Pandas初识、Series和DataFrame、日期处理等操作超详细介绍！（附实例）
阅读提示
本文将提到：Pandas的初识、基本操作、Series和DataFrame简介、简单操作、pandas对日期的简单处理等内容
目录
- 阅读提示
- 引言
- 关键缩写和包导入
- 导入数据
- 导出数据
- 创建测试对象
- 查看、检查数据
- 数据选取
- 数据清理
- 数据处理：Filter、Sort和GroupBy
- 数据合并
- 数据统计
- 一、Series和DataFrame介绍
- 1、什么是pandas
- 2、Series
- 3、DataFrame
- 二、Series和DataFrame的简单操作
- 1、创建
- 2、reindex()方法：重建索引
- 针对Series
- 针对DataFrame
- 3、drop()方法
- 针对Series
- 针对DataFrame
- 4、索引、选取和过滤
- 针对Series
- 针对DataFrame
- 5、算数运算和数据对齐
- 针对Series
- 针对DataFrame
- 6、函数应用和映射
- 7、排序
- 针对Series
- 针对DataFrame
- 8、排名
- 9、带有重复值的轴索引
- 三、pandas日期数据处理
- 1、读取数据
- 2、整理数据
- 3、构造Series类型数据
- 4、按日期进行筛选
- 5、turncate函数
- 6、按日期显示数据
- 7、按日期统计数据
- 8、按日期统计后，按年度或者季度、月份显示
引言
对于数据科学家，无论是数据分析还是数据挖掘来说，Pandas是一个非常重要的Python包。它不仅提供了很多方法，使得数据处理非常简单，同时在数据处理速度上也做了很多优化，使得和Python内置方法相比时有了很大的优势。
如果你想学习Pandas，建议先看两个网站。
-
官网：Python Data Analysis Library
-
十分钟入门Pandas：10 Minutes to pandas
在第一次学习Pandas的过程中，你会发现你需要记忆很多的函数和方法。所以在这里汇总一下Pandas官方文档 中比较常用的函数和方法，以方便大家记忆。
关键缩写和包导入
在这个速查手册中，我们使用如下缩写：
df：任意的Pandas DataFrame对象
同时我们需要做如下的引入：
import pandas as pd
导入数据
pd.read_csv(filename)：从CSV文件导入数据
pd.read_table(filename)：从限定分隔符的文本文件导入数据
pd.read_excel(filename)：从Excel文件导入数据
pd.read_sql(query, connection_object)：从SQL表/库导入数据
pd.read_json(json_string)：从JSON格式的字符串导入数据
pd.read_html(url)：解析URL、字符串或者HTML文件，抽取其中的tables表格
pd.read_clipboard()：从你的粘贴板获取内容，并传给read_table()
pd.DataFrame(dict)：从字典对象导入数据，Key是列名，Value是数据
导出数据
df.to_csv(filename)：导出数据到CSV文件
df.to_excel(filename)：导出数据到Excel文件
df.to_sql(table_name, connection_object)：导出数据到SQL表
df.to_json(filename)：以Json格式导出数据到文本文件
创建测试对象
pd.DataFrame(np.random.rand(20,5))：创建20行5列的随机数组成的DataFrame对象
pd.Series(my_list)：从可迭代对象my_list创建一个Series对象
df.index = pd.date_range('1900/1/30', periods=df.shape[0])：增加一个日期索引
查看、检查数据
df.head(n)：查看DataFrame对象的前n行
df.tail(n)：查看DataFrame对象的最后n行
df.shape()：查看行数和列数
df.info()：查看索引、数据类型和内存信息
df.describe()：查看数值型列的汇总统计
s.value_counts(dropna=False)：查看Series对象的唯一值和计数
df.apply(pd.Series.value_counts)：查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数
数据选取
df[col]：根据列名，并以Series的形式返回列
df[[col1, col2]]：以DataFrame形式返回多列
s.iloc[0]：按位置选取数据
s.loc['index_one']：按索引选取数据
df.iloc[0,:]：返回第一行
df.iloc[0,0]：返回第一列的第一个元素
数据清理
df.columns = ['a','b','c']：重命名列名
pd.isnull()：检查DataFrame对象中的空值，并返回一个Boolean数组
pd.notnull()：检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个Boolean数组
df.dropna()：删除所有包含空值的行
df.dropna(axis=1)：删除所有包含空值的列
df.dropna(axis=1,thresh=n)：删除所有小于n个非空值的行
df.fillna(x)：用x替换DataFrame对象中所有的空值
s.astype(float)：将Series中的数据类型更改为float类型
s.replace(1,'one')：用‘one’代替所有等于1的值
s.replace([1,3],['one','three'])：用'one'代替1，用'three'代替3
df.rename(columns=lambda x: x + 1)：批量更改列名
df.rename(columns={'old_name': 'new_ name'})：选择性更改列名
