利用python进行数据分析之dataframe的常见操作

一、查看数据（查看对象的方法对于Series来说同样适用）

1.查看DataFrame前xx行或后xx行
a=DataFrame(data);
a.head(6)表示显示前6行数据，若head()中不带参数则会显示全部数据。
a.tail(6)表示显示后6行数据，若tail()中不带参数则也会显示全部数据。

2.查看DataFrame的index，columns以及values
a.index ; a.columns ; a.values 即可

3.describe()函数对于数据的快速统计汇总
a.describe()对每一列数据进行统计，包括计数，均值，std，各个分位数等。

4.对数据的转置
a.T

5.对轴进行排序
a.sort_index(axis=1,ascending=False)；
其中axis=1表示对所有的columns进行排序，下面的数也跟着发生移动。后面的ascending=False表示按降序排列，参数缺失时默认升序。

6.对DataFrame中的值排序
a.sort(columns=’x’)
即对a中的x这一列，从小到大进行排序。注意仅仅是x这一列，而上面的按轴进行排序时会对所有的columns进行操作。

二、选择对象

1.选择特定列和行的数据
a[‘x’] 那么将会返回columns为x的列，注意这种方式一次只能返回一个列。a.x与a[‘x’]意思一样。

取行数据，通过切片[]来选择
如：a[0:3] 则会返回前三行的数据。

2.loc是通过标签来选择数据
a.loc[‘one’]则会默认表示选取行为’one’的行；

a.loc[:,[‘a’,’b’] ] 表示选取所有的行以及columns为a,b的列；

a.loc[[‘one’,’two’],[‘a’,’b’]] 表示选取’one’和’two’这两行以及columns为a,b的列；

a.loc[‘one’,’a’]与a.loc[[‘one’],[‘a’]]作用是一样的，不过前者只显示对应的值，而后者会显示对应的行和列标签。

3.iloc则是直接通过位置来选择数据
这与通过标签选择类似
a.iloc[1:2,1:2] 则会显示第一行第一列的数据;(切片后面的值取不到)

a.iloc[1:2] 即后面表示列的值没有时，默认选取行位置为1的数据;

a.iloc[[0,2],[1,2]] 即可以自由选取行位置，和列位置对应的数据。

4.使用条件来选择
使用单独的列来选择数据
a[a.c>0] 表示选择c列中大于0的数据

使用where来选择数据
a[a>0] 表直接选择a中所有大于0的数据

使用isin()选出特定列中包含特定值的行
a1=a.copy()
a1[a1[‘one’].isin([‘2’,’3’])] 表显示满足条件：列one中的值包含’2’,’3’的所有行。

三、设置值（赋值）

赋值操作在上述选择操作的基础上直接赋值即可。
例a.loc[:,[‘a’,’c’]]=9 即将a和c列的所有行中的值设置为9
a.iloc[:,[1,3]]=9 也表示将a和c列的所有行中的值设置为9

同时也依然可以用条件来直接赋值
a[a>0]=-a 表示将a中所有大于0的数转化为负值

四、缺失值处理

在pandas中，使用np.nan来代替缺失值，这些值将默认不会包含在计算中。

1.reindex()方法
用来对指定轴上的索引进行改变/增加/删除操作，这将返回原始数据的一个拷贝。
a.reindex(index=list(a.index)+[‘five’],columns=list(a.columns)+[‘d’])

a.reindex(index=[‘one’,’five’],columns=list(a.columns)+[‘d’])

即用index=[]表示对index进行操作，columns表对列进行操作。

2.对缺失值进行填充
a.fillna(value=x)
表示用值为x的数来对缺失值进行填充

3.去掉包含缺失值的行
a.dropna(how=’any’)
表示去掉所有包含缺失值的行

五、合并

1.contact
contact(a1,axis=0/1，keys=[‘xx’,’xx’,’xx’,…])，其中a1表示要进行进行连接的列表数据,axis=1时表横着对数据进行连接。axis=0或不指定时，表将数据竖着进行连接。a1中要连接的数据有几个则对应几个keys，设置keys是为了在数据连接以后区分每一个原始a1中的数据。

例：a1=[b[‘a’],b[‘c’]]
result=pd.concat(a1,axis=1，keys=[‘1’,’2’])

2.Append 将一行或多行数据连接到一个DataFrame上
a.append(a[2:],ignore_index=True)
表示将a中的第三行以后的数据全部添加到a中，若不指定ignore_index参数，则会把添加的数据的index保留下来，若ignore_index=Ture则会对所有的行重新自动建立索引。

3.merge类似于SQL中的join
设a1,a2为两个dataframe,二者中存在相同的键值，两个对象连接的方式有下面几种：
(1)内连接，pd.merge(a1, a2, on=’key’)
(2)左连接，pd.merge(a1, a2, on=’key’, how=’left’)
(3)右连接，pd.merge(a1, a2, on=’key’, how=’right’)
(4)外连接， pd.merge(a1, a2, on=’key’, how=’outer’)
至于四者的具体差别，具体学习参考sql中相应的语法。

