Pandas库的使用教程，每个程序都配图，两万字保姆教学轻松学会

Pandas库的使用教程

大家好！我是未来村村长！就是那个“请你跟我这样做，我就跟你那样做！”的村长‍！

import pandas as pd

一、Series的构造

series可以保存任何类型的数据的一维标记数组。

pandas.Series(data,index,dtype,copy)

① 默认构造

import pandas as pd

S1 = pd.Series([1,2,3,4,5,6])
print(S1)

ps:

S1.index #表示获取索引值

② 指定索引

S2 = pd.Series([1,2,3],index=['A','B','C'])

③ 可根据索引切片访问

S3 = S2[1:2]

二、DataFrame的构造

pandas.DataFrame(data,index,columns,dtype,copy)

1、创建

① 使用数组创建

array = [[1,2,3],[3,4,5]]
df = pd.DataFrame(array)
print(df)
print(type(df))

② 使用字典创建

dict = {
     'name':["pl","zkt"],'age':[20,21]}
df = pd.DataFrame(dict)
print(df)
print(type(df))

ps:

df.head(3) #显示前三行数据

2、操作

① 指定列的顺序

dict = {
     'name':["pl","zkt"],'age':[20,21]}
df = pd.DataFrame(dict)
#===
df2 = pd.DataFrame(df,columns=['age','name','house'])
#===
print(df2)

不存在的列作缺失值补充

三、Series的基本功能

1、概览

参数	说明
axes	返回行轴标签列表
dtype	返回对象的数据类型
empty	如果系列为空，返回True
ndim	返回底层数据的维数，默认定义1
size	返回基础数据中的元素数
values	将系列作为ndarray返回
head	返回前n行
tail	返回最后n行

用numpy随机生成若干数据

import pandas as pd
import numpy as np
S1 = pd.Series(np.random.randn(5))
print(S1)

2、实例

① axes

S1.axes

查看行轴标签的列表

② dtype

S1.dtype

查看系列的数据类型

③ empty

S1.empty

查看系列是否为空

④ ndim

S1.ndim

返回系列的维度，此处返回1

⑤ size

S1.size

返回系列的长度，此处为5

⑥ values

S1.values

返回一个系列的实际数据，为数组类型

⑦ head

S1.head(3)

返回一个系列的前三行，可自定义行数，默认为5

⑧ tail

S1.tail(3)

返回一个系列的后三行，可自定义行数，默认为5

四、DataFrame的基本功能

1、总览

参数	说明
axes	返回一个列，行轴标签和列轴标签作为唯一成员
dtype	返回对象的数据类型
empty	如果数据完全为空，返回True
ndim	返回底层数据的维数
size	返回基础数据中的元素个数
values	将系列作为NumPy（矩阵）返回
head	返回前n行
tail	返回最后n行
T	转置行和列
shape	返回DataFrame的维度的元组

使用之前创建的DataFrame

dict = {
     'name':["pl","zkt","zc"],'age':[20,21,22]}
df = pd.DataFrame(dict)

2、实例

① axes

df.axes

查看DataFrame行轴和列轴标签的列表

② dtype

df.dtype

查看DataFrame的数据类型

③ empty

df.empty

查看DataFrame是否为空

④ ndim

df.ndim

返回DataFrame的维度，此处返回2

⑤ size

df.size

返回DataFrame的数据个数，此处为6

⑥ values

df.values

返回DataFrame的实际数据，为数组类型

⑦ head

df.head(2)

返回一个DataFrame的前三行，可自定义行数，默认为5

⑧ tail

df.tail(2)

返回一个DataFrame的后三行，可自定义行数，默认为5

⑨ T

df.T

⑩ shape实例

df.shape

返回数据有几行几列

3、增加列或行，删除列或行

① 增加新列

df = pd.read_csv(r'C:\Users\官二的磊子\Desktop\总体信息.csv',header=0)
dateFrame = pd.Series(pd.date_range('2021/10/28',periods=9)).values
df['时间'] = dateFrame
print(df)