df.set_index('column_one')：更改索引列
df.rename(index=lambda x: x + 1)：批量重命名索引
数据处理：Filter、Sort和GroupBy
df[df[col] > 0.5]：选择col列的值大于0.5的行
df.sort_values(col1)：按照列col1排序数据，默认升序排列
df.sort_values(col2, ascending=False)：按照列col1降序排列数据
df.sort_values([col1,col2], ascending=[True,False])：先按列col1升序排列，后按col2降序排列数据
df.groupby(col)：返回一个按列col进行分组的Groupby对象
df.groupby([col1,col2])：返回一个按多列进行分组的Groupby对象
df.groupby(col1)[col2]：返回按列col1进行分组后，列col2的均值
df.pivot_table(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max)：创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表
df.groupby(col1).agg(np.mean)：返回按列col1分组的所有列的均值
data.apply(np.mean)：对DataFrame中的每一列应用函数np.mean
data.apply(np.max,axis=1)：对DataFrame中的每一行应用函数np.max
数据合并
df1.append(df2)：将df2中的行添加到df1的尾部
df.concat([df1, df2],axis=1)：将df2中的列添加到df1的尾部
df1.join(df2,on=col1,how='inner')：对df1的列和df2的列执行SQL形式的join
数据统计
df.describe()：查看数据值列的汇总统计
df.mean()：返回所有列的均值
df.corr()：返回列与列之间的相关系数
df.count()：返回每一列中的非空值的个数
df.max()：返回每一列的最大值
df.min()：返回每一列的最小值
df.median()：返回每一列的中位数
df.std()：返回每一列的标准差
一、Series和DataFrame介绍
1、什么是pandas
pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包，主要目的是为了数据分析。它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法。
pandas 有两个主要的数据结构：Series 和 DataFrame。
2、Series
Series 是一个一维数组对象 ，类似于 NumPy 的一维 array。它除了包含一组数据还包含一组索引，所以可以把它理解为一组带索引的数组。
eg_创建Series对象
#1.将数组转化为Series对象
#当没有指定索引时，Series自动从0开始，步长为1创建索引。可以加index参数为其添加索引
Series1 = Series([1,2,3,4,5])
Series1 = Series([1,2,3,4,5], index = ['a','b','c','d','e'])
'''
结果：
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
dtype: int64
'''
#2.将字典转化为Series对象
dic = {'yang':1}
Series2 = Series(dic)
'''
结果：
yang 1
dtype: int64
'''
3、DataFrame
DataFrame是一个表格型的数据结构，它提供有序列和不同类型的列值
eg_创建DataFrame对象
#1、dataframe对象
data = {'name':['jack','tom','marry'],'age':[20,19,30],'gender':['m','m','w']}
frame = DataFrame(data)
'''
frame:
name age gender
0 jack 20 m
1 tom 19 m
2 marry 30 w
'''
#2、DataFrame 默认根据列名首字母顺序进行排序，想要指定列的顺序？传入一个列名的字典即可：
frame = DataFrame(data, columns = ['name','gender','age'])
'''
frame:
name gender age
0 jack m 20
1 tom m 19
2 marry w 30
'''
#3、如果传入的列名不存在，不会报错，但会产生一个NaN值（not a number）
frame = DataFrame(data, columns = ['name','gender','age','weight'])
'''
frame
name gender age weight
0 jack m 20 NaN
1 tom m 19 NaN
2 marry w 30 NaN
'''
'''
4、DataFrame不光可以通过字典索引的方式获取数据，还可以使用属性的方法：
frame['name'] <==> frame.name
结果：
0 jack
1 tom
2 marry
Name: name, dtype: object
'''
二、Series和DataFrame的简单操作
1、创建
由numpy创建的
#由 numpy创建的 带有索引的
s1 = Series(data = np.random.randint(0,150,size = 5),index = ['python','h5','java','go','r'],name = "name")
#结果：
python 40
h5 46
java 52
go 20
r 78
Name: name, dtype: int32
#如果不指定索引，自动生成默认索引
s2 = Series(data = np.random.randint(0,150,size = 5))
