🌟🌟Pandas三种数据类型

Pandas提供了三种数据类型，分别是Series、DataFrame和Panel。Series用于保存一维数据，DataFrame用于保存二维数据，Panel用于保存三维数据或者可变维数据。平时的表格处理数据分析最常用的数据类型是Series和DataFrame，Panel较少用到。

✨✨Series数据结构

Series本质上是一个含有索引的一维数组，其包含一个左侧自动生成的index和右侧的values值，分别使用s.index和s.values进行查看。

下面举个例子：

下面我们导入数据：

import pandas  as pd
s=pd.read_excel("D:\A_data\Data_Series.xlsx")
s

运行结果如下:

其中，左侧这一列就是索引列，下面我们分别打印s.index和s.values


index返回一个index对象，而values返回一个array。

✨✨ DataFrame数据结构

DataFrame(数据框)类似于Excel电子表格，也与R语言中DataFrame的数据结构类似。

🌙🌙DataFrame数据的选取

🌕🌕DataFrame的构建

import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'x':['a','b','c'],'y':[1,2,3],'z':[4,5,6]})
df

🌕🌕选取多行

方法一：

df.iloc[[0,1],:]

df.iloc[[0,2],:]

方法二：

df.loc[['0','2'],:]

🌕🌕选取某一列

df.y
df['y']
df.loc[:,['y']]
df.iloc[:,[1]]

🌕🌕选取多列

方法一：

df.iloc[:,[1,2]]

方法二：

df.loc[:,['x','y']]

方法三:

df[['x','y']]

🌕🌕单条件过滤

df[df.z>=5]

🌕🌕多条件过滤

df[(df.z>=4)&(df.z<=5)]

🌙🌙获取列名和行名

df.columns #获取列名
df.index  #获取行名

🌙🌙观察DataFrame的内容

df.info() #打印属性信息
df.head()# 查看前五行的数据
df.tail()#查看后五行的数据

✨✨变量的变换

有时候，我们需要对DataFrame某列的每个元素都进行运算处理，从而产生并添加新的列。

我么可以直接对DataFrame的列进行加减乘除某个数，产生新的列：

df['z1']=df['z']*2

apply、applymap和map方法都可以向对象中的数据传递函数，主要区别如下：
🌙apply的操作对象是DataFrame的某一列(axis=1)或者某一行(axis=0)
🌙applymap的操作对象是元素极，作用于每个DataFrame的每个数据
🌙map的操作对象也是元素极，但其是对Series的每个数据调用一次函数

使用apply方法，结合lambda表达式，可以为原数据框添加新的列:

df['z2']=df.apply(lambda x:x['z']*2 if x['z']==4 else x['z'],axis=1)

✨✨表格的拼接

有时候，我们需要在已有数据框的基础上添加新的行或者列，或者横向或纵向的表格。此时我们需要使用pd.concat函数或者append函数实现该功能。

✨✨ 表格的分组操作

DataFrame往往存在某列包含多个类别的数据，例如上次博客中的经典的葡萄酒数据集。我们以此为例。

import pandas as pd
file_path="D:\A_data\Data_wine数据\wine.xlsx"
df=pd.read_excel(file_path)
df

使用 groupby()函数进行分组操作：

df1=df.groupby('label')
df

分组之后的结果与原来数据一样，这是因为在类别标签‘label’这一列，原来的数据就是按照0、1、2三种类别的顺序排下来的。

🌙🌙按照分组求均值、求和

求均值：

df2=df.groupby('label').mean()
df2

当然了，也可以只打出我们想要的某一列的均值：

df2=df.groupby('label').ash.mean()
df2

求和：

对于这个葡萄酒数据集可能求和操作并没有意义，但在此只是练习：

df2=df.groupby('label').sum()
df2

求方差：

df2=df.groupby('label').std()
df2

✨✨表格的拼接

有时候，我们需要在已有数据框的基础上添加新的行或者列，或者横向或纵向的表格。此时我们需要使用pd.concat函数或者append函数实现该功能。

其中，axis=0表示沿纵轴连接。axis=1表示沿横轴连接。
下面我们再举一个例子：
（我觉得2020年国赛数学建模国赛C题很不错）
首先，我们可以看一下，这是一个多sheet Excel：

而且，sheet2 、sheet3企业代号就是sheet1中企业的所有发票信息，也就是说一个企业就有很多发票号码。
我们需要整合sheet2，以及sheet3中的信息，将一个企业的某一个指标进行计算，然后希望补到heet1中，形成一个更宏观的表格。

分析指标：总进项价税额：是指企业在一段时间内购进产品的价值总和，该值越高说明企业的生产和经营规模就越大，可以作为衡量企业生产规模大小的有效指标。

我希望根据sheet2算出这个指标，然后添加到sheet1中。
首先导入数据。

import pandas as pd
file_path="D:\A_data\Data.2020.C\附件1：123家有信贷记录企业的相关数据.xlsx"
df=pd.read_excel(file_path,sheet_name=None)
df

这里设置sheet_name=None,会将所有的sheet都整合在df中。

将sheet1保存至df1

df1=pd.read_excel(file_path,sheet_name='企业信息')
df1

将我们所要研究的sheet2即“进项发票信息”保存给df2

df2=pd.read_excel(file_path,sheet_name='进项发票信息')
df2

根据sheet2计算总进项价税额：

df2_=df2.groupby(['企业代号'],as_index=False,sort=False)['价税合计'].sum()
df2_

这里注意，设置参数sort=False，不然会改变企业代号的排序。

删除企业代号这一列：

df2_.drop(labels='企业代号'，axis=1，inplace=False)

参数说明：axis默认为0，指删除行，axis=1，指删除列。
inplace=False,默认该删除操作不改变原数据，而是返回一个执行删除操作后的新DataFrame。inplace=True，则会直接在原数据上进行删除操作，且删除后无法返回。

😭😭😭😭**由于我拼接表格，添加新的一列，没有成功。弄出来是这个样子的：**😱😱😱

所以下面我是导出数据，形成一个新的excel，然后利用excel复制粘贴到sheet1中。

df2__.to_excel("D:\A_data\Data.2020.C\进项价税合计.xlsx")

还要继续努力呀😭😭😭😭加油加油！