10分钟快速入门Pandas库

目录

• Pandas的介绍
• 数据结构
• 导入导出数据
• 对数据进行操作
• 增加数据（创建数据）
• 1. 使用data创建DFhttp://www.devze.com
• 2. 使用字典创建DF
• 3. 增加一行数据
• 4. 增加一列数据
• 删除数据
• 1. 删除一行数据
• 2. 删除一列数据
• 改动数据
• 1. 改动一行数据
• 2. 改动一列数据
• 查找数据
• 1. 查看特定行数据
• 2. 查看特定列数据
• 3. 查看特定元素
• 常用操作
• 1. 转置
• 2. 计算统计量
• 3. 舍弃一列中多余重复数据
• 4. 将特定列转成numpy后处理
• 5. 取出dataframe中特定位置的值

Pandas的介绍

pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

• 2008年WesMcKinney开发出的库
• 专门用于数据挖掘的开源python库
• 以Numpy为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势
• 基于matplotlib，能够简便的画图
• 独特的数据结构

数据处理的时候经常性需要整理出表格，在这里介绍pandas常见使用：

参考链接：10 minutes to pandas https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html#min

数据结构

Pandas常见的就两种数据类型：Series和DataFrame，可以对应理解为向量和矩阵，前者是一维的，后者是二维的。在DF中类似统计学中的数据组织方式，一行代表一项数据，一列代表一种特征，用这种方式记忆能够帮你更好理解DF。需要注意的是：在DF中index是行，column是列。

导入导出数据

常使用.csv格式的文件，我们在导入数据的时候使用pd.read_csv()，在导出数据的时候用df.write_csv(“/data/ymz.csv”).

# 读入数据
In [144]: pd.read_csv("foo.csv")
Out[144]: 
     Unnamed: 0          A          B          C          D
0    2000-01-01   0.350262   0.843315   1.798556   0.782234
1    2000-01-02  -0.586873   0.034907   1.923792  -0.562651
2    2000-01-03  -1.245477  -0.963406   2.269575  -1.612566
3    2000-01-04  -0.252830  -0.498066   3.176886  -1.275581
4    2000-01-05  -1.044057   0.118042   2.768571   0.386039
..          ...        ...        ...        ...        ...
995  2002-09-22 -48.017654  31.474551  69.146374 -47.541670
996  2002-09-23 -47.207912  32.627390  68.505254 -48.828331
997  2002-09-24 -48.907133  31.990402  67.310924 -49.391051
998  2002-09-25 -50.146062  33.716770  67.717434 -49.037577
999  2002-09-26 -49.724318  33.479952  68.108014 -48.822030

[1000 rows x 5 columns]

# 写出数据
In [143]: df.to_csv("foo.csv")

对数据进行操作

对数据操作包括增（创建），删，改，查。

增加数据（创建数据）

相比较Series，我们更常使用DataFrame数据类型，常使用的创建DataFrame类型有两种，一种是使用data创建（注意data得是一个二维list/array等），一种是使用字典创建。

1. 使用data创建DF

# 使用data导入
In [5]: dates = pd.date_range("20130101", periods=6)

In [6]: dates
Out[6]: 
DatetimeIndex(['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04',
               '2013-01-05', '2013-01-06'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

In [7]: df = pd.DataFrame(data=np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list("ABCD"))

In [8]: df
Out[8]: 
                   A         B         C         D
2013-01-01  0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632
2013-01-02  1.212112 -0.173215  0.119209 -1.044236
2013-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.49492js9  1.071804
2013-01-04  0.721555 -0.706771 -1.039575  0.271860
2013-01-05 -0.424972  0.567020  0.276232 -1.087401
2013-01-06 -0.673690  0.113648 -1.478427  0.524988

2. 使用字典创建DF

# 使用字典
In [9]: df2 = pd.DataFrame(
   ...:     {
   ...:         "A": 1.0,
   ...:         "B": pd.Timestamp("20130102"),
   ...:         "C": pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype="float32"),
   ...:         "D": np.array([3] * 4, dtype="int32"),
   ...:         "E": pd.Categorical(["test", "train", "test", "train"]),
   ...:         "F": "foo",
   ...:     }
   ...: )
   ...: 