#结果
0 60
1 42
2 135
3 127
4 51
dtype: int32
由列表创建的
l1 = [10,20,19,32,56]
s3 = Series(l1,index = list('abcde'))
#结果
a 10
b 20
c 19
d 32
e 35
dtype: int64
由字典创建的
s4 = Series({"Nobel" : 200, "GaoYang" : 900}, name = 'sorce')
#结果
Nobel 200
GaoYang 900
Name: score, dtype: object
2、reindex()方法：重建索引
针对Series
'''
重建索引指的是根据index参数重新进行排序。
如果传入的索引值在数据里不存在，则不会报错，而是添加缺失值的新行。
不想用缺失值，可以用 fill_value 参数指定填充值。
'''
c1 = Series([1,2,3],index = ['a','c','b'])
'''
c1
a 1
c 2
b 3
dtype: int64
'''
c2 = c1.reindex(['b','a','c'])
'''
c2
b 3
a 1
c 2
dtype: int64
'''
c3 = c2.reindex(['c','b','a','d'])
'''
c3
c 2.0
b 3.0
a 1.0
d NaN
dtype: float64
'''
c4 = c2.reindex(['c','b','a','d'],fill_value = 0)
'''
c4
c 2
b 3
a 1
d 0
dtype: int64
'''
#fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值，如果不想这样而是用相邻的元素（左或者右）的值填充，则可以用参数 ffill 和 bfill，分别为用前值填充和用后值填充
c5 = c2.reindex(['c','b','a','d']).ffill()
c6 = c2.reindex(['c','b','a','d']).bfill()
针对DataFrame
#重建索引
frame = DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index = ['a','b','c'],columns = ['aa','bb','cc'])
'''
frame
aa bb cc
a 0 1 2
b 3 4 5
c 6 7 8
'''
frame2 = frame.reindex(['a','b','c','d'])
'''
frame2 变为浮点数的原因是 NaN是float类型
aa bb cc
a 0.0 1.0 2.0
b 3.0 4.0 5.0
c 6.0 7.0 8.0
d NaN NaN NaN
'''
frame3 = frame.reindex(columns = ['aa','bb','cc','dd'])
'''
frame3
aa bb cc dd
a 0 1 2 NaN
b 3 4 5 NaN
c 6 7 8 NaN
'''
frame4 =frame.reindex(index = ['a','b','c','d'],columns=['aa','bb','cc']).ffill()
'''
frame4
aa bb cc
a 0.0 1.0 2.0
b 3.0 4.0 5.0
c 6.0 7.0 8.0
d 6.0 7.0 8.0
'''
3、drop()方法
针对Series
#只能对行进行删除
data = DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index = list([1,2,3,4]),columns = ['jack','tony','lucy','herry'])
'''
data
jack tony lucy herry
1 0 1 2 3
2 4 5 6 7
3 8 9 10 11
4 12 13 14 15
'''
data.drop([1])
'''
结果
jack tony lucy herry
2 4 5 6 7
3 8 9 10 11
4 12 13 14 15
'''
针对DataFrame
#不光可以删除行，还可以删除列
data = DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index = list([1,2,3,4]),columns = ['jack','tony','lucy','herry'])
'''
data
jack tony lucy herry
1 0 1 2 3
2 4 5 6 7
3 8 9 10 11
4 12 13 14 15
'''
data.drop['1']
'''
结果
jack tony lucy herry
2 4 5 6 7
3 8 9 10 11
4 12 13 14 15
'''
data.drop('jack',axis = 1) #axis=1 时候删除列元素
'''
结果
tony lucy herry
1 1 2 3
2 5 6 7
3 9 10 11
4 13 14 15
'''
4、索引、选取和过滤
- 显式索引
- 使用index中的元素作为索引值(比如字符串)
- 使用
.loc[](全闭区间 --> 左右都包含)
- 隐式索引
- 使用整数作为索引值
- 使用
.loc[](左闭右开)
1、显式索引
s3 = Series(l,index = list('abcde'))
'''s3:
a 10
b 20
c 19
d 32
e 35
dtype: int64
s3['b'] <==> s3.loc['b'] --> 20
s3['a':'d'] <==> s3.loc['a':'d']
'''
2、隐式索引
'''
s3[2] = s3.iloc[2] --> 19
s3.iloc[0:2] --> a 10
b 20
dtype: int64
'''
针对Series
① 索引、切片
object = Series(np.arange(4.),index = ['a','b','c','d'])
