dataframe python 排序取前十_python学习之Pandas库

pandas包含数据结构和数据处理工具的设计使得在Python中进行数据清洗和分析非常快捷。pandas经常是和NumPy,Scipy以及数据可视化工具matplotlib一起使用的。pandas支持大部分NumPy语言风格的数组计算,但最大的不同在于pandas是用于处理表格型或异质型数据的。而NumPy更适合处理同质型的数值类数组数据。

一、关键包导入:

  • import pandas as pd
  • import numpy as np

二、导入数据:

  • pd.read_csv(filename) 逗号是默认分隔符 –
  • pd.read_table(filename) 制表符(’t’)是默认分隔符
  • pd.read_excel(filename) 读取Excel数据 pd.read_sql(query,
    connection_object):从SQL表/库导入数据
  • pd.read_json(json_string):读JSON格式
  • pd.DataFrame(dict):从字典对象导入数据,Key是列名,Value是数据

pd.read_csv(flie,header=,sep=,na_values=,skiprows=,nrows=,chunksize=,index_col=,names=)

  • header:用作列名的行号,默认是0(第一行),如果没有列名的话,应该是None
  • sep:用于分隔每行字段的字符序列或是正则表达式
  • na_values:需要用NA替换的值序列
  • skiprows:从文件开头处起,需要跳过的行数或行号列表
  • nrows:从文件开头处读入的行数
  • chunksize:用于迭代的块大小
  • index_col:用作结果中行索引的列号或列名,可以是一个单一的名称/数字,也可以是一个分层索引
  • names:结果的列名列表

三、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
  • 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

四、创建对象

  • obj=pd.Series([4,7,-5],index=[‘a’,‘b’,‘c’])
  • obj=pd.DataFrame(data,columns=[‘year’],index=[‘one’])

五、查看数据:

  • 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
  • http://df.info():查看索引、数据类型和内存信息
  • df.shape:查看行数和列数
  • df.describe():查看数值型列的汇总统计
  • df.dtypes:每一列数据的格式
  • df.isnull():查看某一列空值
  • df.columns :查看列名称
  • df.values:查看数据表的值
  • df[‘B’].unique():查看某一列的唯一值
  • s.value_counts():查看Series对象的唯一值和计数
  • df.apply(pd.value_counts).fillna(0):查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数,并对NA填充0

六、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
  • df[n:m]:以DataFrame形式返回n到m-1行
  • df.loc[val]:根据标签选择单行或多行
  • df.loc[:,val]:根据标签选择单列或多列
  • df.loc[val1,val2]:同时选择行和列的一部分
  • df.iloc[where]:根据整数位置选择单行或多行
  • df.iloc[:,where]:根据整数位置选择单列或多列
  • df.iloc[where_i,where_j]:根据整数位置选择行和列

*loc切片是首尾闭区间;iloc切片是首闭尾开

七、数据清洗:

  • df.columns = [‘a’,‘b’,‘c’]:重命名列名
  • pd.isnull():检查DataFrame对象中的空值
  • pd.notnull():检查DataFrame对象中的非空值
  • 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
  • df.drop_duplicates() :删除后出现的重复值
  • df.drop_duplicates(keep=‘last’):删除先出现的重复值
  • df.drop_duplicates([‘k1’]) :基于k1列删除重复值
  • df[‘city’]=df[‘city’].map(str.strip)
  • pd.cut(data,4) :分箱

八、数据处理:

  • 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(‘city’)[‘id’].count() :按城市对id字段进行计数
  • df.groupby(‘city’)[‘price’].agg([np.sum,np.mean]):对city字段进行汇总,并分别计算prince的合计和均值
  • 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

九、数据合并:

  • df1.append(df2):将df2中的行添加到df1的尾部
  • pd.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
  • pd.merge(df1,df2,on=‘key’) : 按指定连接健合并

*pd.concat():join接收inner或outer。表示其他轴向上的索引是按交集(inner)还是并集(outer)进行合并。默认为outer。当axis=1的时候,concat做行对齐,然后将不同列名称的两张或多张表合并。当两个表索引不完全一样时,可以使用join参数选择是内连接还是外连接。在内连接的情况下,仅仅返回索引重叠部分。在外连接的情况下,则显示索引的并集部分数据,不足的地方则使用空值填补。axis=0时同理

*df.append():append方法也可以用于纵向合并两张表。但是append方法实现纵向表堆叠有一个前提条件,那就是两张表的列名需要完全一致

*pd.merge()常用参数:

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十、数据统计:

  • df.describe():查看数据特征的汇总统计
  • 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.idxmin():返回最小值所在的索引标签
  • df.argmin():返回最小值所在的索引位置
  • df.median():返回每一列的中位数
  • df.std():返回每一列的标准差

*传入axis=’columns’或者axis=1,则会对一行上各列值进行操作。除非整个切片都是NA,否则NA值是自动被排除的,可以通过禁用skipna来实现不排除NA值:skipna=False

最后感谢阅读!!!

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