直接通过df[‘新增列属性名’]=[数组内容]进行新增

② 增加新行

#有两个表df1,df2
pd.concat([df1,df2]) #普通纵向合并
#通过设置ignore_index的值对合并的表生成新的索引
pd.concat([df1,df2],ignore_index = True)
#当两个表中有重叠的数据时，使用drop_duplicates()去除重复数据
pd.concat([df1,df2],ignore_index = True).drop_duplicates()

df1 = pd.read_csv(r'C:\Users\官二的磊子\Desktop\总体信息.csv',header=0)
df2 = pd.read_csv(r'C:\Users\官二的磊子\Desktop\总体信息2.csv',header=0)
df3 = pd.concat([df1,df2])
print(df3)

df1 = pd.read_csv(r'C:\Users\官二的磊子\Desktop\总体信息.csv',header=0)
df2 = pd.read_csv(r'C:\Users\官二的磊子\Desktop\总体信息2.csv',header=0)
#通过设置ignore_index的值对合并的表生成新的索引
df3 = pd.concat([df1,df2],ignore_index = True)
print(df3)

df1 = pd.read_csv(r'C:\Users\官二的磊子\Desktop\总体信息.csv',header=0)
df2 = pd.read_csv(r'C:\Users\官二的磊子\Desktop\总体信息2.csv',header=0)
#当两个表中有重叠的数据时，使用drop_duplicates()去除重复数据
df3 = pd.concat([df1,df2],ignore_index = True).drop_duplicates()
print(df3)

③ 删除行或列

删除列:通过del或drop函数

df1 = pd.read_csv(r'C:\Users\官二的磊子\Desktop\总体信息.csv',header=0)
print(df1)
del df1['地点']
df1.drop(['评论人数'],axis=1,inplace=True)
print(df1)

删除行:drop函数默认删除行，若要删除列则令参数axis=1

df1 = pd.read_csv(r'C:\Users\官二的磊子\Desktop\总体信息.csv',header=0)
df1.drop([0,1,2,3],inplace=True)
print(df1)

④ 条件增加实例

def getlevel(score):
    if score < 60:
        return "bad"
    elif score < 80:
        return "mid"
    else:
        return "good"


def test():
    data = {
     'name': ['lili', 'lucy', 'tracy', 'tony', 'mike'],
            'score': [85, 61, 75, 49, 90]
            }
    df = pd.DataFrame(data=data)
    # 两种方式都可以
    # df['level'] = df.apply(lambda x: getlevel(x['score']), axis=1)
    df['level'] = df.apply(lambda x: getlevel(x.score), axis=1)

    print(df)

五、数据的读取和写入

1、总览

① 读取

read_ + 文件格式

文件格式有excel、csv、hdf、sql、json、html等

② 写入

to_ + 文件格式

文件格式同上，有excel、csv、hdf、sql、json、html等

2、CSV格式读取操作

pd.read_csv(

filepath_or_buffer, #文件的存储路径，可以用r转义

encoding, #默认编码utf-8，可以指定，encoding=‘gbk’

sep, #指定分隔符形式，csv默认逗号，不用指定

header, #指定第一行是否为列名，header=0（表示第一行数据为列名），header=None表示数据无列名

names, #指定列名，当header=0，可以用names替换，当header=None，可用names增加，当header无参数时，用names增加，原文件数据第一行依然保留

usecols, #可以指定读取的列名

index_col, #指定那几列作为索引

skiprows, #需要忽略的行数

nrows， #需要读取的行数

)

① 基础实例

#coding=gbk
import pandas as pd

data = pd.read_csv("C:/Users/官二的磊子/Desktop/总体信息.csv")
print(data)

② 增加属性列名

data = pd.read_csv("C:/Users/官二的磊子/Desktop/总体信息.csv",names=['店铺名称','评论分数','人均价格','口味评价','环境评价','服务评价'])

③ 替换属性列名

data = pd.read_csv("C:/Users/官二的磊子/Desktop/总体信息.csv",header=0,names=['店铺名称','评论分数','人均价格','口味评价','环境评价','服务评价'])

3、CSV格式写入操作

pd.read_csv(

filepath_or_buffer, #文件的写入路径，可以用r转义

mode=‘w’, #指定写入方式

encoding, #默认编码utf-8，可以指定，encoding=‘gbk’

na_rep, #缺失值表示字符串，默认为“ " ”

sep, #指定分隔符形式，csv默认逗号，不用指定

index=True， #是否写入行索引

header=True, #是否写入列属性名

columns=None, #要写入的字段

)

ps:mode=‘w’ 写入模式，默认为w

mode	说明
r	只能读, 必须存在, 可在任意位置读取
w	只能写, 可以不存在, 必会擦掉原有内容从头写
a	只能写, 可以不存在, 必不能修改原有内容, 只能在结尾追加写, 文件指针无效
r+	可读可写, 必须存在, 可在任意位置读写, 读与写共用同一个指针
w+	可读可写, 可以不存在, 必会擦掉原有内容从头写
a+	可读可写, 可以不存在, 必不能修改原有内容, 只能在结尾追加写, 文件指针只对读有效 (写操作会将文件指针移动到文件尾)

