python之pandas库，快速学习

目录

一、pandas的两种数据结构

        1.pandas导入

        2.Series

                 （1）series：一维数据机构，可以保存任何类型的数据结构，相当于一列。

                 （2）series默认索引从0开始。也通过可以指定索引。

        3.DataFrame

                 （1）DataFrame：是一个矩阵的数据类型，既有行索引，也有列索引。

                 （2）DataFrame：可以更改行索引（columns）和列索引（index）。

                  （3）DataFrame的基本函数

二、pandas操作Excel

        1.写入Excel文件

                         （1）to_excel：写入excel文件会创建一个新的文件。

                         （2）ExcelWriter：会在一个工作表中创建一个新的工作薄。

        2.读取Excel文件

                （1）read_excel

 三、pandas数据查询

        1.直接查询

                （1）选择单列数据：df['列’]

                （2）选择多列数据：df[[’列1’,'列2']]，通过列名组成的列表选择多列数据

                （3）df[1:3]，按行位置选取连续的行(切片)，前闭后开

         2.条件查询

                （1）单条件查询：单列布尔选择: df[(df['列’]==条件)]，选取某列满足一定条件的行

                （2）多条件查询：df[(df['列1’]-=条件)&(df['列2']>条件)]，选取多列满足一定条件的行

         3.索引器查询

                （1）选择单行/多行数据: df.loc[’行号’]、df.loc[['行号’],['列名']】]

                （2）选择多行多列数据: df.loc[['行1','行2'],['列1','列2']]，通过两个列表选取行列组合;loc布尔选择: df.loc[(df['列']>条件)]，按条件选取单列(多列）满足一定条件的行

                （3）loc切片(选择连续的多行多列): df.loc[’行1':'行2','列1':'列2']，通过切片选取连续的行列组合,冒号前后留空代表开口

                 （4）iloc索引器中只能使用原始索引（位置信息），不能使用自定义索引。

 四、数据处理

        1.缺失值处理

                （1）isna()：检测缺失值

                （2）dropna()：删除缺失的值

                （3）fillna()：使用指定的方法填充NA/NaN值

        2.重复值处理

                （1）duplicated()：用于查找重复项

                （2）drop_duplicated()：删除重复值

        3.其他异常处理

五、数据分析

        1.描述性统计分析

        2.累计统计

                （1）cumsum ()        累计总和

                （2）cumprod()        累计乘积

                （3）cummax ()        累计最大值

                （4）cummin()        累计最小值​编辑

        3.数据排序

                （1）sort_values()函数语法

                 （2）sort_index()函数：在指定轴上根据索引值对数据进行排序，默认使用行索引升序排序。

六、数据表的相互连接

        1.merge()函数

        1.concat()函数

        1.join()函数

        1.append()函数

七、分组聚合

        1.groupby()

        2.agg()

八、数据透视

        1.pivot_table

        2.转换轴

一、pandas的两种数据结构

        1.pandas导入

        2.Series

         （1）series：一维数据机构，可以保存任何类型的数据结构，相当于一列。

                例如：存放列表类型

         （2）series默认索引从0开始。也通过可以指定索引。

                未指定索引前：

                指定索引后：

        3.DataFrame

         （1）DataFrame：是一个矩阵的数据类型，既有行索引，也有列索引。

         （2）DataFrame：可以更改行索引（columns）和列索引（index）。

          （3）DataFrame的基本函数

                1、rename()

                columns：修改行名

                index：修改列名

                inplace=True ：是否在原数据中进行修改，默认为False。 

                 2、insert()

                loc：插入第几列

                column：插入的列名

                value：插入的值

                allow_duplicates：是否允许列名重复，默认为Flase。

                 3、drop()

                labels：单个标签或标签列表。

                axis：{0或'index'，1或'columns'}，是从索引还是列中删除标签，默认0，从行索引中删除。

                index：单个标签或标签列表: columns = labels 等效于 labels,axis=1。

                inplace：默认为False，返回新的DataFrame，True表示直接在原数据上删除。

                4、head() 和 tail()

 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-761723.html

二、pandas操作Excel

        1.写入Excel文件

         （1）to_excel：写入excel文件会创建一个新的文件。

         （2）ExcelWriter：会在一个工作表中创建一个新的工作薄。

                mode填入值：        w        代表重写

                                                a        代表追加

                pandas支持多种读写：CSV, JSON,HTMl,Local clipboard,Text File,Excel等

        2.读取Excel文件

                （1）read_excel

                sheet_name：读取的表名

                converters：修改类型

                 set_option(pat, value)

                pat：

display.max_rows ：设置DataFrame显示最大行数，pd.set_option('display.max_rows', None)显示所有行。

display.max_columns：设置DataFrame显示最大列数。

display.max_colwidth：设置DataFrame显示最大列宽。

display.precision：设置显示小数点后的位数。

display.float_format：设置浮点数的显示格式。

例如：保留两位小数

 三、pandas数据查询

        1.直接查询

                （1）选择单列数据：df['列’]

                （2）选择多列数据：df[[’列1’,'列2']]，通过列名组成的列表选择多列数据

                （3）df[1:3]，按行位置选取连续的行(切片)，前闭后开

         2.条件查询

                （1）单条件查询：单列布尔选择: df[(df['列’]==条件)]，选取某列满足一定条件的行

                （2）多条件查询：df[(df['列1’]-=条件)&(df['列2']>条件)]，选取多列满足一定条件的行

         3.索引器查询

                （1）选择单行/多行数据: df.loc[’行号’]、df.loc[['行号’],['列名']】]

