对比Excel-Python数据分析——数据选择、操作、运算（3）

1. 数据选择

普通索引：传入具体索引的名称,常用loc函数。
位置索引：传入具体索引的行数或列数，常用iloc函数。
loc函数主要通过行标签索引行数据，划重点，标签！标签！标签！
iloc 主要是通过行号获取行数据，划重点，序号！序号！序号！

1.1 列选择

• 选择某一列或某几列
  当传入列名list选择，df[list]
  当传入列的具体位置，传入第0，3列时，df.iloc[:,[0,2]]
• 选择连续的某几列
  当传入列名是连续的，df[list]
  当传入连续的位置时，df.iloc[:,[0:2]]

1.2 行选择

• 选择某一行或某几行
  当传入行索引list选择，df.loc[list]
  当传入行的具体位置，传入第0，3行时，df.loc[[0,2]]
• 选择连续的某几行
  当传入行索引是连续的，df.loc[list]
  当传入连续的位置时，df.iloc[0:2]

1.3 选择满足条件的行

比如我们想在表中筛选年龄大于20的女生的信息：df[(df.年龄>20)&(df.性别='女')]

1.4 行列同时选择

• 普通索引选择指定的行、列：df.loc[['行索引名称'],[列索名称]]
• 位置索引选择指定的行、列：df.iloc[[0,2],0,2]]
• 布尔索引（选择行）+普通索引选择列：df[df.年龄>20].loc[列索名称]
• 切片索引选择指定的行、列：df.iloc[0:2,1:2]
• 布尔索引（选择行）+普通索引选择列：df[df.年龄>20].loc[列索名称]
• (不推荐)切片索引（选择行）+普通索引选择列：df.ix[0:2,'列索名称']

2. 数值操作

2.1 数值替换

数值替换就是将A 换成B，可以用在异常值替换处理、缺失值替换处理中，主要有一对一替换，多对一替换，多对多替换。

• 一对一替换：df.replace(np.NAN,0)
• 多对一替换：df.replace([230,130,200],100)
• 多对多替换：df.replace({传入字典})

2.2 数值排序

• 按照一列数值进行降序吗，默认是True升序：df.sort_values(by=['列名1'],ascending=False)
• 按照有缺失值的列进行排序，可以通过设置na_position参数对缺失值的显示位置进行设置，默认参数值为last
  缺失值放在前面：df.sort_values(by=['列名1'],na_position='first')
• 按照多列数值进行排序,先对列名1进行升序，当列名1遇到重复时，再按照列名2进行降序排列。
  df.sort_values(by=['列名1','列名2'],ascending=[True,False])

2.3 数值排名

数值排名和数值排序是相对应的，排名会新增一列，这一列用来存放数据的排名情况，排名是从1开始的。

-rank(ascending,method),ascending说明升降序，method指明待排序值有重复值的处理情况

• average：相同名次的取它们的平均
• first：出现相同的名次会累加，并顺延到下一个排序（常用）
• min/max：出现相同排序时取最小(大)的那个，排名不会连续
  

2.4 数值删除

• 删除列：按列名 df.drop(列名列表) 按位置 df.drop(df.columns[[4,5]],axis=1)
• 删除行：按列名 df.drop(行名列表) 按位置 df.drop(df.index[[4,5]],axis=0)
• 删除特定行一般指删除满足某个条件的行，但是在python中我们不满足条件的行筛选出来作为新的数据源。
  删除年龄大于40的行：df[df.年龄<=40]

2.5 数值计数

数值计数就是计算某个值在一系列数值中出现的次数。

# 计算不同值出现的次数
# ID=[1,2,1,2,3]
df['ID'].value_counts()
#2   2
#1   2
#3   1
# 计算不同值出现的占比,并按ID的计数值降序
df['ID'].value_counts(normalize=True，sort=False)
#2   0.4
#1   0.4
#3   0.2

2.6 唯一值获取

唯一值获取就是把某一系列值删除重复项以后的结果。
思路1：单独取出这一列，并用删除重复项的办法。
思路2：使用unique()，对ID 获取唯一值，df['ID'].unique()

2.7 数值查找

数值查找就是查看数据表中的数据是否包含某个/些值。

• 查看某一列是否包含值：df['ID'].isin([23,12])
• 查看整个表是否包含：df.isin([23,12])

