pandas手册_2020年数据分析必知必会（七）：pandas入门与数据结构基础
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本文继续学习Python数据分析知识，前期的知识点可点击下面 蓝色 字体链接进行回看复习：数据分析开篇：一个简单的应用(2019/11/04)
2020年数据分析必知必会(一)：NumPy数组
2020年数据分析必知必会(二)：NumPy数组----文章末尾附Python
2020年数据分析必知必会(三)：数组的形状和属性(有福利赠送)
数据分析必知必会(四)：数组的转换、视图、拷贝、索引和广播(这里的“广播”是一个数组的应用：数据处理旧手机铃声)
2020年数据分析必知必会(五)：统计学和线性代数(使用Numpy与Scipy实现)
2020年数据分析必知必会(六)：掩码式数组的创建(以北京最近的猪肉价格为例子)
废话不多说，直接上干货
....
正文开始
1、pandas
pandas的全称是panel data(面板数据：一种经济学词汇)并且,pandas是python下的一类开源项目。
pandas官方强调：pandas的所有项目名称最好采纳小写形式，同时规定导入该程序库的语句统一写为：
import pandas as pd安装pandas命令：
pip install pandas 或 python -m pip install pandas如果你使用的是pandas,那么你必须使用sudo命令安装。
查看pandas：
import pandas as pdpd.show_versions()pd.__version__输出：
pandas : 0.25.
numpy : 1.16.
pytz : 2019.
dateutil : 2.8.0
pip : 19.3.
setuptools : 41.0.
pytest : 5.1.1
sphinx : 2.2.1
lxml.etree : 4.4.1
pymysql : 0.9.3
jinja2 : 2.10.
IPython : 7.9.0
bs4 : 4.8.0
lxml.etree : 4.4.1
matplotlib : 3.1.1
openpyxl : 2.6.2
scipy : 1.3.0
>>> pd.__version__
'0.25.3'目前pandas版本为0.25.3
下面介绍几种必备的pandas依赖项集合：
NumPy前面已经讲过，这里略过。
python-dateutil:专门处理日期数据的程序库。
pytz:处理时区问题的程序库
这些依赖项在上述代码中的版本分别为：
numpy : 1.16.pytz : 2019.dateutil : 2.8.02、pandas利剑之DataFrame
pandas的DataFrame数据结构是一种带标签的二维对象，它与Excel的电子表格或数据库的数据表很相似。起初，DataFrame的概念来源R语言，下面说一下DataFrame数据结构的几种创建方式：
CSV
Excel
python dictionary
List of tuples
List of dictionary
先来用字典中创建DataFrame来给大家展示一下什么是DataFrame
包含列表的字典创建DataFrame
from pandas import Series,DataFrameimport pandas as pddata = {
'书籍':['高等数学','深度学习','算法手册'], '数量':[5,6,3],'价格':[108.9,98.8,88.6]}df = DataFrame(data)print(df)执行结果：
书籍 数量 价格0 高等数学 5 108.91 深度学习 6 98.82 算法手册 3 88.6嵌套字典创建DataFrame
其中在索引的设定上主要是让外层字典的键作为列索引，内层字典的键作为行索引
data1 = {
'数量':{
'高等数学':5,'深度学习':6,'算法手册':3}, '价格':{
'高等数学':108.9,'深度学习':98.8,'算法手册':88.6}}df1 = DataFrame(data1)print(df1)执行结果：
数量 价格高等数学 5 108.9深度学习 6 98.8算法手册 3 88.6包含Series的字典创建DataFrame
data2 = {
'书籍':Series(['高等数学','深度学习','算法手册']), '数量':Series([5,6,3]), '价格':Series([108.9,98.8,88.6])}df2 = DataFrame(data2)print(df2)执行结果：
书籍 数量 价格0 高等数学 5 108.91 深度学习 6 98.82 算法手册 3 88.6现在对DataFrame是不是有印象啦，现在开始逐步介绍DataFrame相关功能和属性。
3、pandas的DataFrame及其属性
首先以CSV文件为例，获取网站
http://www.exploredata.net/Downloads/WHO-Data-Set
将获得的CSV数据留下九列，其他删掉，如图
(1)、将该CSV文件数据导入到DataFrame中，方法代码如下：
from pandas.io.parsers import read_csv #载入CSv并显示阅读df = read_csv("C:/Users/Administrator/Desktop/CSV_DATA/3358OS_04_Code/code4/WHO_first9cols.csv") #文件路径print("DataFrame",df) #打印数据执行结果;
DataFrame Country CountryID ... Net primary school enrolment ratio male (%) Population (in thousands) total0 Afghanistan 1 ... NaN 26088.01 Albania 2 ... 94.0 3172.02 Algeria 3 ... 96.0 33351.03 Andorra 4 ... 83.0 74.04 Angola 5 ... 51.0 16557.0.. ... ... ... ... ...197 Vietnam 198 ... 96.0 86206.0198 West Bank and Gaza 199 ... NaN NaN199 Yemen 200 ... 85.0 21732.0200 Zambia 201 ... 90.0 11696.0201 Zimbabwe 202 ... 87.0 13228.0[202 rows x 9 columns](2)、以元组的形式来存放DataFrame的形状数据，也就是可以查看DataFrame的行数，列数
