文章目录
- 前言
- 一、Pandas简介
- 二、Python Pandas的使用
- 关于Python技术储备
- 一、Python所有方向的学习路线
- 二、Python基础学习视频
- 三、精品Python学习书籍
- 四、Python工具包+项目源码合集
- ①Python工具包
- ②Python实战案例
- ③Python小游戏源码
- 五、面试资料
- 六、Python兼职渠道
前言
Pandas 是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，今天通过本文给大家介绍Python Pandas的简单使用教程。
Pandas 是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，今天通过本文给大家介绍Python Pandas的简单使用教程，感兴趣的朋友一起看看吧
一、Pandas简介
1、Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了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。
2、Pandas 是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。
3、数据结构：
Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。
Time- Series：以时间为索引的Series。
DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。以下的内容主要以DataFrame为主。
Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。
Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。读者应该注意的是，它固然有着两种数据结构，因为它依然是 Python 的一个库，所以，Python 中有的数据类型在这里依然适用，也同样还可以使用类自己定义数据类型。只不过，Pandas 里面又定义了两种数据类型：Series 和 DataFrame，它们让数据操作更简单了。
二、Python Pandas的使用
修改列数据：
df\['price'\]=df\['price'\].str.replace('人均','') # 删除多余文字
df\['price'\]=df\['price'\].str.split("￥").str\[-1\] # 分割文本串
df\['price'\]=df\['price'\].str.replace('-','0') # 替换文本
df\['price'\]=df\['price'\].astype(int) # 文本转整型
把pandas转换int型为str型的方法
切分列数据：
df\['kw'\]=df\['commentlist'\].str.split().str\[0\].str.replace("口味",'')
df\['hj'\]=df\['commentlist'\].str.split().str\[1\].str.replace("环境",'')
df\['fw'\]=df\['commentlist'\].str.split().str\[2\].str.replace("服务",'')
注意：pandas中操作如果不明确指定参数，则不会修改原数据，而是返回一个新对象。
删除列数据：
del df\['commentlist'\]
排序列数据：
df.sort\_values(by=\['kw','price'\],axis=0,ascending=\[False,True\],inplace=True)
注意：排序前先用astype转换正确的类型，如str、int或float
重新设置索引列标签顺序：
df.columns=\['类型','店铺名称','点评数量','星级','人均消费','店铺地址','口味','环境','服务'\]
打印前几行数据：
print(df.loc\[:,\['店铺名称','口味','人均消费'\]\].head(6))
# 或者 # print(df.iloc\[0:6,\[1,6,4\]\]) # 前6行（整数）
# 但不能是 # print(df.loc\[0:6,\['店铺名称','口味','人均消费'\]\]) # 从索引0到索引6的行（对象）
综合示例：
图例：
结果：
要求：
（1）对该数据中的comment、price进行数据清洗整理，
（2）将commentlist数据拆分为“口味”、“环境”和“服务”三列后再进行数据清洗整理，
（3）去除commentlist列数据
（4）将此数据按“口味”降序、“人均消费”升序进行排序，
（5）输出排序后前6条数据中的“店铺名称”、“口味”和“人均消费”三列数据。
代码：
import pandas as pd
df=pd.read\_csv('spdata.csv',encoding='gbk') #读入文件，编码为gbk # 注意编码，重要
#对数据进行清洗
df\['comment'\]=df\['comment'\].str.replace('条点评','')
df\['price'\]=df\['price'\].str.replace('人均','')
df\['price'\]=df\['price'\].str.split("￥").str\[-1\]
df\['price'\]=df\['price'\].str.replace('-','0')
df\['price'\]=df\['price'\].astype(int)
df\['kw'\]=df\['commentlist'\].str.split().str\[0\].str.replace("口味",'')
df\['hj'\]=df\['commentlist'\].str.split().str\[1\].str.replace("环境",'')
df\['fw'\]=df\['commentlist'\].str.split().str\[2\].str.replace("服务",'')
del df\['commentlist'\]
#按口味降序，人均消费升序进行排序
df.sort\_values(by=\['kw','price'\],axis=0,ascending=\[False,True\],inplace=True)
#重新设置列索引标签
df.columns=\['类型','店铺名称','点评数量','星级','人均消费','店铺地址','口味','环境','服务'\]
print(df.loc\[:,\['店铺名称','口味','人均消费'\]\].head(6))
方法二：
import pandas as pd
df=pd.read\_csv('spdata.csv',encoding='gbk')
df\['comment'\]=df\['comment'\].str.replace('条点评','')
df\['price'\]=df\['price'\].str.replace('人均','').str.replace('￥','').str.replace('-','0').str.replace(' ','').astype(int)
df\[\['kw','hj','fw'\]\]=df\['commentlist'\].str.replace('口味','').str.replace('环境','').str.replace('服务','').str.split(expand=True).astype(float) # expand将普通的列表转为DataFrame对象
del df\['commentlist'\]
df.sort\_values(by=\['kw','price'\],axis=0,ascending=\[False,True\],inplace=True) # 注意inplace=True
df.columns=\['类型','店铺名称','点评数量','星级','人均消费','店铺地址','口味','环境','服务'\]
print(df\[\['店铺名称','口味','人均消费'\]\].head(6))
注意：df.str.split是列表，加了expand=True之后才是DataFrame对象，或者用.str[x]提取某一列，注意不是df.str.split()[x]而是df.str.split().str[x]，前者是对list（二维）操作，后者是对DataFrame操作（取某一列）
关于Python技术储备
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一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、Python基础学习视频
② 路线对应学习视频
还有很多适合0基础入门的学习视频，有了这些视频，轻轻松松上手Python~在这里插入图片描述
③练习题
每节视频课后，都有对应的练习题哦，可以检验学习成果哈哈！
因篇幅有限，仅展示部分资料
三、精品Python学习书籍
当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。
四、Python工具包+项目源码合集
①Python工具包
学习Python常用的开发软件都在这里了！每个都有详细的安装教程，保证你可以安装成功哦！
②Python实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲代码，动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。100+实战案例源码等你来拿！
③Python小游戏源码
如果觉得上面的实战案例有点枯燥，可以试试自己用Python编写小游戏，让你的学习过程中增添一点趣味！
五、面试资料
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六、Python兼职渠道
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