                （2）选择多行多列数据: df.loc[['行1','行2'],['列1','列2']]，通过两个列表选取行列组合;loc布尔选择: df.loc[(df['列']>条件)]，按条件选取单列(多列）满足一定条件的行

                （3）loc切片(选择连续的多行多列): df.loc[’行1':'行2','列1':'列2']，通过切片选取连续的行列组合,冒号前后留空代表开口

                 （4）iloc索引器中只能使用原始索引（位置信息），不能使用自定义索引。

 四、数据处理

        1.缺失值处理

                （1）isna()：检测缺失值

                （2）dropna()：删除缺失的值

                        axis：默认axis=0，表示删除包含缺失值的行，axis=1，表示删除包含缺失值的列

                        how：默认how='any',表示删除含有缺失值的所有行或列，how='all'，表示删除全为缺失值的行或列

                        thresh：int，保留含有int个非空值的行、列

                        subset：对特定列进行缺失值删除

                （3）fillna()：使用指定的方法填充NA/NaN值

                        value：用于填充的值:数值、字符串、变量、字典、series、DataFrame，不能使用列表

                        method：填充方法:{'backfill'，'bfill'，'pad', 'ffill'，None}，默认为None，指定填充值，pad/ffill表示用前一个非缺失值填充，backfil1/bfill表示用后一个非缺失值填充

                        axis：填充缺失值所沿的轴，默认为None

                        limit：限制填充次数

        2.重复值处理

                （1）duplicated()：用于查找重复项

                        subset：列名，默认使用所有列

                        keep：     keep='first'：保留第一个重复值（默认值）
                                        keep='last'：保留最后一个重复值
                                        keep=False：将所有重复值都删除

                （2）drop_duplicated()：删除重复值

                        ignore_index：重建索引，默认为False

        3.其他异常处理

                （1）replace()：将所有数据转换为字符串，使用replace()函数进行替换

                （2）astype()：将pandas对象转换为指定的数据类型

                        dtype：数据类型:使用numpy.dtype或Python类型将整个pandas对布尔值，默认为True，表示返回一个副本

                        copy：布尔值，默认为True，表示返回一个副本

                        errors：针对数据类型转换无效引发异常的处理，默认为'raise',表示允许引发异常，errors='ignore’抑制异常，错误时返回原始对象

五、数据分析

        1.描述性统计分析

                （1）count()

         （2）discribe()

                percentiles：百分位数，介于0-1之间，默认[25%，50%，75%]

                include：包含在结果中的数据类型，默认所有数值列

                exclude：排除在结果中的数据类型，默认不排除任何内容

                datetime_is_numeric：是否将datetime dtypes视为数字，默认为False

                （3）pct_change()：当前元素与先前元素之间的百分比变化，默认计算与前一行的百分比变化，适用于财务报表的环比分析

                        periods：计算周期，默认为1

                        fill_method：填充空值的方法，默认'pad'，表示用前一个非缺失值填充，bfill用后一个非缺失值填充，None不填充

                        limit：限制填充次数

                        axis：计算方向，{0或'index'，1或'columns'}，默认axis=0

        2.累计统计

                （1）cumsum ()        累计总和

                （2）cumprod()        累计乘积

 
                （3）cummax ()        累计最大值

                （4）cummin()        累计最小值

        3.数据排序

                （1）sort_values()函数语法

                        by：axis轴上的某个索引或索引列表，按什么排序

                        axis：要排序的轴，{0或'index'，1或'columns'}，默认0，按照指定列数据排序

                        ascending：排序方式，默认为True，代表升序排序，False代表降序排序

                        inplace：默认为False，True表示直接在原数据上排序

                        ignore_index：是否重建索引，默认为False

                 （2）sort_index()函数：在指定轴上根据索引值对数据进行排序，默认使用行索引升序排序。

六、数据表的相互连接

        1.merge()函数

                merge()函数:具有表连接功能，类似于Excel中的vlookup函数，可以根据一个或多个键(列值)将不同DataFrame连接起来

                merge()表连接方式有inner、left、 right、outer，默认inner，空值用NaN填充

                inner:内连接，取交集

                outer:外连接，取并集

                left:左连接，左侧取全部，右侧取部分

                right:右连接，右侧取全部，左侧取部分

        1.concat()函数

                concat()函数：沿特定轴连接两个或两个以上的DataFrame，既可实现纵向合并也可实现横向合并，行列索引均可重复

        1.join()函数

                join()函数：连接另一个DataFrame的列(横向连接)，与merge()函数功能类似，区别在于两者适用的场景有所不同

        1.append()函数

                append()函数：向DataFrame对象中添加新的行(纵向合并)，如果添加的列名不在DataFrame对象中，将会被当作新的列进行添加

七、分组聚合

        1.groupby()

                 数据分组，即根据一个或多个DataFrame列名进行分组。

                by：分类的依据，DataFrame列名

                axis：默认axis=0:纵向分割，axis=1:横向分割

                level：默认为True:返回以组标签为索引的对象，as_index=False:不以组标签为索引

                sort：默认为True:按组键排序，设置为False可以提高性能

        2.agg()

                 具有自定义聚合功能，允许在一次计算中，自定义多种聚合方式

八、数据透视

        1.pivot_table

                pivot_table()函数：类似于Excel中的数据透视表功能，是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式，pivot_table可以将普通列转换为行索引、列索引及元素值，进行各种汇总计算。

        2.转换轴

                stack():将数据的列索引转换为行索引，默认转换最内层的索引

                unstack():将数据的行索引转换为列索引，默认转换最内层的索引

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