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第四章
數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用
4.2.2 pandas數(shù)據(jù)處理
人生苦短
我用python
pandas處理數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)處理可以使用現(xiàn)成的軟件或平臺,也可以通過編寫程序?qū)崿F(xiàn)。Python語言豐富的標(biāo)準(zhǔn)模塊和擴展庫提供了許多高效靈活的函數(shù),可以幫助我們較好地進行數(shù)據(jù)整理。
numpy
scipy
pandas
matplotlib
DateFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
在Python中引入pandas模塊：
import pandas as pd
1. Series
Series是一維數(shù)組，由一個數(shù)組的數(shù)據(jù)和一個與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的索引（index）,索引值默認(rèn)是從0起遞增的整數(shù)。
import pandas as pd
#導(dǎo)入pandas模塊
s1 = pd.Series([3,4, 5, 6])
print(s1)
0 3
1 4
2 5
3 6
左列：index
右列：values
import pandas as pd
#導(dǎo)入pandas模塊
s2 = pd.Series([“高二”,16, 180], index=["年級","年齡","身高"])
print(s2)
年級 高二
年齡 16
身高 180
左列：index
右列：values
for i in s2.index :
print(i)
運行結(jié)果：
年級
年齡
身高
for i in s2.values :
print(i)
運行結(jié)果：
高二
16
180
Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
import pandas as pd
#導(dǎo)入pandas模塊
s2 = pd.Series([“高二”,16, 180], index=["年級","年齡","身高"])
#通過索引賦值，改變s2中對象的值
s2[“身高”]=190
print(s2)
年級 高二
年齡 16
身高 190
DateFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
DataFrame對象是一個二維表格,由1個索引列（index）和若干個數(shù)據(jù)列組成。其中，每列中的元素類型必須一致，而不同的列可以擁有不同的元素類型，由長度相等的列表或字典創(chuàng)建。
import pandas as pd
data = {"name":["王曉明","李靜","田海"], "sex":["男","女","男"], "aged":[20,19,21]}
#字典是無序的，因此需要通過columns指定列索引的排列順序
df = pd.DataFrame(data,columns=["name","sex","aged"])
print(df)
index
columns中存放列標(biāo)題，決定數(shù)據(jù)列輸出的順序，若columns不設(shè)置參數(shù)，默認(rèn)列順序為：name,sex,aged
import pandas as pd
data = {"name":["王曉明","李靜","田海"], "sex":["男","女","男"], "aged":[20,19,21]}
#字典是無序的，因此需要通過columns指定列索引的排列順序
df = pd.DataFrame(data,columns=["aged","sex","name"])
print(df)
DateFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
還可以通過導(dǎo)入二維數(shù)據(jù)文件創(chuàng)建DataFrame對象
pd.read_csv(文件名) 從csv文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)
pd.read_excel(文件名) 從excel文件中導(dǎo)入數(shù)據(jù)
df.to_csv(文件名) 導(dǎo)入數(shù)據(jù)到csv文件
df.to_excel(文件名) 導(dǎo)入數(shù)據(jù)到excel文件
import pandas as pd
df=pd.read_excel("test.xlsx")
print(df)
test.xlsx
DateFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
import pandas as pd data = {"name":["王曉明","李靜","田海"], "sex":["男","女","男"], "aged":[20,19,21]} df = pd.DataFrame(data,columns=["name","sex","aged"]) print(df)
for i in df.index: print(i) for i in df.columns: print(i) for i in df.values: print(i) df.T #行列轉(zhuǎn)置
運行結(jié)果：
0
1
2
運行結(jié)果：
name
sex
aged
運行結(jié)果：
[‘王曉明’ ‘男’ 20]
[‘李靜’ ‘女’ 19]
[‘田海’ ‘男’ 21 ]
DateFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
查看DataFrame中的數(shù)據(jù)列：通過字典記法，屬性檢索 import pandas as pd data = {"name":["王曉明","李靜","田海"], "sex":["男","女","男"], "aged":[20,19,21]} df = pd.DataFrame(data,columns=["name","sex","aged"]) print(df)
#通過屬性檢索列 print(df.name) #通過字典記法檢索列 print(df[“sex”]) #修改列內(nèi)容
df.aged=[20,20,22]
print(df)
DateFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
查看DataFrame中的數(shù)據(jù)行：通過索引查看指定行、通過布爾型數(shù)據(jù)選取滿足條件的行 import pandas as pd data = {"name":["王曉明","李靜","田海"], "sex":["男","女","男"], "aged":[20,19,21]} df = pd.DataFrame(data,columns=["name","sex","aged"]) print(df)
#使用索引查看指定行 print(df[0:2]) #使用布爾型數(shù)據(jù)選擇行 print(df[df[“sex”]==“女”]) #使用at[]精準(zhǔn)定位
print(df.at[2,”name”])
DateFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
DateFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
import pandas as pd data = {"name":["王曉明","李靜","田海"], "sex":["男","女","男"], "aged":[20,19,21]} df = pd.DataFrame(data,columns=["name","sex","aged"]) print(df)
#添加一行數(shù)據(jù) df_add=df.append({"name":"張亮","sex":"男","aged":17},ignore_index=True) print(df_add) #刪除“sex”列 df_delc=df.drop(“sex”,axis=1) print(df_delc) #刪除第1行
df_delr=df.drop(0)
print(df_delr)
append()/drop()不改變原有對象中的數(shù)據(jù)；del會永久刪除原有數(shù)據(jù)
添加一列，并賦值
df[“height”]=[175,180,182]
DateFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
#groupby()分組 #mean()計算平均值 g=df.groupby(“地區(qū)”，as_index=False) print(g.mean()) --------------or----------- g=df.groupby(“地區(qū)”，as_index=False).mean() #按價格降序排序
df_sort=df.sort_values(“價格”，ascending=False)
print(df_sort)
1.按索引排序 sort_index()
2.按值排序 sort_values()
參數(shù)：axis=0(默認(rèn))為縱向排序，axis=1為橫向排序；
參數(shù)：ascending=True(默認(rèn))為升序，ascending=False降序
排序結(jié)果返回一個新對象
課堂小結(jié)
import 模塊名1 [as 別名1]…
from 模塊名 import 成員名1 [as 別名1]，…
pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
Series（序列）
DataFrame（數(shù)據(jù)框）

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