'''
object
a 0.0
b 1.0
c 2.0
d 3.0
dtype: float64
object['b'] <==> object[1] = 1.0
object[['a','b']] <==> a 0.0
b 1.0
dtype: float64
object[2:4] <==> c 2.0
d 3.0
dtype: float64
object['a':'c'] <==> a 0.0
b 1.0
c 2.0
dtype: float64
'''
注：
利用索引的切片运算与普通的 Python 切片运算不同，其末端是包含的，既包含最后一个的项。
② 赋值
object['a','b'] = 100
'''
obj
a 100.0
b 100.0
c 2.0
d 3.0
dtype: float64
'''
针对DataFrame
① 索引和切片
'''
data
jack tony lucy herry
1 0 1 2 3
2 4 5 6 7
3 8 9 10 11
4 12 13 14 15
'''
data['jack']
data[['jack','tony']]
data[:2] # 注 这里是左闭右开的
5、算数运算和数据对齐
针对Series
#将两个对象相加的时候，具有相同索引的值会相加，不重叠的则会区并集，值为NaN
s1 = Series([1,2,3,4],index = ['a','b','c','d'])
'''
s1
a 1
b 2
c 3
d 4
dtype: int64
'''
s2 = Series([10,20,30,40],index = ['x','b','c','y'])
'''
s2
x 10
b 20
c 30
y 40
dtype: int64
'''
s1 + s2
'''
结果：
a NaN
b 22.0
c 33.0
d NaN
x NaN
y NaN
dtype: float64
'''
针对DataFrame
#对齐操作会同时发生在行和列上，把2个对象相加会得到一个新的对象，其索引为原来2个对象的索引的并集
df1 = DataFrame(np.arange(9.).reshape((3,3)), columns = list('abc'),index = ['beijing','shanghai','guangzhou'])
'''
df1
a b c
beijing 0.0 1.0 2.0
shanghai 3.0 4.0 5.0
guangzhou 6.0 7.0 8.0
'''
df2 = DataFrame(np.arange(12.).reshape((4,3)),columns = list('cde'),index = ['beijing','guangzhou','Tees','newyork'])
'''
df2
c d e
beijing 0.0 1.0 2.0
guangzhou 3.0 4.0 5.0
Tees 6.0 7.0 8.0
newyork 9.0 10.011.0
'''
df1 + df2
'''
结果
a b c d e
Tees NaN NaN NaN NaN NaN
beijing NaN NaN 2.0 NaN NaN
guangzhou NaN NaN 11.0NaN NaN
newyork NaN NaN NaN NaN NaN
shanghai NaN NaN NaN NaN NaN
'''
注：与Series对象一样，不重叠的索引会取并集，值为NaN，如果不想这样，可以通过add()方法进行数据填充
df1 = DataFrame(np.arange(9.).reshape((3,3)),columns = list('abc'), index = ['a1','b1','c1'])
'''
df1
a b c
a1 0.0 1.0 2.0
b1 3.0 4.0 5.0
c1 6.0 7.0 8.0
'''
df2 = DataFrame(np.arange(16.).reshape((4,4)),columns = list('abcd'),index = ['a1','b1','c1','d1'])
'''
df2
a b c d
a1 0.0 1.0 2.0 3.0
b1 4.0 5.0 6.0 7.0
c1 8.0 9.0 10.0 11.0
d1 12.0 13.0 14.0 15.0
'''
df1 + df2
'''
结果
a b c d
a1 0.0 2.0 4.0 NaN
b1 7.0 9.0 11.0 NaN
c1 14.0 16.0 18.0 NaN
d1 NaN NaN NaN NaN
'''
#通过add()来避免产生NaN值
df1.add(df2,fill_value = 0) #将空的地方先用0代替 然后再进行相加减
'''
结果
a b c d
a1 0.0 2.0 4.0 3.0
b1 7.0 9.0 11.0 7.0
c1 14.0 16.0 18.0 11.0
d1 12.0 13.0 14.0 15.0
'''
6、函数应用和映射
将一个lambda表达式应用到每列数据里
df2 = df1.astype(np.int32) #as type 修改类型
'''
df2
a b c
a1 0 1 2
b1 3 4 5
c1 6 7 8
'''
f = lambda x: x + 1
df2.apply(f) #每列数据都+1
'''结果
a b c
a1 1 2 3
b1 4 5 6
c1 7 8 9
'''
f2 = lambda x: x.max() - x.min()
f3 = lambda x: x.mean() - x.min()
df2.apply(f2)
'''结果
a 6
b 6
c 6
dtype: int64
'''
除了lambda表达式还可以定义一个函数：
def f4(x):
return Series([x.min(),x.max()],index=['min','max'])
df2.apply(f4)
'''结果
a b c
min 0 1 2
max 6 7 8
'''
7、排序
针对Series
s1 = Series(range(4),index = ['b','d','a','c'])
