数据结构

	描述	举例
Series	带有标签的一维数组
DataFrame	带有标签的二维数组

生成数据

创建 Series

# s = pd.Series(data, index=index)
s1 = pandas.Series(['张三','李四','王五','郑六'])
s2 = pandas.Series(['张三','李四','王五','郑六'],index=['a','b','c','d'])

创建 DataFrame

# df = pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None)
import pandas
df = pandas.DataFrame(
   {
      '姓名':['张三','李四','王五'],
      '年龄':['21','30','29'],
      '职业':['学生','警察','医生']
    }
)

数据处理

Pandas可以将指定格式的数据读取到DataFrame中，并将DataFrame输出为指定格式的文件

# 读函数 df=pandas.read_xxx(fileName)
pandas.read_csv('data1.csv')

# 输出函数 df=pandas.to_xxx(fileName)
pandas.to_csv('data2.csv')

相关方法功能介绍

import pandas
df = pandas.read_excel('./data1.xlsx')

方法	描述
df.cloName / df[ [‘cloName1’,‘cloName2’] ]	取对应列
df.filter(items=[‘cloName1’,‘cloName2’]) / df.filter(regex=‘^a’, axis=0).filter(like=‘Q’, axis=1)	选择对应列 / 索引以a开头列名有Q的行
df.axes	返回一个列内容和行内容组成的列表
df.head() /.tail() /.sample() / df[:3]	返回前默认5行 / 后默认5行 / 随机1行 / 前3行
df.loc[[0,5,10]] / df.loc[0:5,[‘cloName1’,‘cloName2’]] / df.loc[ df[“cloName1”]==89 ]	返回0，5，10行 / 返回cloName1 2 前5行 / 返回cloName1=89的行
df.query(‘cloName1 > 90’)	返回cloName1 > 90的所有行
df.shape	返回 一个 (行数，列数) 的元组
df.cloName.mean()	若该列数据类型为int，则可以计算该列平均值
df.cloName.add() / .sub() / .mul() / .div()	对数据进行广播式加/减/乘/除
df.nunique()	去重
df.truncate(before=x, after=y)	将x-y行以外数据剔除
df.select_dtypes(include=[‘int’]) / df.select_dtypes(exclude=[‘int’])	选择 / 排除 int类型数据
df.replace()	替换数据
df.fillna()	填充空值
df.rename(columns={‘cloName1’:‘cloName2’})	修改cloName1列名为cloName2
df.assign(k=v)	指定一个新列，k为新列的列名，v为此列的值
df.dropna() / df.dropna(axis=‘columns’) / df.dropna(how=‘all’) / df.dropna(thresh=2) / df.dropna(inplace=True)	一行中有一个缺失值就删除 / 只保留全有值的列 / 行或列全没值才删除 / 至少有两个空值时才删除 / 删除并使替换生效
df.where(df > 70)	将大于70数据筛选出来，不满足的位置填充为NaN，df.where(df==9999999, np.where(df>=60, ‘合格’, ‘不合格’)) 使用NumPy弥补panda的不足，大于等于60值为及格，小于则置为不及格

import pandas
df = pandas.read_excel('./data.xlsx')

# 使用迭代
# .iterrows()
for index ,row in df.iterrows():
    print(index ,row.Q1,row['name'])
# 结果
0 89 Liver
1 36 Arry
2 57 Ack
3 93 Eorge
4 65 Oah
5 24 Harlie
6 61 Acob
7 9 Lfie

# .itertuples()
# 可以在itertuples()内进行筛选，df.itertuples(colName1='xxx',colName2>yyy)
for index ,row in df.itertuples():
    print(row)
# 结果
Pandas(Index=0, name='Liver', team='E', Q1=89, Q2=21, Q3=24, Q4=64)
Pandas(Index=1, name='Arry', team='C', Q1=36, Q2=37, Q3=37, Q4=57)
Pandas(Index=2, name='Ack', team='A', Q1=57, Q2=60, Q3=18, Q4=84)
Pandas(Index=3, name='Eorge', team='C', Q1=93, Q2=96, Q3=71, Q4=78)
Pandas(Index=4, name='Oah', team='D', Q1=65, Q2=49, Q3=61, Q4=86)
Pandas(Index=5, name='Harlie', team='C', Q1=24, Q2=13, Q3=87, Q4=43)
Pandas(Index=6, name='Acob', team='B', Q1=61, Q2=95, Q3=94, Q4=8)