① 操作实例

#coding=gbk
import pandas as pd

data = pd.read_csv("C:/Users/官二的磊子/Desktop/总体信息.csv",header=0,names=['店铺名称','评论分数','人均价格','口味评价','环境评价','服务评价'])
data.to_csv("C:/Users/官二的磊子/Desktop/总体信息修改版.csv",mode='a+',index=False,header=False,encoding='gbk',sep='|')

六、索引器

读取DataFrame后，有时候需要用Numpy进行处理，就会涉及用行列索引去取到对应取值。

1、总览

方法	说明
df.loc()	基于标签
df.iloc()	基于整数
df.ix	基于标签和整数

2、loc属性

df.loc[,]前者为选择的行，后者为选择的列，需指定标签

• loc[val]：通过标签从dataframe中选择单行或行子集
• loc[:,val]：通过标签选择列
• loc[val,val]：通过标签同时选择行和列
• df[val]

#coding=gbk
import pandas as pd

data = pd.read_csv("C:/Users/官二的磊子/Desktop/总体信息.csv",header=0,names=['店铺名称','评论分数','人均价格','口味评价','环境评价','服务评价'])
print(data.loc[:,['口味评价','环境评价','服务评价']])

3、iloc属性

df.iloc[,]前者为选择的行，后者为选择的列，需指定数字

• iloc[where]
• iloc[:,where]
• iloc[where,where]

print(data.iloc[2:4,3:6])

4、ix属性

ix是前两者的混合

在python3已经弃用。。。

七、数据基础操作

1、数据合并

pd.merge(

left, #一个DataFrame对象

right, #另外一个DataFrame对象

on=None, #on用于连接列的名称，必须在左和右DataFrame对象中存在

left_on=None, #左侧DataFrame中的列索引用作其连接键，可以是列名或长度等于DataFrame长度的数组

right_on=None, #右侧DataFrame的列索引用作连接键，可以是列名或长度等于DataFrame长度的数组

left_index=Falese, #如果为True，则使用左侧DataFrame中的行索引(行标签)作为其连接键

right_index=False, #如果为True,则使用右侧DataFrame中的行索引(行标签)作为其连接键

how=‘inner’, #left、right、outer、inner是四个不同的连接方式

sort=True， #设置为False可以提高性能，默认对结果进行排序

)

Merge method	SQL Join Name	Description
left	LEFTOUTER JOIN	左连接，在两张表进行连接查询时，会返回左表所有的行，即使右表没有可匹配的记录
right	RIGHT OUTER JOIN	右连接，在两张表进行连接查询时，会返回右表所有的行，即使左表没有可匹配的记录
outer	FULL OUTER JOIN	全连接，在两张表进行连接查询时，返回左表和右表中观察的所有行
inner	INNER JOIN	内连接，在两张表进行连接查询时，只保留两表完全匹配的结果集

① 默认连接方式

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
     'key':['a','b','c','d','a','b'],'var1':range(6)})
df2 = pd.DataFrame({
     'key':['a','b','d'],'var2':range(3)})
print(df1,'\n',df2)
df3 = pd.merge(df1,df2)
print(df3)

将左右两边都有的参数合在一起，若存在缺失值则将舍去改行

② 列名不同，指定列名保留合并

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
     'lkey':['a','b','c','d','a','b'],'var1':range(6)})
df2 = pd.DataFrame({
     'rkey':['a','b','d'],'var2':range(3)})
df3 = pd.merge(df1,df2,left_on='lkey',right_on='rkey')
print(df3)

③ 左连接

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
     'key':['a','b','c','d','a','b'],'var1':range(6)})
df2 = pd.DataFrame({
     'key':['a','b','d'],'var2':range(3)})
df3 = pd.merge(df1,df2,how="left")
print(df3)

④ 右连接

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
     'key':['a','b','c','d','a','b'],'var1':range(6)})
df2 = pd.DataFrame({
     'key':['a','b','d'],'var2':range(3)})
df3 = pd.merge(df1,df2,how="right")
print(df3)

⑤ 全连接

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
     'key':['a','b','c','d','a','b'],'var1':range(6)})
df2 = pd.DataFrame({
     'key':['a','b','d'],'var2':range(3)})
df3 = pd.merge(df1,df2,how="outer")
print(df3)