In [10]: df2
Out[10]: 
     A          B    C  D      E    F
0  1.0 2013-01-02  1.0  3   test  foo
1  1.0 2013-01-02  1.0  3  train  foo
2  1.0 2013-01-02  1.0  3   test  foo
3  1.0 2013-01-02  1.0  3  train  foo

3. 增加一行数据

1）使用loc在行尾增加

增加一行数据的方法有loc, iloc, append, concat, merge。这里介绍一下loc，loc[index]是在一行的最后增加数据。但是你需要注意loc[index]中的index，如果与已出现过的index相同，则会覆盖原先index行，若不相同则才会增加一行数据。

2）使用concat将两个DF合并

concat()也是一个增加数据常用的方法，常见于两个表的拼接与爬虫使用中，作用类似于append()，但是append()将在不久后被pandas舍弃，所以还是推荐使用concat()。

4. 增加一列数据

增加一列数据的方法直接用[]便可，例子如下：

Series用的比较少，案例如下：

In [3]: s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])

In [4]: s
Out[4]: 
0    1.0
1    3.0
2    5.0
3    NaN
4    6.0
5    8.0
dtype: float64

删除数据

对于删除数据，我们使用drop()方法，并指定参数为index（行）或者column（列）

1. 删除一行数据

2. 删除一列数据

改动数据

改动一行，列数据常用loc()和[]javascript方法。

1. 改动一行数据

改动一行我们使用loc[]=[…]进行更改。

2. 改动一列数据

改动一列数据我们使用[]进行更改。

查找数据

在查找数据的时候，我们开发者_JAV培训常使用[]来查看行列数据，配合.T来将矩阵转置。也可以使用head()，tail()来查看前几行和后几行数据。

1. 查看特定行数据

使用.loc[index]来查看特定行数据，或者[]。建议使用.loc[]方法或者.iloc[]方法，loc[]通过行的名字寻找，iloc[]通过索引寻找。

使用类似[0:2]来查看特定行数据，和python中list使用类似。这个方法其实是调用了__getitem_www.devze.com_()方法。

2. 查看特定列数据

我们需要使用两层[]嵌套来访问数据，例如[ [“j”, “i”] ]。

3. 查看特定元素

确定第几行第几列后，使用.loc()方法或者.iloc()方法查找。

b = a.loc[ 1, "dir_name" ]

常用操作

数据分析时常用的两个操作，转置和计算统计量。

1. 转置

使用.T便可以完成。

2. 计算统计量

使用.describe()。

3. 舍弃一列中多余重复数据

使用.drop_duplicates()

id_df = self.frames_meta_sub[['time_idx', 'pos_idx', 'slice_idx']].drop_duplicates()

4. 将特定列转成numpy后处理

使用.to_numpy()方法将你所选择的数据全部转成二维的或者一维的ndarray，需要注意的是to_numpy()并不仅仅局限于数字，字符串也是可以转换的（虽然这样开销比较大），ndarray能存储字符串，这会让你处理数据的过程变得异常简单。有几个维度取决于你取了几行或者几列。

df = df[ ["channel"] ]
ar = df.to_numpy()

5. 取出dataframe中特定位置的值

要取出 DataFrame 中特定位置的值，可以使用 .loc 或 .iloc 方法，具体取决于您想要使用的索引类型。

如果您使用标签索引（例如，行和列都使用标签名称），则可以使用 .loc 方法。例如，如果您有一个名为 df 的 DataFrame，它具有行标签为 row_label，列标签为 column_label 的元素，则可以使用以下代码获取该元素的值：

value = df.loc[row_label, column_label]

如果您使用整数位置索引（例如，行和列都使用整数位置），则可以使用 .iloc 方法。例如，如果您有一个名为 df 的 DataFrame，它具有第一个行和第一个列的元素，则可以使用以下代码获取该元素的值：

value = df.iloc[0, 0]

请注意，索引从零开始，因此第一个行和第一个列的位置为javascript 0。

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