s1.sort_index()
'''结果
a 2
b 0
c 3
d 1
dtype: int64
'''
s2 = Series(list([1,4,9,2]),index=['b','d','a','c'])
s2.sort_values() #默认是升序排列 若想为降序则s2.sort(ascending = False)
'''结果
b 1
c 2
d 4
a 9
dtype: int64
'''
针对DataFrame
frame = DataFrame(np.arange(8).reshape((2,4)),index = ['two','one'],columns = ['a','d','c','b'])
'''
frame
a d c b
two 0 1 2 3
one 4 5 6 7
'''
frame.sort_index()
'''
这样排序的是行的索引
a d c b
one 4 5 6 7
two 0 1 2 3
'''
frame.sort_index(axis=1)
'''
这样排序的是列的索引
a b c d
two 0 3 2 1
one 4 7 6 5
'''
8、排名
obj = Series([100,80,99,54,86,12])
obj.rank()
'''
obj
0 100
1 80
2 99
3 54
4 86
5 12
dtype: int64
按从小到大排序（也就是说100是最小的）
0 6.0
1 3.0
2 5.0
3 2.0
4 4.0
5 1.0
dtype: float64
'''
obj.rank(ascending = False)
'''
按从大到小排序
0 1.0
1 4.0
2 2.0
3 5.0
4 3.0
5 6.0
dtype: float64
'''
9、带有重复值的轴索引
索引是不强制唯一的
obj = Series(range(5),index = ['a','a','c','d','d'])
'''
obj
a 0
a 1
c 2
d 3
d 4
dtype: int64
'''
obj.index.is_unique
#返回false
obj.a
'''
结果
a 0
a 1
dtype: int64
'''
三、pandas日期数据处理
- 按日期筛选数据
- 按日期显示数据
- 按日期统计数据
1、读取数据
df = pd.read_csv('date.csv', header=None)
2、整理数据
df.columns = ['date','number'] #重新排列csv文件中的列顺序
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) #将数据类型转换为日期类型
df = df.set_index('date') # 将date设置为index
3、构造Series类型数据
s = pd.Series(df['number'], index=df.index)
4、按日期进行筛选
#获取某几天的数据
df['2020-1-20':'2020-1-30'].head(10)
# 获取具体某天的数据，用datafrme直接选取某天时会报错，而series的数据就没有问题
df['2013-11-06']
5、turncate函数
# dataframe的truncate函数可以获取某个时期之前或之后的数据，或者某个时间区间的数据
# 但一般建议直接用切片（slice），这样更为直观，方便
#某个日期之前
print(df.truncate(after = '2013-11'))
#某个日期之后
print(df.truncate(before='2017-02'))
6、按日期显示数据
'''
请注意df.index的数据类型是DatetimeIndex；
df_peirod的数据类型是PeriodIndex
'''
###1、to_period()方法
#按月显示
df_period = df.to_period('M') #按月显示，但不统计 (效果就是只显示xx年xx月 不显示日)
print(type(df_period))
#按季度显示
print(df.to_period('Q').head()) #按季度显示，但不统计
#按年度显示
print(df.to_period('A').head()) #按年度显示，但不统计
###2、asfreq()方法
#按年度频率显示
df_period.index.asfreq('A') # 'A'默认是'A-DEC',其他如'A-JAN'
#按季度频率显示
df_period.index.asfreq('Q') # 'Q'默认是'Q-DEC',其他如“Q-SEP”，“Q-FEB”
#按月度频率显示
df_period.index.asfreq('M') # 按月份显示
#按工作日显示
df_period.index.asfreq('B', how='start') # 按工作日期显示
df_period.index.asfreq('B', how='end') # 按工作日期显示
7、按日期统计数据
#按周统计数据
print(df.resample('w').sum().head()) # “w”，week
#按月统计数据
print(df.resample('M').sum().head())# "MS"是每个月第一天为开始日期, "M"是每个月最后一天
#按季度统计数据
print(df.resample('Q').sum().head()) # "QS"是每个季度第一天为开始日期, "Q"是每个季度最后一天
#按年统计数据
print(df.resample('AS').sum())# "AS"是每年第一天为开始日期, "A是每年最后一天
8、按日期统计后，按年度或者季度、月份显示
#按年统计并显示
print(df.resample('AS').sum().to_period('A'))
#按季度统计并显示
print(df.resample('Q').sum().to_period('Q').head())
#按月度统计并显示
print(df.resample('M').sum().to_period('M').head())