数据分析-Python数据分析与挖掘所需的Pandas常用知识

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前言

Pandas基于两种数据类型：series与dataframe。

一个series是一个一维的数据类型，其中每一个元素都有一个标签。series类似于Numpy中元素带标签的数组。其中，标签可以是数字或者字符串。

一个dataframe是一个二维的表结构。Pandas的dataframe可以存储许多种不同的数据类型，并且每一个坐标轴都有自己的标签。你可以把它想象成一个series的字典项。

Pandas常用知识

一、读取csv文件为dataframe
二、dataframe的数据概况
三、取列数据
四、取行数据
五、取某一单元格数据
六、缺失值处理
七、归一化处理
八、排序
九、索引重新编号
十、求均值
十一、矢量化操作（批量操作）
十二、透视表

一、读取csv文件为dataframe

Pandas很好的一点是，可以操作表文件。输出为dataframe格式，这点很nice。 使用pandas.read_csv()读取csv文件，输出为dataframe格式数据。 这里数据data.csv数据集下载自百度地图。

import pandas as pd filepath = r'C:/Users/lenovo/Desktop/20180108-百度地图/20180108-百度地图/data.csv' df = pd.read_csv(filepath) #为了方便，我只显示三行，其实结果并不是这样子 print(df)

检测下数据格式

#检测下数据格式是否为DataFrame print(type(df))

#输出class 'pandas.core.frame.DataFrame

二、 DataFrame数据概况

我们想知道数据如下知识：

• 展示dataframe前后几条记录

• 显示dataframe的列名字

• 查看dataframe的维度情况（几行几列）

2.1展示dataframe前后几行

#展示前两条记录（根据需要显示条数） df.head(2) print(df.head(2)) #展示后三条记录 df.tail(3) print(df.tail(3))

2.2展示dataframe列名

#展示列名 col_names = df.columns print(col_names) #查看下col_names格式 type(col_names) #将col_names转化为list col_list = col_names.tolist() col_list

三、从dataframe中取列数据

使用dataframe[column_name]，返回series格式数据。 series序列数据类似于list，你可以近似等同于list。 只不过返回数据中会多一列index索引。如下面的左侧数字序号

3.1 取一列数据

#这里我们一列，如取Name列数据 df['Name'][:5] print(df['Name'][:5])

3.2取多列数据

#这里返回的数据还是dataframe格式，为了方便也只显示前几条记录 cols = ['name', 'province_name', 'city_name', 'city_code', 'area', 'addr'] df[cols] print(df[cols])

四、从dataframe中取行数据（记录）

ix[row, col] 中括号中第一个参数row是行参数，你想选择的数据行数。 第二个参数col是列参数，选择你想要的列数据项。

4.1取一行数据

#第一行所有数据 df.ix[0, :] print(df.ix[0, :]) #第一行的某几列数据 col = ['Survived', 'Pclass', 'Sex'] df.ix[0, col] print(df.ix[0, col])

2取多行数据

#取多行数据，所有列。这里我选择前5行，所有列. #这里是不是很像切片操作。python基础很重要 df.ix[:5, :] print(df.ix[:5, :]) #取多行，某几列 df.ix[:5, col] print(df.ix[:5, col])

五、取某一单元格数据

取第一行第一列。df.ix[0,0] 第三行第七列。df.ix[2,6]

六、缺失值处理

缺失值一般标记为NaN,处理办法如下

df.dropna(axis)  默认直接使用df.dropna()  axis=1,按照行进行缺失值处理  axis=0，按照列进行缺失值处理 df.dropna(axis=0,subset)  axis=0,按照列方向处理subset中的列缺失值  subset=[column]   subset含有一个或多个列名的的list

6.1按照行进行缺失值处理

#按照列处理缺失值(为显示方便，只显示前5行) df.dropna(axis=0) #对指定列进行缺失值处理 df.dropna(axis=0,subset=['Sex','Age'])

七、归一化处理

数据集中，不同的列的数据可能在不同量级，如果直接进行分析。模型会认为数字大的影响力大，数字小的影响力小。 最终结果可能导致量级小的变量被剔除出模型。因此需要将数据归一化，变成同一量级的数据，这就是归一化操作。 在这里我们只对一列操作下，其余列也需要操作，但为了方便，这里只写一列的归一化处理。

