Pandas库：从入门到应用(一)

news2025/1/24 7:24:51

一、Pandas简介

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pandas是 Python 的核⼼数据分析⽀持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。pandas是Python进⾏数据分析的必备⾼级⼯具。

pandas的主要数据结构是 **Series(**⼀维数据)与 DataFrame (⼆维数据)，这两种数据结构⾜以处理⾦融、统计、社会科学、⼯程等领域⾥的⼤多数案例

处理数据⼀般分为⼏个阶段：数据整理与清洗、数据分析与建模、数据可视化与制表，Pandas 是处理数据的理想⼯具

二、Pandas 安装验证

2.1、本地wendows或linux直接pip安装

pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

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2.2、登入python验证

import pandas as pd ## 没有报错说明pandas安装成功

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三、Pandas 的数据结构

3.1、Series

Series对象用来表示一维数据结构，和常规的数组类型，但是Series的内部结构是包含了两个数组

一个是用来保存数据(data)，一个是用来保存数据的索引(index)

pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)

参数说明：

data：一组数据(ndarray 类型)。
index：数据索引标签，如果不指定，默认从 0 开始。
dtype：数据类型，默认会自己判断。
name：设置名称。
copy：拷贝数据，默认为 False。

pd.Series(data=['北京','上海','广州','深圳'],index=[1,2,3,4],dtype='str',name='中国一线城市')

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如果不指定索引(index)会自动从0开始
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3.2、DataFrame

DataFrame 是一个二维数组的数据结构，类似Excel、sql表。

DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。

pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)

参数说明：

data：一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。
index：索引值，或者可以称为行标签。
columns：列标签，默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) 。
dtype：数据类型。
copy：拷贝数据，默认为 False。

df1 = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,151,size=(3,3)), #
                    index = ['张三','李四','王五'], # ⾏索引
                    columns= ['python','math','english']
                   )

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四、DataFrame的常用属性

4.1、head()函数

显示头部数据，默认显示头部5行数据

import numpy as np
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,151,size=(10,3)), 
                    columns= ['python','math','english']
                   )
df1.head(7) ##显示前7行数据

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4.2、tail()函数

显示尾部数据，默认显示尾部5行数据

df1.tail(5)

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4.3、shape 函数

显示DataFrame数据结构的行数和列数

df1.shape ## (10, 3)

4.4、dtypes 函数

显示各列的数据类型

df1.dtypes

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4.5、index 函数

显示DataFrame数据的行索引，及索引类型

import numpy as np
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,151,size=(10,3)), #
                    index=['张三','大华','小明','李四','小丽','小军','王五','木木','明明','小六子'],
                    columns= ['python','math','english']
                   )
df1.index

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4.6、columns 函数

显示DataFrame数据的列索引，及索引类型

df1.columns

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4.7、values 函数

显示DataFrame数据的二维ndarray数组

df1.values

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4.8、describe() 函数

查看数值型列的汇总统计,计数、平均值、标准差、最⼩值、四分位数、最⼤值

df1.describe()

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4.9、info() 函数

查看列索引、数据类型、⾮空计数和内存信息

df1.info()

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五、Pandas 数据输入与输出

5.1、操作csv文件

5.1.1、写入csv文件

import numpy as np
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,151,size=(10,3)), #
                    index=['张三','大华','小明','李四','小丽','小军','王五','木木','明明','小六子'],
                    columns= ['python','math','english']
                   )

df1.to_csv('./score.csv',
           sep = ',', # ⽂本分隔符，默认是逗号
           header = True,# 是否保存列索引
           index = True, # 是否保存⾏索引，保存⾏索引，⽂件被加载时，默认⾏索引会作为⼀列
           index_label= '姓名')  # 设置index列的名称

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5.1.2、读取csv文件

import numpy as np
import pandas as pd
pd.read_csv('./score.csv',
            sep = ',',# 默认是逗号
            header = [0],#指定列索引
            index_col=0) # 指定⾏索引

pd.read_table('./score.csv', # 和read_csv类似，读取限定分隔符的⽂本⽂件
              sep = ',',
              header = [0],#指定列索引
              index_col=0) # 指定⾏索引

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5.2、操作Excel文件

5.2.1、下载Excel的包

pip install xlrd -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install xlwt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

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5.2.2、写入Excel文件

import numpy as np
import pandas as pd
import xlrd
df1 = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,50,size = [50,5]), # 薪资情况
                   columns=['IT','化⼯','⽣物','教师','⼠兵'])
# 保存到当前路径下，⽂件命名是：salary.xls
df1.to_excel('./salary.xls',
             sheet_name = 'salary',# Excel中sheet⼯作表的名字
             header = True,# 是否保存列索引
             index = True,# 是否保存⾏索引
             index_label= '编号' # 设置index列的名称
             )

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5.2.3、⼀个Excel⽂件中保存多个⼯作表

import numpy as np
import pandas as pd
import xlrd
import xlwt
import openpyxl
df1 = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,50,size = [50,5]), # 薪资情况
                   columns=['IT','化⼯','⽣物','教师','⼠兵'])
df2 = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,50,size = [150,3]),# 计算机科⽬的考试成绩
                   columns=['Python','Tensorflow','Keras'])

# ⼀个Excel⽂件中保存多个⼯作表
with pd.ExcelWriter('./data.xls') as writer:
    df1.to_excel(writer,sheet_name='salary',index = False)
    df2.to_excel(writer,sheet_name='score',index = False)

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5.2.4、读取Excel文件

import numpy as np
import pandas as pd
import xlwt

pd.read_excel('./salary.xls',
              sheet_name=0,# 读取哪⼀个Excel中⼯作表，默认第⼀个
              header = 0,# 使⽤第⼀⾏数据作为列索引
              index_col=0)# 指定⾏索引，A作为⾏索引

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pd.read_excel('./data.xls',
 sheet_name='salary') # 读取Excel中指定名字的⼯作表

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5.3、操作HDF5文件

5.3.1、HDF5简介及安装

HDF5是⼀个独特的技术套件，可以管理⾮常⼤和复杂的数据收集。
HDF5可以存储不同类型数据的⽂件格式，后缀通常是.h5，它的结构是层次性的。
HDF5⽂件可以被看作是⼀个组包含了各类不同的数据集。

pip install tables -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

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5.3.2、HDF5架构

对于HDF5⽂件中的数据存储，有两个核⼼概念：group 和 dataset

dataset ：代表数据集，⼀个⽂件当中可以存放不同种类的数据集，

group：最直观的理解，可以参考我们的⽂件管理系统，不同的⽂件位于不同的⽬录下,⽬录就是HDF5中的group

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5.3.2、写入HDF5文件

import numpy as np
import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,50,size = [50,5]), # 薪资情况
                   columns=['IT','化⼯','⽣物','教师','⼠兵'])
df2 = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,50,size = [150,3]),# 计算机科⽬的考试成绩
columns=['Python','Tensorflow','Keras'])
# 保存到当前路径下，⽂件命名是：data.h5
df1.to_hdf('./data.h5',key='salary') # 保存数据的key，标记
df2.to_hdf('./data.h5',key = 'score')