python：学习笔记—pandas
文章目录
- python学习笔记——pandas
- 1 读写文件
- 1.1 `pd.read_csv()`
- 1.2 `pd.read_excel()`
- 1.3 `pd.to_excel()`
- 2.数据操作
- 一、查看数据（查看对象的方法对于Series来说同样适用）
- 二、选择对象
- 三、设置值（赋值）
- 四、缺失值处理
- 五、合并
- 六、分组（groupby）
- 七、Categorical按某一列重新编码分类
- 八、相关操作
- 九、重新索引
- 按列统计nan值个数
- 筛选空值个数大于某一限制的特征
- 查看各列的属性
- 查看特征的统计信息
- 取出某一列值为空值的行
- 填充空值
- 众数填充nan
- 中位数、平均值、0填充
python学习笔记——pandas
最近利用pandas进行数据处理，处理过程中，记录下用到的一些函数和操作
1 读写文件
最近主要处理的是表格文件，因此主要用到了两个函数：pd.read_csv()和pd.read_excel()。
1.1 pd.read_csv()
用来读取逗号分隔的csv文件；输出Dataframe
data = pd.read_csv('E:\\Graduate_Project\\competition1\\yyx\\01.csv')
1.2 pd.read_excel()
用来读取xlsx文件；输出Dataframe
data_input = pd.read_excel('E:/Graduate_Project/competition1/yyx/一般纳税人.xlsx')
1.3 pd.to_excel()
用来将处理过的DataFrame写入到本地创建好的Excel文件中去；
data.to_excel('E:/Graduate_Project/competition1/after/工商基本信息_特征.xlsx', index=False)
2.数据操作
怎样删除list中空字符？
最简单的方法：new_list = [ x for x in list if x != '' ]
这一部分主要学习pandas中基于前面两种数据结构的基本操作。
设有DataFrame结果的数据a如下所示：
a b c
one 4 1 1
two 6 2 0
three 6 1 6
一、查看数据（查看对象的方法对于Series来说同样适用）
1.查看DataFrame前xx行或后xx行
a=DataFrame(data);
a.head(6) #表示显示前6行数据，若head()中不带参数则会显示前5行数据。
a.tail(6) #表示显示后6行数据，若tail()中不带参数则也会显示后5行数据。
2.查看DataFrame的index，columns以及values
a.index ; a.columns ; a.values
3.describe()函数对于数据的快速统计汇总
a.describe() #对每一列数据进行统计，包括计数，均值，std，各个分位数等。
4.对数据的转置
a.T
5.对轴进行排序
a.sort_index(axis=1,ascending=False)；
其中axis=1表示对所有的columns进行排序，下面的数也跟着发生移动。后面的ascending=False表示按降序排列，参数缺失时默认升序。
6.对DataFrame中的值排序
a.sort(columns='x')
即对a中的x这一列，从小到大进行排序。注意仅仅是x这一列，而上面的按轴进行排序时会对所有的columns进行操作。
二、选择对象
1.选择特定列和行的数据
a['x']
那么将会返回columns为x的列，注意这种方式一次只能返回一个列。a.x与a['x']意思一样。
取行数据，通过切片[]来选择
如：a[0:3] 则会返回前三行的数据。
2.loc是通过标签来选择数据
a.loc['one'] #则会默认表示选取行为'one'的行；
a.loc[:,['a','b']] #表示选取所有的行以及columns为a,b的列；
a.loc[['one','two'],['a','b']] #表示选取'one'和'two'这两行以及columns为a,b的列；
a.loc['one','a']与a.loc[['one'],['a']] #作用是一样的，不过前者只显示对应的值，而后者会显示对应的行和列标签。
3.iloc则是直接通过位置来选择数据
这与通过标签选择类似
a.iloc[1:2,1:2] #则会显示第一行第一列的数据;(切片后面的值取不到)
a.iloc[1:2] #即后面表示列的值没有时，默认选取行位置为1的数据
a.iloc[[0,2],[1,2]] #即可以自由选取行位置，和列位置对应的数据。
4.使用条件来选择
使用单独的列来选择数据
a[a.c>0] #表示选择c列中大于0的数据
使用where来选择数据
a[a>0] #表直接选择a中所有大于0的数据
使用isin()选出特定列中包含特定值的行
a1=a.copy()
a1[a1['one'].isin(['2','3'])] #表显示满足条件：列one中的值包含'2','3'的所有行。
