Pandas模块：Python科学计算神器之一

⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️欢迎来到我的博客⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
作者：秋无之地

简介：CSDN爬虫、后端、大数据领域创作者。目前从事python爬虫、后端和大数据等相关工作，主要擅长领域有：爬虫、后端、大数据开发、数据分析等。

欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注，关注必回关

上一篇文章已经跟大家介绍过《NumPy模块：Python科学计算神器之一》，相信大家对NumPy模块都有一个基本的认识。下面我讲一下Python科学计算神器之一：Pandas模块。

一、Pandas的重要性

Pandas在Python 数据分析中同样占据重要地位。Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包。

​

在数据分析工作中，Pandas 的使用频率是很高的

1、一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高，转换起来就很方便。

2、另一方面，如果我们日常的数据清理工作不是很复杂的话，你通常用几句 Pandas 代码就可以对数据进行规整。

二、Pandas模块的数据结构

Pandas模块有两个重要的数据结构：Series和DataFrame，分别代表着一维的序列和二维的表结构。下面我们一一来看。

1、Series

Series 是个定长的字典序列。说是定长是因为在存储的时候，相当于两个 ndarray，这也是和字典结构最大的不同。因为在字典的结构里，元素的个数是不固定的。

Series 有两个基本属性：index 和 values。在 Series 结构中，index 默认是 0,1,2,……递增的整数序列，当然我们也可以自己来指定索引，比如 index=[‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’]。

import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
x1 = Series([1,2,3,4])
x2 = Series(data=[1,2,3,4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
print(x1)
print(x2)

运行结果：

0    1
1    2
2    3
3    4
dtype: int64
a    1
b    2
c    3
d    4
dtype: int64

这个例子中，x1 中的 index 采用的是默认值，x2 中 index 进行了指定。我们也可以采用字典的方式来创建 Series，比如：

d = {'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4}
x3 = Series(d)
print(x3)

运行结果：

a    1
b    2
c    3
d    4
dtype: int64

2、DataFrame

下面以一个王者荣耀考试的场景，想要输出几位英雄的考试成绩作为示例：

import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
data = {'Chinese': [66, 95, 93, 90,80],'English': [65, 85, 92, 88, 90],'Math': [30, 98, 96, 77, 90]}
df1= DataFrame(data)
df2 = DataFrame(data, index=['ZhangFei', 'GuanYu', 'ZhaoYun', 'HuangZhong', 'DianWei'], columns=['English', 'Math', 'Chinese'])
print(df1)
print(df2)

在后面的案例中，我一般会用 df, df1, df2 这些作为 DataFrame 数据类型的变量名，我们以例子中的 df2 为例，列索引是[‘English’, ‘Math’, ‘Chinese’]，行索引是[‘ZhangFei’, ‘GuanYu’, ‘ZhaoYun’, ‘HuangZhong’, ‘DianWei’]，所以 df2 的输出是：

            English  Math  Chinese
ZhangFei         65    30       66
GuanYu           85    98       95
ZhaoYun          92    96       93
HuangZhong       88    77       90
DianWei          90    90       80

三、数据导入和输出

Pandas 允许直接从 xlsx，csv 等文件中导入数据，也可以输出到 xlsx, csv 等文件，非常方便。

import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
score = DataFrame(pd.read_excel('data.xlsx'))
score.to_excel('data1.xlsx')
print(score)

read_excel()：导入函数，参数填入文件的路径

to_excel()：输出函数，参数填入文件的路径

需要说明的是，在运行的过程可能会存在缺少 xlrd 和 openpyxl 包的情况，到时候如果缺少了，执行下面的命令：

pip install xlrd
pip install openpyxl

四、数据清洗

数据清洗是数据准备过程中必不可少的环节，因为数据源中会存在一些缺失、混乱、结构不统一的数据，需要经过清洗将其转成统一、完整的数据。

以上面这个王者荣耀的数据为例：

data = {'Chinese': [66, 95, 93, 90,80],'English': [65, 85, 92, 88, 90],'Math': [30, 98, 96, 77, 90]}
df2 = DataFrame(data, index=['ZhangFei', 'GuanYu', 'ZhaoYun', 'HuangZhong', 'DianWei'], columns=['English', 'Math', 'Chinese'])