2、数据累计和分组

① 分组

按一个属性进行分组

df = pd.DataFrame({
     'key':['a','a','b','b','a','b'],'var1':range(6)})
df2 = df.groupby('key')
print(df2)#查看分组返回信息
print(df2.groups)#查看分组结果

按两个属性进行分组

df = pd.DataFrame({
     'key1':['a','a','b','b','a','b'],'var1':range(6),'key2':['c','c','f','f','a','b']})
df2 = df.groupby(['key1','key2'])
print(df2.groups)

将一个组取出来

df = pd.DataFrame({
     'key1':['a','a','b','b','a','b'],'var1':range(6),'key2':['c','c','f','f','a','b']})
df2 = df.groupby(['key1','key2'])
print(df2.get_group(('a','c')))

ps:注意此处是用（）将多个属性组成的组组起来，要现分组才能取出组

3、数据聚合

可以对分组数据执行多个聚合操作

聚合函数总览如下：

函数	说明
count	分组中的总行数
sum	非空值的和
mean	非空值的算术平均数
median	非空值的算数中位数
std	无偏标准差和方差
min,max	最值
prod	非空值的积
first,last	第一个和最后一个非空值

df['属性名'].agg(np.函数名)

df['环境'].函数名()

① 计算每组某一属性的均值

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv(r'C:\Users\官二的磊子\Desktop\总体信息.csv',header=0)
print(df)
df2 = df.groupby('地点')
df3 = df2['评论分数'].agg(np.mean)
print('==========分组均值===========')
print(df3)

② 查看分组后数据大小情况

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv(r'C:\Users\官二的磊子\Desktop\总体信息.csv',header=0)
df2 = df.groupby('地点')
df3 = df2.agg(np.size)
print('==========分组大小===========')
print(df3)

④ 和、均值、标准差

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv(r'C:\Users\官二的磊子\Desktop\总体信息.csv',header=0)
df2 = df.groupby('地点')
df3 = df2[['人均价格','评论分数']].agg([np.sum,np.mean,np.std])
print('=========和、均值、标准差============')
print(df3)

⑤ describe函数

Pandas库为数据帧提供了describe方法，可以一次性计算出每一列上的若干常用统计值

print('===========整体描述==========')
df2 = df.describe()
print(df2)

print('===========分组描述==========')
df3 = df.groupby('地点').describe().T
print(df3)

print('=========分组指定列描述============')
df4 = df.groupby('地点')[['评论分数','人均价格']].describe().T
print(df4)

ps:这里指定列的时候要用[[‘xxx’,‘yyy’]]双中括号

4、时间序列处理

① 日期序列创建

df = pd.read_csv(r'C:\Users\官二的磊子\Desktop\总体信息.csv',header=0)
df['时间'] = pd.date_range('2021/10/28',periods=9)
print(df)

df = pd.read_csv(r'C:\Users\官二的磊子\Desktop\总体信息.csv',header=0)
df['时间'] = pd.period_range('2021/10/28',freq='M',periods=9)
print(df)

这个函数不加参数freq作用与date_range()相同，推荐使用，M表示月，Y表示年，默认为D表示日

还有各函数bdata_range默认频率为工作日，时间创建其实不常用，一般是要我们取处理已有的时间数据。

② 字符串与日期格式的转换

df = pd.read_csv(r'C:\Users\官二的磊子\Desktop\总体信息.csv',header=0)
df['时间'] = ['20180501','20210601','20190701','20190901','20190101']
print(df)
df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间'])
print(df)

③ 通过日期索引访问

df = pd.read_csv(r'C:\Users\官二的磊子\Desktop\总体信息.csv',header=0)
df['时间'] = ['20180501','20210601','20190701','20190901','20190101']
df2 = pd.DataFrame(df.values,index=pd.to_datetime(df['时间']).values,columns=['店铺名称','评论分数','评论人数','人均价格','口味','环境','服务','地点','时间'])
print(df2)

print(df2.loc['2019'])

八、缺失数据处理

我们先制造一点缺失值。

df = pd.read_csv(r'C:\Users\官二的磊子\Desktop\总体信息2.csv',header=0)
print(df)

① 缺失值检查

df[:].isnull()

② 缺失值计算

在进行数据计算时，我们将NA视为0，如果数据全部是NA，则结果将是NA。

df = pd.read_csv(r'C:\Users\官二的磊子\Desktop\总体信息2.csv',header=0)
print(df['环境'].sum()/7)
print(df['环境'].mean())

