python中pandas的简单介绍
简单介绍一下 Pandas 的常用功能和操作方法
读取和浏览数据
Pandas 支持多种数据格式的读取，常用的有 CSV、Excel、SQL 数据库、TXT、JSON、HTML 等。其中，读取 CSV 和 Excel 数据最为常见。在读取数据时，需要指定数据源的路径或连接字符串，还需指定数据的分隔符（CSV）、工作表名（Excel）、表名（SQL），以及其他的参数，比如行索引（index_col）、编码方式（encoding）、日期解析方式（parse_dates）等等。
我们读取一个 CSV 文件的例子：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('/path/to/csv/file.csv', sep=',', index_col=0)
使用 read_csv 函数读取 CSV 文件，第一个参数为文件的路径，sep 参数可指定分隔符，默认为逗号，因此可以省略。index_col 参数为整数类型，指定的列在 DataFrame 中被作为索引列使用，它默认为 None，即未指定时，将在 DataFrame 中加入整数索引。
除了 read_csv 函数外，还有 read_excel、read_sql、read_table、read_json、read_html 等读取函数，它们都具有类似的参数设置。
在读取数据之后，我们还需要对数据进行查看或浏览。常用的方法有：
- head(n)：查看 DataFrame 的前 n 行
- tail(n)：查看 DataFrame 的后 n 行
- info()：查询 DataFrame 的基本信息，包括各列数据类型、非空数据行数等
- describe()：查看 DataFrame 的描述性统计信息，包括计数、均值、标准差、四分数等
数据清洗
数据清洗是指对数据进行预处理，主要包括缺失值（NaN）的处理、重复行的删除、异常值（outlier）的剔除、数据类型的转换等。
Pandas 提供了多种方法对数据进行清洗，如下所示：
- dropna()：删除含有 NaN 的行或列
- fillna()：用指定值替换 NaN
- drop_duplicates()：删除重复行
- replace()：替换值
- str.extract()：从指定列中提取字符串
例如，对包含 NaN 的数据进行清洗：
df = df.dropna() # 删除所有含有 NaN 数据的行
df.fillna(0, inplace=True) # 将 NaN 替换为 0
df.replace({'male': 0, 'female': 1}, inplace=True) # 将 male/female 用 0/1 替换
另外，可以使用正则表达式从字符串类型的数据中提取信息：
df['year'] = df['date'].str.extract('(\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2})', expand=False)
在上述代码中，我们提取了 date 列中的年份信息，并将其赋值给 year 列。这里的 \d{n} 表示匹配 n 个数字，{m,n} 表示匹配 m~n 个数字。
数据分组和聚合
Pandas 提供了多种数据分组、聚合、过滤及变换方法，下面是一些常用的操作：
- groupby()：根据某一列对 DataFrame 进行分组
- agg()：对分组后的 DataFrame 进行聚合计算
- sum()：计算指定列的和
- mean()：计算指定列的均值
- count()：计算指定列的非空元素个数
- max()：计算指定列的最大值
- min()：计算指定列的最小值
- filter()：根据某一列的值来过滤 DataFrame
- transform()：对分组后的 DataFrame 进行变换
例如，我们先读取一个包含年份、月份、收入、支出的数据集，然后对该数据集进行分组、聚合和变换：
df = pd.read_csv('/path/to/csv/file.csv')
grouped = df.groupby(['year', 'month'])
result = grouped.agg({'income': 'sum', 'expenditure': 'mean'})
result = result.reset_index()
result['income_perc'] = result['income'] / result['income'].sum()
result['expenditure_perc'] = result['expenditure'] / result['expenditure'].max()
首先，利用 groupby 函数对年份和月份进行分组。然后，使用 agg 函数对每个组的数据进行聚合。计算方式为 income 列的和以及 expenditure 列的均值。接下来，调用 reset_index 函数保留年份和月份信息。最后，使用 transform 函数对收入和支出数据进行变换，生成比例数据。其中，income_perc 和 expenditure_perc 分别表示收入和支出的占比。
合并和连接数据
Pandas 提供了多种方法对数据进行合并和连接，主要包括：
- concat()：沿轴方向连接多个 pandas 对象（DataFrame 或 Series）
- merge()：SQL 风格的数据库操作，可指定连接的方式和连接键
- join()：基于索引值的连接方式
例如，我们读取两个包含学生信息和成绩信息的数据集，然后对它们进行连接：
df1 = pd.read_csv('/path/to/csv/file1.csv')
df2 = pd.read_csv('/path/to/csv/file2.csv')
result = pd.merge(df1, df2, on='student_id')
在上述代码中，我们使用 merge 函数对 df1 和 df2 数据集进行 SQL 风格的连接操作，指定连接键为 student_id。
另外一种连接方式是使用 join 函数：
df1 = pd.read_csv('/path/to/csv/file1.csv', index_col='student_id')
df2 = pd.read_csv('/path/to/csv/file2.csv', index_col='student_id')
result = df1.join(df2, rsuffix='_right')
以上代码中，我们使用 join 函数基于索引进行连接，join 默认使用左外连接。rsuffix 参数表示如果两个 DataFrame 中存在相同的列名，连接时用右侧的列重命名，以避免重名冲突。
数据透视
在数据分析时，常常需要对数据进行透视，以便更清晰地了解数据的分布情况。Pandas 支持使用 pivot_table 函数对数据进行透视。
下面是一个基本的例子：
df = pd.read_csv('/path/to/csv/file.csv')
result = pd.pivot_table(df, values='value', index='year', columns='category')
我们读取了一个包含年份、类别、数值的数据集。然后，使用 pivot_table 函数对数据进行透视，值列为 value，行索引为 year，列为 category。