按照指定条件选择行：
第一种做法：
data_df[(data_df['GrLivArea'] > 4000) & (data_df['SalePrice'] < 300000)]
注意：条件要用括号括上，利用& 或者 |；不能使用and 或 or，不然会报错。
第二种做法：
使用query函数：
data_df.query('GrLivArea > 4000').query('SalePrice < 300000')
三、设置值（赋值）
赋值操作在上述选择操作的基础上直接赋值即可。例:
a.loc[:,['a','c']]=9 #即将a和c列的所有行中的值设置为9
a.iloc[:,[1,3]]=9 #也表示将a和c列的所有行中的值设置为9
同时也依然可以用条件来直接赋值
a[a>0]=-a #表示将a中所有大于0的数转化为负值
四、缺失值处理
在pandas中，使用np.nan来代替缺失值，这些值将默认不会包含在计算中。
1.reindex()方法
用来对指定轴上的索引进行改变/增加/删除操作，这将返回原始数据的一个拷贝。
a.reindex(index=list(a.index)+['five'],columns=list(a.columns)+['d'])
a.reindex(index=['one','five'],columns=list(a.columns)+['d'])
即用index=[]表示对index进行操作，columns表对列进行操作。
2.对缺失值进行填充
a.fillna(value=x)
表示用值为x的数来对缺失值进行填充
3.去掉包含缺失值的行
a.dropna(how='any') #表示去掉所有包含缺失值的行
df1.dropna(how='all') #表示去掉全为缺失值的行
df1.dropna(thresh=1) #传入thresh=n保留至少有n个非NaN数据的行
4.去掉包含缺失值的列
df1.dropna(axis=1,how="all") #传入axis=1，表示去掉全为缺失值的列
五、合并
1.contact
contact(a1,axis=0/1，keys=['xx','xx','xx',...])
其中a1表示要进行进行连接的列表数据,axis=1时表横着对数据进行连接。axis=0或不指定时，表将数据竖着进行连接。a1中要连接的数据有几个则对应几个keys，设置keys是为了在数据连接以后区分每一个原始a1中的数据。例：
a1=[b['a'],b['c']]
result=pd.concat(a1,axis=1，keys=['1','2'])
2.Append
将一行或多行数据连接到一个DataFrame上
a.append(a[2:],ignore_index=True)
表示将a中的第三行以后的数据全部添加到a中，若不指定ignore_index参数，则会把添加的数据的index保留下来，若ignore_index=Ture则会对所有的行重新自动建立索引。
3.merge类似于SQL中的join
设a1,a2为两个dataframe,二者中存在相同的键值，两个对象连接的方式有下面几种：
(1)内连接，pd.merge(a1, a2, on='key')
(2)左连接，pd.merge(a1, a2, on='key', how='left')
(3)右连接，pd.merge(a1, a2, on='key', how='right')
(4)外连接， pd.merge(a1, a2, on='key', how='outer')
至于四者的具体差别，具体学习参考sql中相应的语法。
六、分组（groupby）
用pd.date_range函数生成连续指定天数的的日期
pd.date_range('20000101',periods=10)
def shuju():
data={
'date':pd.date_range('20000101',periods=10),
'gender':np.random.randint(0,2,size=10),
'height':np.random.randint(40,50,size=10),
'weight':np.random.randint(150,180,size=10)
}
a=DataFrame(data)
print(a)
date gender height weight
0 2000-01-01 0 47 165
1 2000-01-02 0 46 179
2 2000-01-03 1 48 172
3 2000-01-04 0 45 173
4 2000-01-05 1 47 151
5 2000-01-06 0 45 172
6 2000-01-07 0 48 167
7 2000-01-08 0 45 157
8 2000-01-09 1 42 157
9 2000-01-10 1 42 164
用a.groupby('gender').sum()得到的结果为： #注意在python中groupby(''xx)后要加sum()，不然显示
不了数据对象。
