python dataframe增加数据_Pandas学习笔记（DataFrame基本操作）

对于生成的dDataFrame，下一步进行的是对他的基本操作，增、减、改、查。

一. 数据选取

从已有的DataFrame中取出其中一列或几列，并对其进行操作。

Pandas取出DataFrame的列有两种方式，两个方式没有好与坏之分，还是看个人喜欢用哪个

#-*- coding:utf-8 -*-

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'goods':['coke cola', 'eggplant','condom'], 'quantity':[12,3,1], 'price':[20,12,80]})

df['goods']     #选择df的goods这一列

df.goods         #同上，是选择列的第二种方法    需要注意的是，第一种方法看似像是一种列表形式，但是如果像是如下方式书写代码会报错

df['goods','quantity']     #会报错，不要妄想通过这种方式获取多列。   上方的形式会引发一个KeyError的错误。如果想通过第一种形式获取多列，正确的形式如下

df[['goods','quantity']]    将多列的列名按照一个list的形式传入，就可以获取一个DataFrame的多列。

二. 数据筛选

往往选取出几个DataFrame的列并不能满足筛选，DataFrame的筛选的形式比较特殊，对列进行筛选时用到的是之前所讲的第二种选取列的形式，有点像是把列名视为一个DataFrame的属性。

#-*- coding:utf-8 -*-

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'goods':['coke cola', 'eggplant','condom'], 'quantity':[12,3,1], 'price':[20,12,80]})

print df[df.goods =='eggplant']     #      goods  price  quantity

# 1  eggplant     12         3    上面代码的意思是选取DataFrame中，goods列的值为'eggplant‘的所有行。DataFrame中也支持多条件筛选，与Python的判断语句相同，and、or、not 和 xor分别代表 和、或、非、抑或。也可以用符号代替 &、|、~、^。每个判断条件要用圆括号括起来，否则会报错

df[(df.goods =='eggplant') & (df.quantity == 12)]    选取df中 goods列值为 eggplant且 对应的 quantity值为12的所有列。

在筛选数据时候也可以使用loc和iloc函数实现子集的选取，意思并不是说上方的筛选语句不对，亲测同样很好用，而且代码简单了点。loc和iloc进行数据筛选的格式如下：

df = df.loc[df.goods=='eggplant', :].loc[]相当于是把想要筛选的列通过 ':'全部选出来。loc方法同样支持多条件筛选。

df = df.loc[(df.goods =='eggplant') & (df.quantity == 12), :]   loc形式的多条件筛选，条件与条件之间同样要使用括号分割开。这两行loc方法筛选的结果与之前没用loc方法写的代码效果是一样的，格式规范而言肯定是有loc的更容易让人理解。但是如果只是给自己写脚本完全可以用前一种，必要时候做个注释即可。

条件筛选的另一种形式，就是选取一个DataFrame中满足条件的行的某几列(并不是全部列)。此时只需将上面的代码做一小点改变即可。

df = df.loc[(df.goods =='eggplant') & (df.quantity == 12), ['goods', 'price']]   此时亲测使用loc方式会比较好一些，因为之前loc形式后方的 ':' 代表的是满足条件的全部行的所有列的数据，一个冒号囊括了所有列。此时要是指定其中的某几列，通过list的形式，list的元素是DataFrame的列名，元素类型是字符串。上方的代码所表达的是满足条件的所有行的 goods 和 price 两列。

三. 数据的修改

数据的修改往往有这几种形式 ① 针对某个值或者某个范围的值的修改。  ② 增加列、删除列  ③ 增加行、删除行  ④修改索引  ⑤修改列名

数据值的修改常见于分类的问题中，比如将一个列作为分类的列，有时候往往该列的值不是想要的数字表示的不同分类，或者更复杂是一个连续变量，此时针对DataFrame的修改就格外重要。

添加列

df['price'][df.price > 15] = 'expensive'    通过这一行代码，就将df的 price 一列的大于15的商品定义为 ‘expensive’。分类问题中不同的类常常用不同的数字来表示，而不同类之间的转换需要的就是这样的筛选与修改。

增加列的方法很简单，而且很常用，比如想要在之前的df中添加一个叫‘remain’的列，记录是否有货，可以直接使用下面的代码：

df['remain'] = 'yes'这样就在之前的df后面又加了一列‘remain’，但是这一整列的值为‘yes’。如果不想在末尾加列，而是想在某列之间添加一列，那么就需要使用insert方法。

df.insert(int=0, column = 'remain', value='yes')    int参数传入的是一个整数，这个整数是插入列所在的位置，0代表列的索引为0的位置，也就是第一列。 column参数是设置列名。 value值是给这列赋值，可以是字符串，如果是字符串，那么这一列的值都会是这个字符串；也可以是Pandas的Series，或者是Python的list。这样可以使得这一整列不是同一个值。

