Pandas库入门
Pandas库入门
pandas有两大数据类型series和dataframe
Series
import pandas as pd
pd.Series(range(20))
0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 10 11 11 12 12 13 13 14 14 15 15 16 16 17 17 18 18 19 19 dtype: int64
这个就是Series，左边的是index，右边的是value
Series的创建方法
由列表创建
pd.Series([9, 8, 7, 6])
0 9 1 8 2 7 3 6 dtype: int64
其中参数index就是索引，默认是自定义索引，即从0开始
pd.Series([9, 8, 7, 6], ['a', 'b', 'c', 'd'])
a 9 b 8 c 7 d 6 dtype: int64
由标量创建
pd.Series(25, ['a', 'b', 'c'])
a 25 b 25 c 25 dtype: int64
由字典创建
pd.Series({'a':9, 'b':8, 'c':7})
a 9 b 8 c 7 dtype: int64
pd.Series({'a':9, 'b':8, 'c':7}, index=['c', 'a', 'b', 'd'])
c 7.0 a 9.0 b 8.0 d NaN dtype: float64
由ndarray类型创建
import numpy as np
pd.Series(np.arange(5))
0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 dtype: int32
pd.Series(np.arange(5), index=np.arange(9, 4, -1))
9 0 8 1 7 2 6 3 5 4 dtype: int32
Series的属性
b = pd.Series([9, 8, 7, 6], ['a', 'b', 'c', 'd'])
b
a 9 b 8 c 7 d 6 dtype: int64
b.index
Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')
b.values
array([9, 8, 7, 6], dtype=int64)
通过索引获得值
b['b']
8
但是Series含有默认索引即从0开始的下标
b[1]
8
b[3]
6
b[:3]
a 9 b 8 c 7 dtype: int64
b[b > b.median()]
a 9 b 8 dtype: int64
可以看出对Series进行切片等操作返回值仍然为Series类型
'c' in b # 判断索引是否存在
True
0 in b
False
b.get('f', 100) # 获得f索引所对应的值，若b中不存在f索引，则返回100
100
Series之间的运算
a = pd.Series([1, 2, 3], ['c', 'd', 'e'])
b = pd.Series([9, 8, 7, 6], ['a', 'b', 'c', 'd'])
a + b # Series相加是索引相同的值相加
a NaN b NaN c 8.0 d 8.0 e NaN dtype: float64
DataFrame
DateFrame 横轴：column axis=1 纵轴：index axis=0
pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(2, 5))
0 1 2 3 4 0 0 1 2 3 4 1 5 6 7 8 9
这个就是一个DataFrame
创建DataFrame的方法
通过字典创建
dt = {'one': pd.Series([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c']),
'two': pd.Series([9, 8, 7, 6], ['a', 'b', 'c', 'd'])}
d = pd.DataFrame(dt)
d
one two a 1.0 9 b 2.0 8 c 3.0 7 d NaN 6
pd.DataFrame(dt, index=['b', 'c', 'd'], columns=['two', 'three'])
two three b 8 NaN c 7 NaN d 6 NaN
dl = {'城市': ['北京', '上海', '广州', '深圳', '沈阳'],
'环比': [101.5, 101.2, 101.3, 102.0, 100.1],
'同比': [120.7, 127.3, 119.4, 140.9, 101.4],
'定基': [121.4, 127.8, 120.0, 145.5, 101.6]}
d = pd.DataFrame(dl, index=['c1', 'c2', 'c3', 'c4', 'c5'])
d
城市 环比 同比 定基 c1 北京 101.5 120.7 121.4 c2 上海 101.2 127.3 127.8 c3 广州 101.3 119.4 120.0 c4 深圳 102.0 140.9 145.5 c5 沈阳 100.1 101.4 101.6
d.index
Index(['c1', 'c2', 'c3', 'c4', 'c5'], dtype='object')
d.columns
Index(['城市', '环比', '同比', '定基'], dtype='object')
d.values
array([['北京', 101.5, 120.7, 121.4], ['上海', 101.2, 127.3, 127.8], ['广州', 101.3, 119.4, 120.0], ['深圳', 102.0, 140.9, 145.5], ['沈阳', 100.1, 101.4, 101.6]], dtype=object)
d['同比']
c1 120.7 c2 127.3 c3 119.4 c4 140.9 c5 101.4 Name: 同比, dtype: float64
d['同比']['c2']
127.3
d = d.reindex(index=['c5', 'c4', 'c3', 'c2', 'c1'])
d = d.reindex(columns=['城市', '同比', '环比', '定基'])
d
城市 同比 环比 定基 c5 沈阳 101.4 100.1 101.6 c4 深圳 140.9 102.0 145.5 c3 广州 119.4 101.3 120.0 c2 上海 127.3 101.2 127.8 c1 北京 120.7 101.5 121.4
reindex函数改变索引顺序
drop函数删除指定的行或者列
d.drop('c5')
城市 同比 环比 定基 c4 深圳 140.9 102.0 145.5 c3 广州 119.4 101.3 120.0 c2 上海 127.3 101.2 127.8 c1 北京 120.7 101.5 121.4
d.drop('同比', axis=1) # drop默认操作0轴上的元素
城市 环比 定基 c5 沈阳 100.1 101.6 c4 深圳 102.0 145.5 c3 广州 101.3 120.0 c2 上海 101.2 127.8 c1 北京 101.5 121.4
DataFrame之间的运算
a = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4))
b = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4, 5))
a + b
0 1 2 3 4 0 0.0 2.0 4.0 6.0 NaN 1 9.0 11.0 13.0 15.0 NaN 2 18.0 20.0 22.0 24.0 NaN 3 NaN NaN NaN NaN NaN
实际上就是索引相同的值之间进行运算
b.add(a, fill_value=100) # 先用100填充a
0 1 2 3 4 0 0.0 2.0 4.0 6.0 104.0 1 9.0 11.0 13.0 15.0 109.0 2 18.0 20.0 22.0 24.0 114.0 3 115.0 116.0 117.0 118.0 119.0
c = pd.Series(np.arange(4))
c - 10
0 -10 1 -9 2 -8 3 -7 dtype: int32
b - c # 横向运算
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | NaN |
| 1 | 5.0 | 5.0 | 5.0 | 5.0 | NaN |
| 2 | 10.0 | 10.0 | 10.0 | 10.0 | NaN |
| 3 | 15.0 | 15.0 | 15.0 | 15.0 | NaN |
b.sub(c, axis=0)
0 1 2 3 4 0 0 1 2 3 4 1 4 5 6 7 8 2 8 9 10 11 12 3 12 13 14 15 16
布尔运算
a = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4))
b = pd.DataFrame(np.arange(12, 0, -1).reshape(3, 4))
a > b
0 1 2 3 0 False False False False 1 False False False True 2 True True True True