处理步骤： 1.选取该列的最大值 max_value = df[col].max() 2.该列所有值均除以max_value

这里要注意，我们会用到pandas特性，矢量化操作，也就是可以对一个列表进行批量同样的操作。

#这里我们选Fare列进行归一化，先看下Fare的数据 #为了方便显示，只显示了前10个 df['Fare'] #这里我们选Fare列进行归一化 max_value = df['Fare'].max() max_value #这里我们选Fare列进行归一化 max_value = df['Fare'].max() max_value #归一化，并将数据传入新列new_Fare df['new_Fare']=df['Fare']/max_value df['new_Fare']

八、排序

df.sort_values(col,inplace,ascending) col          对col列进行排序 inplace      布尔型值，是否原地操作。             True时，操作结果覆盖掉原数据，原数据被修改             False时，新建一个新数据，原数据未被修改 ascending    布尔型值。升序降序。 False降序，True升序 #对Age列进行降序操作，不修改原始数据 df.sort_values('Age',inplace=False,ascending=False)

九、索引重新

将排序后的索引重新排序 df.reset_index(drop) drop    为布尔型值，True表示修改原始数据的索引。                  False保留原始数据索引序列。 df.reset_index(drop=False)

十、求平均值

10.1所有列的平均值信息

df.mean()

10.2 单个列的平均值

df['Age'].mean()

十一、矢量化操作（批量操作）

一般对如list样式的数据批量操作，需要写循环，但是这样费时费力。 pandas基于numpy，可进行矢量化操作，一行就能完成复杂的循环语句，而且运行效率还很高。

#对Age列批量加10 df['Age']+10).head #对Age列批量减20 df['Age']-10

十二、透视表

df.pivot_table(index=col1,values=col2,aggfunc='numpy函数')

围绕index参数列，分析各个col2，aggfunc是np函数，当然这里的aggfunc也可以是自定义函数。

#分析平均年龄对对生存率的影响。 #0为死亡，1为生存。 #这里我们发现年龄对生存率有影响。 import numpy as np df.pivot_table(index='Survived',values='Age',aggfunc=np.mean) #分析仓位等级对生存率影响。0为死亡，1为生存。 #仓位为一等二等三等分别取值1，2，3 #一等舱最高级。我们发现仓位等级对生存也有影响。 df.pivot_table(index='Survived',values='Pclass',aggfunc=np.mean)

pandas提取html中的表格数据

pandas会在网页中寻找任何符合html表形式的数据，并将其转化WieDataFrame对象作为返回结果

Code

pandas使用方法

import pandas as pd #header=1 显示列名；header=0，不显示 pd.read_html(url,header)

实战代码开始

import pandas as pd url = "http://hz.house.ifeng.com/detail/2014_10_28/50087618_1.shtml" data = pd.read_html(url,header=1) print(data)

注意啊，这里得到的数据格式是list。

[      序号       楼盘名称    城区 签约套数 预定套数 签约面积（㎡）签约均价（元/㎡） 0    1.0        龙湖春江郦城   滨江    18     0    2178.61    23757.0 1    2.0        海威钱塘之星   滨江    13     0    629.55㎡    17398.0 2    3.0        大家运河之星   拱墅    12     0   1052.72㎡    10457.0 3    4.0        保利城市果岭   下沙     8     0    743.05㎡    10457.0    ..   ...           ...  ...   ...   ...        ...        ... 85  86.0        广宇锦绣桃源   拱墅     1     0     86.44㎡    12473.0 86  87.0       景瑞申花壹号院   拱墅     1     0     89.18㎡    21529.0 87  88.0        复地黄龙和山   西湖     0     1         0㎡        0.0 88  89.0         中粮方圆府   下城     0     1         0㎡        0.0 89  90.0          东方铭楼   下沙     0    16         0㎡        0.0 90   NaN         总计签约：  主城区   216    40  21755.55㎡        NaN [91 rows x 7 columns],    2

DataFrame对象

df.to_json()

而只要知道数据存储在DataFrame中，一切都变的简单起来。 比如我很希望数据以json记形式输出，很简单！这只是一行代码的事情。

import pandas as pd data = pd.read_html(url,header=1) #data数据是list类型，要先转化为dataframe df = pd.DataFrame(data) df.to_json(orient='records')

df.to_csv()

dataframe对象，还可以将数据输出保存为csv文件

import pandas as pd data = pd.read_html(url,header=1) df = pd.DataFrame(data) #encoding为gbk编码，可以在office excel中看中文不乱吗 df.to_csv('data.csv',encoding='gbk')