删除列

列的删除使用Pandas模块中的drop()方法最为高效。假如要删除刚才添加的remain列。

df.drop(labels='remain', axis=1, inplace=True)上方这行代码会成功删除DataFrame中的‘remain’列，注意：如果inplace参数不指定为True，只会在内部删除，df并不会被真正改变。axis参数默认是0，也就是代表着行，所以删除列时要把axis改为1。

如果想删除df中多个列，drop()方法也是可以的。

df.drop(labels=['remain', 'quantity'], axis=1, inplace=True)将想删除的多个列名以Python的列表形式传给labels参数，就可以在该数据框中删除列表中的列。

添加行

Pandas的添加行方式有很多种不过最为直观的方式是这样的

df.loc[3]={'goods':'shampoo','quantity':13, 'price':50}    loc又出现，在索引为3的行(第四行)插入一组数据。数据的形式按照字典的形式传入。还有一种方法是通过append方法。

df = df.append({'goods':'shampoo','quantity':13, 'price':50}, ignore_index=True)    也是使用dict形式传入。

删除行

df.drop(labels = 1, axis=0,inplace = True)删除索引为1的行，axis=0表示横向删除行。删除多行时，传入labels的参数是一个list，元素是列的索引值。

df.drop(labels = [1, 4, 6], axis=0,inplace = True)删除df中的索引为1,4,6的行。

修改索引

修改索引有两种情况，改变索引和不改变索引。

① 不改变索引，可以看做是将原始数据按照索引顺序排序

df.sort_index(axis=1,ascending=False)    axis表示所有列都随着索引一起变位置，ascending是降序的意思，默认是False。

② 改变索引

set_index()方法

df.set_index(keys='goods',inplace=True)    将df的goods这一列设置成索引，在原数据框中改。这个方法感觉更适合之前没有索引的情况下。当之前设置了索引的情况下需要的是reindex方法。

df.reindex(new_index,axis=0)

new_index可以是Python列表，元素是现在已有的索引的一部分值，这个方法常常用于保留想留下的行。

修改列名

修改列名需要用到的是rename()方法。

dynamic_RNApol.rename(columns={'d0': 'rnapol_d0', 'd1': 'rnapol_d1', 'd3': 'rnapol_d3', 'd5': 'rnapol_d5', 'd7': 'rnapol_d7','d11': 'rnapol_d11', 'd15': 'rnapol_d15', 'd18': 'rnapol_d18', 'ipsc': 'rnapol_ipsc'}, inplace=True)

数据类型转化

dataframe中的astype()方法是对数据类型进行转换的函数。以一个例子进行说明

df = pd.DataFrame({'id': range(4), 'age': ['13', '34', '23'], 'weight': ['45.7', '60.9', '55.5']})

df.dtypes    dtype的结果会显示出，id列的数据类型是 int， 而age和weight列的数据类型都是 object。现在将age转化为 int类型，weight转化为float类型。此时astype函数的作用就有所体现。

df.astype({'age':'int', 'weight':'float'})

valid['distance'] = valid['distance'].astype('int')

通过字典的形式传入，将两列转换成了想要的数据类型。

数据排序

dataframe中索引排序用到的是sort_index方法，相似的列数值排序运用的是sort_values()方法。

df.sort_values( by=['age'], ascending=False, inplace=True)  #只通过age进行排序；升序；如有缺失值放在最后。

df.sort_values(by=['age', 'weight'], ascending=True, inplace=True, na_position='first') #先通过age排序，在其基础上通过weight排序；降序，缺失值放在最前方。    数据的排序在实际问题中很有用，比如找出聚类中得分最高的几个项等等。

数据去重

在dataframe中去除重复，使用drop_duplicates()方法。而只是检查dataframe中是否出现重复有的是duplicated方法，如果只是想检查某列中是否存在重复的值可以通过subset参数将列传入到duplicated()方法中。

df.duplicated()  #检查整个dataframe中是否出现重复

df.duplicated(subset='age')  #检查age这列是否出现重复数据

df.drop_duplicates()  #删除dataframe中的重复    其中，subset参数传入的可以是单一的列名；同时也可以是多个列名组成的list。