2.8 区间切分

区间切分就是将一系列的数值分成若干份，比如现在你有10个人，你要根据这10个人的年龄将他们分成3组，这个过程就是区间切分。python中实现用下面两种方法，当数据分布较均匀，两种方法得到的区间基本一致，当数据分布不均匀时，即方差比较大时，两者得到的区间的偏差就会比较大。

• cut(bins)，bins用来指明切分区间。
• qcut() 不需要事先指明切分区间，只需指明切分个数，即你要把数据切成几份，原则就是尽可能的使每个组里面的数据尽可能相等。

2.9 插入新的行或列

• 插入行
  python 没有专门实现插入行的办法，可以把待插入的行当作一个新的表，然后将两个表在纵轴方向上进行拼接，pd.concat()。
• 插入列
  在特定的位置插入行/列，主要是考虑在哪插入，插入什么，用的insert(位置，插入后新列的列名，插入的数据)
  往表中的第2列插入新的一列，并命名为商品：df.insert(2,'商品',['A','B','C'])
  或者df['商品']=['A','B','C']

5.5 添加列

添加一列： df[‘列名1’]=0/或者其他默认值
添加多列分为两种情况：

• 一次性添加多列并有数据
• 依次添加列并有数据

# 一次性添加多列并有数据
"依次添加列并有数据"
# 实现将me
result=medata[['ID_1','项目']]
result=result.drop_duplicates( keep='first') 
cols1=['ID_1','项目']+["{}".format(i) for i in range(7, 9]
# 添加多个列名
result=result.reindex(columns=cols1, fill_value=np.nan)
# 添加数据
# 将月份一列转换多列
for i in range(1,dt.today().month+1):
    medata1=medata.loc[medata['月'] == i]    
    medata1=medata1.rename(columns={
     '成本':("{}月").format(i)})
    medata1=medata1.drop('月',axis=1)
    result=pd.merge(result,medata1,how='left')

类似结果：

2.10 行列互换

df.T即可。

2.11 索引重塑(常用+难点)

2.12 长宽表转换

• 宽表换长表：1.stack() 2.melt()
• 长表换宽表：透视表

2.13 apply()与applymap()函数

python中的map()函数是对一个序列中的所有元素执行相同的函数操作。
在DtaFrame中与map()函数类似的有两个：apply(),applymap()，但是两者都需要与匿名函数lambda()结合使用。

• apply()函数主要用于DtaFrame中的某一列/行中的元素执行相同的函数操作。
• applymap()函数用于DtaFrame中的每一个元素执行相同的函数操作。

# 表中的ID列加1
df['ID'].apply(lambda x:x+1)
# 表中的每一个元素加1
df.applymap(lambda x:x+1)

3. 数值运算

3.1 算数运算

• 两列四则运算：df.[]+/-/*/df.[]
• 一列与一个值a：df.[]+/-/*/a

3.2 汇总运算

3.21 count非空值计数

非空值计算就是计算某一个区域非空（单元格）数值的个数。

# 求每列非空值得个数
df.count()
# 求每行非空值得个数
df.count(axis=1)
# 或者把某一行/列得索引写出来，看行/列得非空值个数
df.['ID'].count()

3.22 sum求和

# 计算整个表每一列
df.sum()
# 计算整个表每一行
df.sum(axis=1)
# 或者把某一行/列得索引写出来，看行/列得和 
df.['ID'].sum()

3.23 mean均值

# 计算整个表每一列
df.mean()
# 计算整个表每一行
df.mean(axis=1)
# 或者把某一行/列得索引写出来，看行/列的均值
df.['ID'].mean()

3.24 max/min/median(中位数)/mode(众数)/var(方差)/std(标准差)

使用方式与上面三种类似。

3.25 quantile求分位数

# 计算整个表的四分之一分位数
df.quantile(0.25)
# 计算整个表每一行的二分之一分位数
df.quantile(0.5,axis=1)
# 或者把某一行/列得索引写出来，计算某一列/行的分位数
df.['ID'].quantile(0.25)

3.3 相关性运算

相关性用来衡量两个事物之间的相关程度。

求列名1与列名2的相关性系数（一个值）
df.['列名1'].corr(df.['列名2'])
# 求整个表各字段两两之间的相关性,返回的大小与原表大小一致。
df.corr()