pandas批量修改列值_pandas速查手册

python pandas速查手册

pandas批量修改列值_pandas速查手册_第1张图片

pandas接口速查

import pandas as pdimport numpy as np

导入数据

  • pd.read_csv(filename):从CSV文件导入数据
  • pd.read_table(filename):从限定分隔符的文本文件导入数据
  • pd.read_excel(filename):从Excel文件导入数据
  • pd.read_sql(query, connection_object):从SQL表/库导入数据
  • pd.read_json(json_string):从JSON格式的字符串导入数据
  • pd.read_html(url):解析URL、字符串或者HTML文件,抽取其中的tables表格
  • pd.read_clipboard():从你的粘贴板获取内容,并传给read_table()
  • pd.DataFrame(dict):从字典对象导入数据,Key是列名,Value是数据

导出数据

  • df.to_csv(filename):导出数据到CSV文件
  • df.to_excel(filename):导出数据到Excel文件
  • df.to_sql(table_name, connection_object):导出数据到SQL表
  • df.to_json(filename):以Json格式导出数据到文本文件

创建测试对象

  • pd.DataFrame(np.random.rand(20,5)):创建20行5列的随机数组成的DataFrame对象
  • pd.Series(my_list):从可迭代对象my_list创建一个Series对象
  • df.index = pd.date_range('1900/1/30', periods=df.shape[0]):增加一个日期索引

查看、检查数据

  • df.head(n):查看DataFrame对象的前n行
  • df.tail(n):查看DataFrame对象的最后n行
  • df.shape():查看行数和列数
  • df.info():查看索引、数据类型和内存信息
  • df.describe():查看数值型列的汇总统计
  • s.value_counts(dropna=False):查看Series对象的唯一值和计数
  • df.apply(pd.Series.value_counts):查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数

数据选取

  • df[col]:根据列名,并以Series的形式返回列
  • df[[col1, col2]]:以DataFrame形式返回多列
  • s.iloc[0]:按位置选取数据
  • s.loc['index_one']:按索引选取数据
  • df.iloc[0,:]:返回第一行
  • df.iloc[0,0]:返回第一列的第一个元素

数据清理

  • df.columns = ['a','b','c']:重命名列名
  • pd.isnull():检查DataFrame对象中的空值,并返回一个Boolean数组
  • pd.notnull():检查DataFrame对象中的非空值,并返回一个Boolean数组
  • df.dropna():删除所有包含空值的行
  • df.dropna(axis=1):删除所有包含空值的列
  • df.dropna(axis=1,thresh=n):删除所有小于n个非空值的行
  • df.fillna(x):用x替换DataFrame对象中所有的空值
  • s.astype(float):将Series中的数据类型更改为float类型
  • s.replace(1,'one'):用‘one’代替所有等于1的值
  • s.replace([1,3],['one','three']):用'one'代替1,用'three'代替3
  • df.rename(columns=lambda x: x + 1):批量更改列名
  • df.rename(columns={'old_name': 'new_ name'}):选择性更改列名
  • df.set_index('column_one'):更改索引列
  • df.rename(index=lambda x: x + 1):批量重命名索引

数据处理:Filter、Sort和GroupBy

  • df[df[col] > 0.5]:选择col列的值大于0.5的行
  • df.sort_values(col1):按照列col1排序数据,默认升序排列
  • df.sort_values(col2, ascending=False):按照列col1降序排列数据
  • df.sort_values([col1,col2], ascending=[True,False]):先按列col1升序排列,后按col2降序排列数据
  • df.groupby(col):返回一个按列col进行分组的Groupby对象
  • df.groupby([col1,col2]):返回一个按多列进行分组的Groupby对象
  • df.groupby(col1)[col2]:返回按列col1进行分组后,列col2的均值
  • df.pivot_table(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max):创建一个按列col1进行分组,并计算col2和col3的最大值的数据透视表
  • df.groupby(col1).agg(np.mean):返回按列col1分组的所有列的均值
  • data.apply(np.mean):对DataFrame中的每一列应用函数np.mean
  • data.apply(np.max,axis=1):对DataFrame中的每一行应用函数np.max

数据合并

  • df1.append(df2):将df2中的行添加到df1的尾部
  • df.concat([df1, df2],axis=1):将df2中的列添加到df1的尾部
  • df1.join(df2,on=col1,how='inner'):对df1的列和df2的列执行SQL形式的join

pandas增删改查

pandas类似于SQL一样增删查改

增:添加新行或增加新列

import pandas as pd

dic = {'Name':['LiuShunxiang','Zhangshan'],'Sex':['M','F'],'Age':[27,23],'Height':[165.7,167.2],'Weight':[61,63]}

student = pd.DataFrame(dic)

dic = {'Name':['LiuShunxiang','Zhangshan'],'Sex':['M','F'],'Age':[27,23],'Height':[165.7,167.2],'Weight':[61,63]}

student = pd.DataFrame(dic)

dic1 = {'Name':['Lisi'],'Sex':['F'],'Age':[23],'Height':[167.2],'Weight':[63]}

student1 = pd.DataFrame(dic1)

#合并两个DataFrame

student2 = pd.concat([student,student1])

print(student2)

新增列的话,其实在pandas中就更简单了,例如在student2中新增一列学生成绩:

student3 = pd.DataFrame(student2, columns=['Name', "Age", "Height", "Weight", "Sex", "Score"])

print(student3)

对于新增的列没有赋值,就会出现空NaN的形式。

删:删除表、观测行或变量列

删除数据框student2,通过del命令实现,该命令可以删除Python的所有对象。

删除指定的行

student4 = student3.drop([0])

print(student4)

原数据中的索引为0行的数据已经被删除了。

根据布尔索引删除行数据,其实这个删除就是保留删除条件的反面数据,例如删除所有14岁以下的学生:

student4 = student3[student3["Age"]>25]

print(student4)

删除指定的列

student4 = student3.drop(['Height', 'Weight'], axis=1)

print(student4)

我们发现,不论是删除行还是删除列,都可以通过drop方法实现,只需要设定好删除的轴即可,即调整drop方法中的axis参数。默认该参数为0,表示删除行观测,如果需要删除列变量,则需设置为1。

改:修改原始记录的值

如果发现表中的某些数据错误了,如何更改原来的值呢?我们试试结合布尔索引和赋值的方法:例如发现student3中姓名为Liushunxiang的学生身高错了,应该是173,如何改呢?

student3.ix[student3["Name"] == "LiuShunxiang", "Height"] = 170

print(student3)

这样就可以把原来的身高修改为现在的170了

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