from pandas.io.parsers import read_csv #载入CSv并显示阅读df = read_csv("C:/Users/Administrator/Desktop/CSV_DATA/3358OS_04_Code/code4/WHO_first9cols.csv") #文件路径print("DataFrame",df) #打印数据print("shape:",df.shape)print("Lenght",len(df))执行结果：
shape: (202, 9)Lenght 202(3)通过其他属性来查询各列标题和数据类型，方法代码如下：
print("Column Headesr:",df.columns)print("Data types:",df.dtypes)执行结果：
Column Headesr: Index(['Country', 'CountryID', 'Continent', 'Adolescent fertility rate (%)', 'Adult literacy rate (%)', 'Gross national income per capita (PPP international $)', 'Net primary school enrolment ratio female (%)', 'Net primary school enrolment ratio male (%)', 'Population (in thousands) total'], dtype='object')Data types: Country objectCountryID int64Continent int64Adolescent fertility rate (%) float64Adult literacy rate (%) float64Gross national income per capita (PPP international $) float64Net primary school enrolment ratio female (%) float64Net primary school enrolment ratio male (%) float64Population (in thousands) total float64dtype: object(4)创建并打印索引
print("index:",df.index)执行结果：
index: RangeIndex(start=0, stop=202, step=1)说明：这个索引是对数组的一种封装，以0位起点，以步长为1单位递增，最后的值为202.
(5)、遍历DataFrame数据结构，采用基础的NumPy数组中提取这些值，再进行相应的处理。
print("values:",df.values)执行结果：
values: [['Afghanistan' 1 1 ... nan nan 26088.0] ['Albania' 2 2 ... 93.0 94.0 3172.0] ['Algeria' 3 3 ... 94.0 96.0 33351.0] ... ['Yemen' 200 1 ... 65.0 85.0 21732.0] ['Zambia' 201 3 ... 94.0 90.0 11696.0] ['Zimbabwe' 202 3 ... 88.0 87.0 13228.0]]注意：出现nan是空字段或者数值缺失导致的
综上所述，所有代码为：
from pandas.io.parsers import read_csv #载入CSV并显示阅读df = read_csv("C:/Users/Administrator/Desktop/CSV_DATA/3358OS_04_Code/code4/WHO_first9cols.csv") #文件路径print("DataFrame",df) #打印数据print("shape:",df.shape)print("Lenght",len(df))print("Column Headesr:",df.columns)print("Data types:",df.dtypes)print("index:",df.index)print("values:",df.values)4、Series数据结构
创建方式：
python 列表
通过numpy的数组arange创建series
通过python字典
先来体验一下，后面再载入CSV数据
(1)、列表创建Series
电脑终端执行：
C:\Users\Administrator>pythonPython 3.7.4 (tags/v3.7.4:e09359112e, Jul 8 2019, 19:29:22) [MSC v.1916 32 bit (Intel)] on win32Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> import pandas as pd>>> ser1 = pd.Series([2019,2020,2021,2022])>>> ser10 20191 20202 20213 2022dtype: int64Python Visual Studio终端运行：
import pandas as pdser1 = pd.Series([2019,2020,2021,2022])print("ser1:",ser1)执行结果：
>>> print("ser1:",ser1)ser1: 0 20191 20202 20213 2022dtype: int64加索引以后：
ser1 = pd.Series([2019,2020,2021,2022],index=['a','b','c','d'])执行结果：
>>> print("ser1:",ser1)ser1: a 2019b 2020c 2021d 2022dtype: int64(2)、numpy数组arange创建Series
ser2 = pd.Series(np.arange(6))print("ser2:",ser2)执行结果：
>>> print("ser2:",ser2)ser2: 0 01 12 23 34 45 5dtype: int32加索引以后：
ser2 = pd.Series(np.arange(6),index=['A','B','C','D','E','F'])print("ser2:",ser2)执行结果：
>>> print("ser2:",ser2)ser2: A 0B 1C 2D 3E 4F 5dtype: int32(3)、python字典创建Series
ser3 = pd.Series({