gender height weight
0 256 989
1 170 643
此外用a.groupby(‘gender’).size()可以对各个gender下的数目进行计数。
所以可以看到groupby的作用相当于：
按gender对gender进行分类，对应为数字的列会自动求和，而为字符串类型的列则不显示；当然也可以同时groupby([‘x1’,‘x2’,…])多个字段，其作用与上面类似。
七、Categorical按某一列重新编码分类
如六中要对a中的gender进行重新编码分类，将对应的0，1转化为male，female，过程如下：
a['gender1']=a['gender'].astype('category')
a['gender1'].cat.categories=['male','female'] #即将0，1先转化为category类型再进行编码。
print(a)得到的结果为：
date gender height weight gender1
0 2000-01-01 1 40 163 female
1 2000-01-02 0 44 177 male
2 2000-01-03 1 40 167 female
3 2000-01-04 0 41 161 male
4 2000-01-05 0 48 177 male
5 2000-01-06 1 46 179 female
6 2000-01-07 1 42 154 female
7 2000-01-08 1 43 170 female
8 2000-01-09 0 46 158 male
9 2000-01-10 1 44 168 female
所以可以看出重新编码后的编码会自动增加到dataframe最后作为一列。
八、相关操作
描述性统计：
1.a.mean() 默认对每一列的数据求平均值；若加上参数a.mean(1)则对每一行求平均值；
2.a['x'].value_counts()：统计某一列x中各个值出现的次数；
3.a.apply(lambda x:x.max()-x.min())表示返回所有列中最大值-最小值的差。
4.字符串相关操作
a['gender1'].str.lower() ：将gender1中所有的英文大写转化为小写，注意dataframe没有str属性，只有series有，所以要选取a中的gender1字段。
九、重新索引
数据清洗后，重新索引：
obj4 = obj3.reset_index(drop=True)
按列统计nan值个数
df.isna().sum()
返回一个Series，index为列名，值为统计数
筛选空值个数大于某一限制的特征
list(data_df.columns[data_df.isna().sum() > limit_value])
查看各列的属性
data_df[missing_columns].dtypes
返回的是一个Series，index为列名，值为属性
查看特征的统计信息
参考链接：
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.describe.html
取出某一列值为空值的行
df[column][df[column].isnull().values == True]
填充空值
官方：
DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)[source]
Fill NA/NaN values using the specified method.
注意：
注意：
value必须是一个标量、字典、Series或者DataFrame，其他值比方说字符串不会被填充，这里曾进坑
众数填充nan
首先取众数：
mode = data_df[fill_Mode].mode().iloc[0,0] #iloc[0,0]表示取第一个众数
然后：
data_df.fillna(value={column_name: mode}, inplace=True)
简单实现：
data_df[fill_Mode] = data_df[fill_Mode].fillna(data_df[fill_Mode].mode()) #填充众数
data_df[fill_None] = data_df[fill_None].fillna('None') #填充None
data_df[fill_0] = data_df[fill_0].fillna(0) #填充0
data_df[fill_median] = data_df[fill_median].fillna(data_df[fill_median].median()) # 填充中位数
中位数、平均值、0填充
取中位数：df.median()
取平均值：df.mean()
data_df.fillna(value=data_df.median(), inplace=True)
data_df.fillna(value=data_df.mean(), inplace=True)
data_df.fillna(value=0, inplace=True)