Pandas技术重点来了

news2024/7/31 6:04:04

Pandas库建立在NumPy之上，并为Python编程语言提供了易于使用的数据结构和数据分析工具。

1.安装及调用

pip install pandas

import pandas as pd

一种能够保存任何数据类型的一维标记数组

>>> s = pd.Series([3, -5, 7, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])

一种具有潜在不同类型的列的二维标记数据结构

>>> data = { 'Country' : [ 'Belgium' , 'India' , 'Brazil' ], 'Capital' : [ 'Brussels' , 'New Delhi' , 'Brasília' ], 'Population' : [11190846, 1303171035, 207847528]}

>>> df = pd.DataFrame(data, columns=[ 'Country' , 'Capital' , 'Population' ])

2.读写

2.1读取和写到CSV

>>> pd.read_csv( 'file.csv' , header=None, nrows=5)

>>> df.to_csv( 'myDataFrame.csv'，index=False )

2.1读取和写到Excel

>>> pd.to_excel( 'dir/myDataFrame.xlsx' , sheet_name= 'Sheet1' )

>>>

>>> xlsx = pd.ExcelFile( 'file.xls' )

>>> df = pd.read_excel(xlsx, 'Sheet1' )

3.帮助信息

>>> help(pd.Series.loc)

4.获取元素

>>> s[ 'b' ]

-5

>>> df[1:]

Country Capital Population

1 India New Delhi 1303171035

2 Brazil Brasília 207847528

>>> df.iloc[0][0] # 根据索引获取第一行第一列的值

'Belgium'

>>> df.loc([0], [ 'Country' ]) # 根据标签索引获取行为0，列为“country”的值

'Belgium'

5.对接数据库

>>> from sqlalchemy import create_engine

>>> engine = create_engine( 'sqlite:///:memory:' )

>>> pd.read_sql( "SELECT * FROM my_table;" , engine)

>>> pd.read_sql_table( 'my_table' , engine)

>>> pd.read_sql_query( "SELECT * FROM my_table;" , engine)

>>> pd.to_sql( 'myDf' , engine)

6.删除

>>> s.drop([ 'a' , 'c' ])

b -5
d 4

>>> df.drop( 'Country' , axis=1)

7.排序

>>> df.sort_index()

>>> df.sort_values(by= 'Country' )

>>> df.rank()

8.DataFrame数据信息

>>> df.shape   # 返回行列（3,3）

>>> df.index   # 返回索引信息 RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)

>>> df.columns #返回 Index(['Country', 'Capital', 'Population'], dtype='object')

>>> df.info() #返回dataframe的基本信息

>>> df.count()

Country       3
Capital       3
Population    3

9. 信息概要

>>>df.sum()

Country              BelgiumIndiaBrazil
Capital       BrusselsNew DelhiBrasília
Population                   1522209409

>>>df.cumsum()

              Country                    Capital Population
0             Belgium                   Brussels    11190846
1        BelgiumIndia          BrusselsNew Delhi 1314361881
2 BelgiumIndiaBrazil BrusselsNew DelhiBrasília 1522209409

>>>df.max()

Country            India
Capital        New Delhi
Population    1303171035

>>>df.min()

Country        Belgium
Capital       Brasília
Population    11190846

>>>df.describe()

         Population
count 3.000000e+00
mean   5.074031e+08
std    6.961346e+08
min    1.119085e+07
25%    1.095192e+08
50%    2.078475e+08
75%    7.555093e+08
max    1.303171e+09

>>>df.mean()

Population    5.074031e+08

>>>df.median()

Population    207847528.0

10.函数应用

>>>f=lambda x:x*2

>>>df.apply(f)

          Country             Capital Population
0 BelgiumBelgium    BrusselsBrussels    22381692
1      IndiaIndia New DelhiNew Delhi 2606342070
2    BrazilBrazil    BrasíliaBrasília   415695056

11.数据计算

>>>s3 = pd.Series([7, -2, 3], index=[ 'a' , 'c' , 'd' ])

>>>s + s3

a 10.0

b NaN

c 5.0

d 7.0

>>>s.add(s3, fill_value=0)

a    10.0
b    -5.0
c     5.0
d     7.0

>>> s.sub(s3, fill_value=2)

a   -4.0
b   -7.0
c    9.0
d    1.0

>>> s.div(s3, fill_value=4)

a    0.428571
b   -1.250000
c   -3.500000
d    1.333333

>>> s.mul(s3, fill_value=3)

a    21.0
b   -20.0
c   -14.0
d    12.0