四. dataframe基本操作

数据抽样

dataframe的抽样直接使用sample()方法进行，抽样在涉及到统计学算法的时候很有用，所以先了解一下这个方法的参数。

df.sample(n=5, replace=False)

df.sample(frac=0.2, replace=True)    这两种是最常用的形式，n参数是直接指定抽多少个样本，frac参数则是一个0到1之间的浮点数，指定的是抽取的样本占多大比例。replace表示是否是有放回的抽取，默认是FALSE。weight参数在这里没体现，这个参数是当样本具有权重时候所用的，weight参数后面加的是列名，未赋值则每列的权重默认为0，如果要赋值权重，所有权重的和为1，如果和不为1，则自动进行归一化处理。

频率统计

dataframe中，统计某列不同的值出现的次数使用value_counts()方法。

df = pd.DataFrame({'id': range(4), 'name': ['Jack', 'Craig', 'Chuck', 'Jack'],'gender': ['M', 'M', 'M', 'F'] , 'age': ['13', '34', '23','4'], 'weight': ['45', '60', '55', '30']})    可以看到上面的dataframe中，name列有重名的，现在要统计不同的名字出现的次数。

df.name.value_counts()    上面的代码反悔的结果是在这个dataframe中，不同的名字出现的次数。

value_counts()方法的一个妙用是用于求占比，假如现在要求的是性别的占比。

df.gender.value_counts()/ sum(df.gender.value_counts)    这行代码返回的是不同性别人数除以总人数所得到的个性别的占比。但是value_counts()方法只能是单变量的计数。如果想设置一个条件后在进行计数，可以使用的是crosstab()方法。

pd.crosstab(index=df.name, columns=df.gender)    这行代码，记录的是不同名字出现的次数，但是将性别分开讨论。columns参数可以传入多个列，传入形式是list，元素是列名。注意：columns传入的列必须是离散型变量，用途是用于分类。

缺失值处理

① 缺失值的检查

检查缺失值所用的函数是isnull(),这看起来和MySQL中的差不多。

print any(df.isnull(), '\n')    检查整个dataframe中是否存在缺失值。

is_null = []

for col in df.columns:

is_null.append(any(pd.isnull(df.col)))

这是检查dataframe每行是否有缺失值。

is_null = []

for index in list(df.index):

is_null.append(any(pd.isnull(df.loc[index, :])))

同理。is_null方法也可以对每列进行缺失值检查。is_null方法返回的是一个布尔值，True表示有缺失值，False表示没有缺失值。

② 缺失值的删除

这是一种比较极端的方法，通过dropna()方法，这个方法的使用有两种形式。

df.dropna('all')    这个是第二种形式，‘all’指明了删除的行是所有值都为缺失值的情况，因为数据中缺失一些数据是很常见的，只删除全部字段都为空的变量才能真正的保留更多的数据。

③ 缺失值的填补

使用fillna()方法可以对dataframe进行缺失值的填补。

df.fillna(0, inplace=True)  #最简单的一种方式，缺失值统一以一个值进行填补

df.fillna(value={'id': 0, 'name': 'No', 'gender': 'unknown', 'age':'unknown', 'weight': 0}, inplace=True)  #针对不同的列设置不同的缺失填补值

df.fillna(method='ffill', inplace=True)  #用上一行的值对自身进行填补

df.fillna(method='bfill', inplace=True)  #用后一行的值对自身进行填补

df.fillna({'age': df.age.mean(), 'weight': df.weight.max()}, inplace=True)  #用不同列的极值，均值，中位数等进行缺失值填补。

数据映射

看见映射，想到的首先是Python中的map()函数，相比于一般的for循环，map函数具有极高的效率。在日常的Python编程中，map()方法所传入的是一个函数和一个序列，这个函数会相继作用于序列中的每一个元素。得到的是一个新的序列。dataframe也是一个特殊的可遍历序列，但是dataframe的映射所用的是apply()方法。

is_null = []

for index in list(df.index):

is_null.append(any(pd.isnull(df.loc[index])))现在要挑战for循环，将原本的检查每行是否有缺失值的for循环改成apply()形式。

isnull = lambda x : any(pd.isnull(df.loc[x,:]))

is_null = df.apply(func=isnull, axis=1)func参数是所用的方法，这里的方法是之前设定的lambda函数。axis参数0代表映射到各列，而1代表着映射到每行。

numpy的某些方法也能通过apply()形式作用于dataframe上，比如说现在有一个dataframe里面记录的是学生的各科成绩(第一列到第五列)，现在要计算每个学生的均分，和每个科目的中位数。

df['average'] = df.iloc[:, 0:5].apply(func=np.mean, axis=1)

df.iloc[:, 0:5].apply(func=np.median, axis=0)