'Python':1, "Java":2, "C":3})print("ser3:",ser3)执行结果：
>> print("ser3:",ser3)ser3: Python 1Java 2C 3dtype: int64下面载入CSV文件数据(仍然使用前面的CSV数据)：
(4)、选取CSV中的第一列或其他列，显示这个对象在局部作用域中的类型
from pandas.io.parsers import read_csv #载入CSV并显示阅读df = read_csv("C:/Users/Administrator/Desktop/CSV_DATA/3358OS_04_Code/code4/WHO_first9cols.csv") #文件路径print("DataFrame",df) #打印数据print("shape:",df.shape)print("Lenght",len(df))print("Column Headesr:",df.columns)print("Data types:",df.dtypes)print("index:",df.index)print("values:",df.values)#显示局部对象的作用域中的类型country_col = df["Country"]print("Type df",type(df))print("Type country col:",type(country_col))执行结果：
>>> country_col = df["Country"]>>> print("Type df",type(df))Type df >>> print("Type country col:",type(country_col))Type country col: (5)、提供与名称有有关的一个属性
#提供与名称有有关的一个属性print("Series shape", country_col.shape)print("Series index", country_col.index)print("Series values", country_col.values)print("Series name", country_col.name)执行结果：
>>> #提供与名称有有关的一个属性...>>> print("Series shape", country_col.shape)Series shape (202,)>>> print("Series index", country_col.index)Series index RangeIndex(start=0, stop=202, step=1)>>> print("Series values", country_col.values)Series values ['Afghanistan' 'Albania' 'Algeria' 'Andorra' 'Angola' 'Antigua and Barbuda' 'Argentina' 'Armenia' 'Australia' 'Austria' 'Azerbaijan' 'Bahamas' 'Bahrain' ...'China'....(太多了，所以这里省略了一部分)' 'United States of America' 'Uruguay' 'Uzbekistan' 'Vanuatu' 'Venezuela' 'Vietnam' 'West Bank and Gaza' 'Yemen' 'Zambia' 'Zimbabwe']>>> print("Series name", country_col.name)Series name Country(6)、Series切片功能
截取Series变量Country中最后的4个国家进行说明
#截取最后4个国家print("Last 4 countries", country_col[-4:])print("Last 4 countries type", type(country_col[-4:]))执行结果：
>>> #截取最后4个国家...>>> print("Last 4 countries", country_col[-4:])Last 4 countries 198 West Bank and Gaza199 Yemen200 Zambia201 ZimbabweName: Country, dtype: object>>> print("Last 4 countries type", type(country_col[-4:]))Last 4 countries type (7)、使用NumPy的sign()函数来获取数字符号，获取规则：正数返回1，负数返回-1，零值返回0
先复习一个数学中的符号函数：
#导入numpy库import numpy as np #输入数据dataArr = [-2017, -2018, 0, 2019, 2020, 2021]print("输入数据为：")print(dataArr) #使用numpy的sign(x)函数求输入数据的符号signResult = np.sign(dataArr) #打印出sign()的输出结果print("\n使用sign函数的输出符号为：")print(signResult)执行结果：
>>> ataArr = [-2017, -2018, 0, 2019, 2020, 2021]>>> print("输入数据为：")输入数据为：>>> print(dataArr)[-2017, -2018, 0, 2019, 2020, 2021]>>>使用sign函数的输出符号为：>>> print(signResult)[-1 -1 0 1 1 1]应用的对象是上述CSV数据的最后一列，即各国国家人口数
#将sing()函数应用在其中last_col = df.columns[-1]print("Last df column signs", last_col,np.sign(df[last_col]))执行结果：
>>> #sing()函数的应用...>>> last_col = df.columns[-1]>>> print("Last df column signs", last_col,np.sign(df[last_col]))Last df column signs Population (in thousands) total 0 1.01 1.02 1.03 1.04 1.0 ...197 1.0198 NaN199 1.0200 1.0201 1.0Name: Population (in thousands) total, Length: 202, dtype: float64
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