六、分组（groupby）

用pd.date_range函数生成连续指定天数的的日期
pd.date_range(‘20000101’,periods=10)

def shuju():
data={
‘date’:pd.date_range(‘20000101’,periods=10),
‘gender’:np.random.randint(0,2,size=10),
‘height’:np.random.randint(40,50,size=10),
‘weight’:np.random.randint(150,180,size=10)
}
a=DataFrame(data)
print(a)
date gender height weight
0 2000-01-01 0 47 165
1 2000-01-02 0 46 179
2 2000-01-03 1 48 172
3 2000-01-04 0 45 173
4 2000-01-05 1 47 151
5 2000-01-06 0 45 172
6 2000-01-07 0 48 167
7 2000-01-08 0 45 157
8 2000-01-09 1 42 157
9 2000-01-10 1 42 164

用a.groupby(‘gender’).sum()得到的结果为： #注意在python中groupby(”xx)后要加sum()，不然显示
不了数据对象。
gender height weight
0 256 989
1 170 643
此外用a.groupby(‘gender’).size()可以对各个gender下的数目进行计数。

所以可以看到groupby的作用相当于：
按gender对gender进行分类，对应为数字的列会自动求和，而为字符串类型的列则不显示；当然也可以同时groupby([‘x1’,’x2’,…])多个字段，其作用与上面类似。

七、Categorical按某一列重新编码分类

如六中要对a中的gender进行重新编码分类，将对应的0，1转化为male，female，过程如下：

a[‘gender1’]=a[‘gender’].astype(‘category’)
a[‘gender1’].cat.categories=[‘male’,’female’] #即将0，1先转化为category类型再进行编码。

print(a)得到的结果为：
date gender height weight gender1
0 2000-01-01 1 40 163 female
1 2000-01-02 0 44 177 male
2 2000-01-03 1 40 167 female
3 2000-01-04 0 41 161 male
4 2000-01-05 0 48 177 male
5 2000-01-06 1 46 179 female
6 2000-01-07 1 42 154 female
7 2000-01-08 1 43 170 female
8 2000-01-09 0 46 158 male
9 2000-01-10 1 44 168 female
所以可以看出重新编码后的编码会自动增加到dataframe最后作为一列。

八、相关操作

描述性统计：
1.a.mean() 默认对每一列的数据求平均值；若加上参数a.mean(1)则对每一行求平均值；

2.统计某一列x中各个值出现的次数：a[‘x’].value_counts()；

3.对数据应用函数
a.apply(lambda x:x.max()-x.min())
表示返回所有列中最大值-最小值的差。

4.字符串相关操作
a[‘gender1’].str.lower() 将gender1中所有的英文大写转化为小写，注意dataframe没有str属性，只有series有，所以要选取a中的gender1字段。

九、时间序列

在六中用pd.date_range(‘xxxx’,periods=xx,freq=’D/M/Y….’)函数生成连续指定天数的的日期列表。
例如pd.date_range(‘20000101’,periods=10),其中periods表示持续频数；
pd.date_range(‘20000201’,’20000210’,freq=’D’)也可以不指定频数，只指定起始日期。

此外如果不指定freq，则默认从起始日期开始，频率为day。其他频率表示如下：

1.png
十、画图(plot)

在pycharm中首先要：import matplotlib.pyplot as plt
a=Series(np.random.randn(1000),index=pd.date_range(‘20100101’,periods=1000))
b=a.cumsum()
b.plot()
plt.show() #最后一定要加这个plt.show()，不然不会显示出图来。

2.PNG

也可以使用下面的代码来生成多条时间序列图：

a=DataFrame(np.random.randn(1000，4),index=pd.date_range(‘20100101’,periods=1000),columns=list(‘ABCD’))
b=a.cumsum()
b.plot()
plt.show()

3.png
十一、导入和导出文件

写入和读取excel文件
虽然写入excel表时有两种写入xls和csv，但建议少使用csv，不然在表中调整数据格式时，保存时一直询问你是否保存新格式，很麻烦。而在读取数据时，如果指定了哪一张sheet，则在pycharm又会出现格式不对齐。

还有将数据写入表格中时，excel会自动给你在表格最前面增加一个字段，对数据行进行编号。

a.to_excel(r’C:\Users\guohuaiqi\Desktop\2.xls’,sheet_name=’Sheet1’)

a=pd.read_excel(r’C:\Users\guohuaiqi\Desktop\2.xls’,’Sheet1’,na_values=[‘NA’])

注意sheet_name后面的Sheet1中的首字母大写；读取数据时，可以指定读取哪一张表中的数据，而
且对缺失值补上NA。

最后再附上写入和读取csv格式的代码：
a.to_csv(r’C:\Users\guohuaiqi\Desktop\1.csv’，sheet_name=’Sheet1’)
a=pd.read_csv(r’C:\Users\guohuaiqi\Desktop\1.csv’,na_values=[‘NA’])

原文链接http://blog.csdn.net/u011089523/article/details/60349591