【Python】Pandas 简介，数据结构 Series、DataFrame 介绍，CSV 文件处理，JSON 文件处理

序号	内容
1	【Python】Pandas 简介，数据结构 Series、DataFrame 介绍，CSV 文件处理，JSON 文件处理
2	【Python】Pandas 数据清洗操作，常用函数总结

1. Pandas 简介

Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析，其提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas 名字衍生自术语 “panel data”（面板数据）和 “Python data analysis”（Python 数据分析）。

Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算）。Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。Pandas 可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征。Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域。

2. Pandas 数据结构

Pandas 的主要数据结构是

• Series（一维数据）
• DataFrame（二维数据）

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1. Series（一维数据）

Series 是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种Numpy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。

Pandas Series 类似表格中的一个列（column），类似于一维数组，可以保存任何数据类型。

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Series 由索引（index）和列组成，函数如下：

pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)

参数说明：

• data：一组数据（ndarray 类型）。
• index：数据索引标签，如果不指定，默认从 0 开始。
• dtype：数据类型，默认会自己判断。
• name：设置名称。
• copy：拷贝数据，默认为 False。

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程序代码的例子参考：Pandas 数据结构 - Series。

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2. DataFrame（二维数据）

DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。

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DataFrame 构造方法如下：

pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)

参数说明：

• data：一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。
• index：索引值，或者可以称为行标签。
• columns：列标签，默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) 。
• dtype：数据类型。
• copy：拷贝数据，默认为 False。

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没有对应的部分数据为 NaN。

Pandas 可以使用 loc 属性返回指定行的数据，如果没有设置索引，第一行索引为 0，第二行索引为 1。

程序代码的例子参考：Pandas 数据结构 - DataFrame。

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3. 处理 CSV 文件

CSV（Comma-Separated Values，逗号分隔值，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。

CSV 是一种通用的、相对简单的文件格式，被用户、商业和科学广泛应用。

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to_string() 用于返回 DataFrame 类型的数据，如果不使用该函数，则输出结果为数据的前面 5 行和末尾 5 行，中间部分以 … 代替。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('nba.csv')
print(df.to_string())

to_csv() 方法将 DataFrame 存储为 csv 文件。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('nba.csv')
df.to_csv('site.csv')

head( n ) 方法用于读取前面的 n 行，如果不填参数 n ，默认返回 5 行。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('nba.csv')
print(df.head(10))

tail( n ) 方法用于读取尾部的 n 行，如果不填参数 n ，默认返回 5 行，空行各个字段的值返回 NaN。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('nba.csv')
print(df.tail(10))

info() 方法返回表格的一些基本信息：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('nba.csv')
print(df.info())

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4. 处理 JSON 文件

JSON（JavaScript Object Notation，JavaScript 对象表示法），是存储和交换文本信息的语法，类似 XML。

JSON 比 XML 更小、更快，更易解析，更多 JSON 内容可以参考 JSON 教程。

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下面是名字为 sites.json 文件的数据内容：

[
   {
   "id": "A001",
   "name": "菜鸟教程",
   "url": "www.runoob.com",
   "likes": 61
   },
   {
   "id": "A002",
   "name": "Google",
   "url": "www.google.com",
   "likes": 124
   },
   {
   "id": "A003",
   "name": "淘宝",
   "url": "www.taobao.com",
   "likes": 45
   }
]

to_string() 用于返回 DataFrame 类型的数据，我们也可以直接处理 JSON 字符串。

import pandas as pd
df = pd.read_json('sites.json')
print(df.to_string())

JSON 对象与 Python 字典具有相同的格式，所以我们也可以直接将 Python 字典转化为 DataFrame 数据。

从 URL 中读取 JSON 数据：

import pandas as pd
URL = 'https://static.runoob.com/download/sites.json'
df = pd.read_json(URL)
print(df)

json_normalize() 方法可以将内嵌的数据完整的解析出来。

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Ref.

1. Pandas 教程 - 菜鸟教程
2. Pandas - documentation