元
|
|
189
|
香港铜锣湾维景酒店(Metropark Hotel Causeway Bay Hong Kong)
|
海滨风光
|
东区
|
铜锣湾 铜锣湾道148号
|
4.6
|
3168.0
|
950元
|
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