由此可知，将Na作0处理，计算均值时分母将缺失行算入，所以缺失值处理较为重要

③ 缺失值填充

df2 = df.fillna({
     '评论分数':4.5,'地点': '贵州'})
df3 = df.fillna(0)
print(df2)
print('===============分割线==============')
print(df3)

④ 缺失值丢弃

DataFrame.dropna(axis=0, how=‘any’, thresh=None, subset=None, inplace=False)
函数作用：删除含有空值的行或列

• axis:维度，axis=0表示index行,axis=1表示columns列，默认为0

• how:"all"表示这一行或列中的元素全部缺失（为nan）才删除这一行或列，"any"表示这一行或列中只要有元素缺失，就删除这一行或列

• thresh:一行或一列中至少出现了thresh个才删除。

• subset：在某些列的子集中选择出现了缺失值的列删除，不在子集中的含有缺失值得列或行不会删除（有axis决定是行还是列）

• inplace：刷选过缺失值得新数据是存为副本还是直接在原数据上进行修改。

df = pd.read_csv(r'C:\Users\官二的磊子\Desktop\总体信息2.csv',header=0)
print(df)
df2 = df.dropna(subset=['地点'])
print(df2)

九、统计函数

1、数值函数

① 变化百分比

将该列或行（axis=1）上的元素，两两比较给出变化值。

df = pd.read_csv(r'C:\Users\官二的磊子\Desktop\总体信息.csv',header=0)
print(df['人均价格'].pct_change())

② 协方差

df = pd.read_csv(r'C:\Users\官二的磊子\Desktop\总体信息.csv',header=0)
print(df['服务'].cov(df['口味']))

③ 相关系数

DataFrame.corr(method=‘pearson’, min_periods=1)

• 参数说明：

  • method：可选值为{‘pearson’, ‘kendall’, ‘spearman’}
    • pearson：Pearson相关系数来衡量两个数据集合是否在一条线上面，即针对线性数据的相关系数计算，针对非线性数据便会有误差。
    • kendall：用于反映分类变量相关性的指标，即针对无序序列的相关系数，非正态分布的数据
    • spearman：非线性的，非正态分析的数据的相关系数
  • min_periods：样本最少的数据量

• 返回值：各类型之间的相关系数DataFrame表格。

print(df['人均价格'].corr(df['环境']))
print(df['人均价格'].corr(df['口味']))
print(df['人均价格'].corr(df['服务']))
print(df['评论分数'].corr(df['口味']))
print(df['评论分数'].corr(df['环境']))
print(df['评论分数'].corr(df['服务']))

由此可见，店铺评论分数和口味、服务关系较大，评分与环境的相关性较小。

人均价格和口味成负相关表示，越贵的东西可能期待越高，容易导致口味评分降低。

以上是随便说说。

2、字符串操作

最常用的替换示例

df = pd.read_csv(r'C:\Users\官二的磊子\Desktop\总体信息.csv',header=0,names=['店铺名称','评论分数','评论人数','人均价格','口味','环境','服务'])
for i in range(len(df['口味'])):
    df.loc[i,'口味'] = df['口味'][i].replace('口味：','')
    df.loc[i,'环境'] = df['环境'][i].replace('环境：', '')
    df.loc[i,'服务'] = df['服务'][i].replace('服务：', '')
    df.loc[i,'人均价格'] = df['人均价格'][i].replace('人均：','')
    df.loc[i,'人均价格'] = df['人均价格'][i].replace('元', '')
print(df)
df['口味'] = pd.to_numeric(df['口味'])
df['环境'] = pd.to_numeric(df['环境'])
df['服务'] = pd.to_numeric(df['服务'])
df['评论分数'] = pd.to_numeric(df['评论分数'])
df['人均价格'] = pd.to_numeric(df['人均价格'])

pandas推荐实用df.loc[行标签,列标签]去访问元素，否则会发出警告，但是像df[列标签][行标签]这样去取也可以。较为复杂的数据情况可用正则表达式取提取数值类型。最后要将str类型通过pd.to_numeric转换为int或float类型。

3、描述性统计

参数	说明
mean	平均值
median	中位数
min,max	最值
pct_change	变化百分比
std	样本标准差
sum	和
var	方差
abs	绝对值
kurt	样本峰度
mad	与平均值的平均绝对偏差
prod	数组元素乘积