pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
1、pandas
pandas 是一个多功能且功能强大的数据科学库。
2、读取数据
pd.read_csv("data.csv")
3、读取指定列
pd.read_csv("data.csv", usecols=["date", "price"])
4、读取并解析日期
pd.read_csv("data.csv", parse_dates=["date"])
5、读取时指定数据类型
在读取时设置类别数据类型可以节省内存。
pd.read_csv("data.csv", dtype={"house_type": "category"})
6、读取时设置索引
pd.read_csv("data.csv", index_col="date")
7、设置读取的行数
pd.read_csv("data.csv", nrows=100)
8、读取时跳过行数
pd.read_csv("data.csv", skiprows=[1, 5]) # skips line 1 and 5
pd.read_csv("data.csv", skiprows=100) # skips the first 100 lines
pd.read_csv("data.csv", skiprows=lambda x: x > 0 and np.random.rand() > 0.1) # skip 90% of the rows
9、指定NA值
pd.read_csv("data.csv", na_values=["?"])
10、设置布尔值
pd.read_csv("data.csv", true_values=["yes"], false_values=["no"])
11、一次读取多个文件后合并
import glob
import os
files = glob.glob("file_*.csv")
result = pd.concat([pd.read_csv(f) for f in files], ignore_index=True)
12、复制数据
df = pd.read_clipboard()
13、从 PDF 文件中读取表格
from tabula import read_pdf
# Read pdf into list of DataFrame
df = read_pdf('test.pdf', pages='all')
14、快速可视化数据集
import pandas_profiling
df = pd.read_csv("data.csv")
profile = df.profile_report(title="Pandas Profiling Report")
profile.to_file(output_file="output.html")
15、按dtype过滤列
# 选择 df.select_dtypes(include="number") df.select_dtypes(include=["category", "datetime"]) # 排除 df.select_dtypes(exclude="object")
16、推断数据类型
df.infer_objects().dtypes
17、向下转换数值类型
pd.to_numeric(df.numeric_col, downcast="integer") # smallest signed int dtype pd.to_numeric(df.numeric_col, downcast="float") # smallest float dtype
18、防止错误值并填充
# apply to whole data frame df = df.apply(pd.to_numeric, errors="coerce") # apply to specific columns pd.to_numeric(df.numeric_column, errors="coerce") # filling NA values with zero pd.to_numeric(df.numeric_column, errors="coerce").fillna(0)
19、按列数据类型转换
df = df.astype(
{
"date": "datetime64[ns]",
"price": "int",
"is_weekend": "bool",
"status": "category",
}
)
20、重命名列
df = df.rename({"PRICE": "price", "Date (mm/dd/yyyy)": "date"}, axis=1)
21、添加后缀和前缀
df.add_prefix("pre_")
df.add_suffix("_suf")
22、从原列创建新列
# create new column of Fahrenheit values from Celcius df.assign(temp_f=lambda x: x.temp_c * 9 / 5 + 32)
23、在特定位置插入列
random_col = np.random.randint(10, size=len(df)) df.insert(3, 'random_col', random_col) # inserts at third column
24、三元表达式
df["logic"] = np.where(df["price"] > 5, "high", "low")
25、删除列
df.drop('col1', axis=1, inplace=True)
df = df.drop(['col1','col2'], axis=1)
s = df.pop('col')
del df['col']
df.drop(df.columns[0], inplace=True)
26、修改列名
df.columns = df.columns.str.lower()
df.columns = df.columns.str.replace(' ', '_')
27、判断包含
df['name'].str.contains("John")
df['phone_num'].str.contains('...-...-....', regex=True) # regex
df['email'].str.contains('gmail')
28、根据正则查找
pattern = '([A-Z0-9._%+-]+)@([A-Z0-9.-]+)\\.([A-Z]{2,4})'
df['email'].str.findall(pattern, flags=re.IGNORECASE)
29、检查缺失值并打印缺失百分比
def missing_vals(df):
"""prints out columns with perc of missing values"""
missing = [
(df.columns[idx], perc)
for idx, perc in enumerate(df.isna().mean() * 100)
if perc > 0
]
if len(missing) == 0:
return "no missing values"
# sort desc by perc
missing.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
print(f"There are a total of {len(missing)} variables with missing values\n")
for tup in missing:
print(str.ljust(f"{tup[0]:<20} => {round(tup[1], 3)}%", 1))
missing_vals(df)
30、处理缺失值
# drop
df.dropna(axis=0)
df.dropna(axis=1)
# impute
df.fillna(0)
df.fillna(method="ffill")
df.fillna(method='bfill')
# replace
df.replace( -999, np.nan)
df.replace("?", np.nan)
# interpolate
ts.interpolate() # time series
df.interpolate() # fill all consecutive values forward
df.interpolate(limit=1) # fill one consecutive value forward
df.interpolate(limit=1, limit_direction="backward")
df.interpolate(limit_direction="both")
31、从今天/之前获取 X 小时/天/周
# from today date.today() + datetime.timedelta(hours=30) date.today() + datetime.timedelta(days=30) date.today() + datetime.timedelta(weeks=30) # ago date.today() - datetime.timedelta(days=365)
32、过滤两个日期
df[(df["Date"] > "2015-01-01") & (df["Date"] < "2017-01-01")]
33、按日/月/年过滤
df[(df["Date"] > "2015-01-01") & (df["Date"] < "2017-01-01")]
34、格式化数据格式
format_dict = {
"Date": "{:%d/%m/%y}",
"Open": "${:.2f}",
"Close": "${:.2f}",
"Volume": "{:,}",
}
df.style.format(format_dict)
35、设置数据颜色
(
df.style.format(format_dict)
.hide_index()
.highlight_min(["Open"], color="red")
.highlight_max(["Open"], color="green")
.background_gradient(subset="Close", cmap="Greens")
.bar('Volume', color='lightblue', align='zero')
.set_caption('Tesla Stock Prices in 2017')
)
36、获取一列中最大最小项的id
df['col'].idxmin() df['col'].idxmax()
37、对数据列应用函数
df.applymap(lambda x: np.log(x))
38、随机打乱数据
df.sample(frac=1, random_state=7).reset_index(drop=True)
39、时间序列的百分比变化
df['col_name'].pct_change()
40、分配等级
df['rank'] = df['column_to_rank'].rank()
41、检查内存占用
df.memory_usage().sum() / (1024**2) #converting to MB
42、将列的值分解为多行
df.explode("col_name").reset_index(drop=True)
43、将数量较小的类别转换为“其他”
subclass = df.MSSubClass subclass.value_counts() top_five = subclass.value_counts().nlargest(5).index mssubclass_new = subclass.where(subclass.isin(top_five), other="Other") mssubclass_new.value_counts()
到此这篇关于python中pandas常用命令的文章就介绍到这了,更多相关python pandas常用命令内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！