在数据清洗过程中，一般都会遇到以下这几种情况，下面我来简单介绍一下。

1、删除 DataFrame 中的不必要的列或行

Pandas 提供了一个便捷的方法 drop() 函数来删除我们不想要的列或行。

比如我们想把“语文”这列删掉：

df2 = df2.drop(columns=['Chinese'])

 删掉“张飞”这行：

df2 = df2.drop(index=['ZhangFei'])

2、重命名列名 columns，让列表名更容易识别

对 DataFrame 中的 columns 进行重命名，可以直接使用 rename(columns=new_names, inplace=True) 函数。

比如把列名 Chinese 改成 YuWen，English 改成 YingYu：

df2.rename(columns={'Chinese': 'YuWen', 'English': 'Yingyu'}, inplace = True)

3、去重复的值

数据采集可能存在重复的行，这时只要使用 drop_duplicates() 就会自动把重复的行去掉。

df = df.drop_duplicates() #去除重复行

4、处理格式问题

1）更改数据格式

这是个比较常用的操作，因为很多时候数据格式不规范，可以使用 astype 函数来规范数据格式。比如我们把 Chinese 字段的值改成 str 类型，或者 int64 可以这么写：

df2['Chinese'].astype('str') 
df2['Chinese'].astype(np.int64) 

 2）数据间的空格

有时候我们先把格式转成了 str 类型，是为了方便对数据进行操作，这时想要删除数据间的空格，我们就可以使用 strip 函数：

#删除左右两边空格
df2['Chinese']=df2['Chinese'].map(str.strip)
#删除左边空格
df2['Chinese']=df2['Chinese'].map(str.lstrip)
#删除右边空格
df2['Chinese']=df2['Chinese'].map(str.rstrip)

如果数据里有某个特殊的符号，我们想要删除怎么办？同样可以使用 strip 函数。

比如 Chinese 字段里有美元符号，我们想把这个删掉，可以这么写：

df2['Chinese']=df2['Chinese'].str.strip('$')

3）大小写转换

大小写是个比较常见的操作，比如人名、城市名等的统一都可能用到大小写的转换，在 Python 里直接使用 upper(), lower(), title() 函数，方法如下：

#全部大写
df2.columns = df2.columns.str.upper()
#全部小写
df2.columns = df2.columns.str.lower()
#首字母大写
df2.columns = df2.columns.str.title()

 4）查找空值

数据量大的情况下，有些字段存在空值 NaN 的可能，这时就需要使用 Pandas 中的 isnull 函数进行查找。

比如，我们输入一个数据表如下：

如果我们想看下哪个地方存在空值 NaN，可以针对数据表 df 进行 df.isnull()，结果如下： 

df.isnull()

 如果我想知道哪列存在空值，可以使用 df.isnull().any()，结果如下：

df.isnull().any()

5、使用 apply 函数

apply 函数是 Pandas 中自由度非常高的函数，使用频率也非常高。

比如我们想对 name 列的数值都进行大写转化可以用：

df['name'] = df['name'].apply(str.upper)

我们也可以定义个函数，在 apply 中进行使用。

比如定义 double_df 函数是将原来的数值 *2 进行返回。然后对 df1 中的“语文”列的数值进行 *2 处理，可以写成：

def double_df(x):
    return 2*x
df1[u'语文'] = df1[u'语文'].apply(double_df)

我们也可以定义更复杂的函数，比如对于 DataFrame，我们新增两列，其中’new1’列是“语文”和“英语”成绩之和的 m 倍，'new2’列是“语文”和“英语”成绩之和的 n 倍，我们可以这样写：

def plus(df,n,m):
    df['new1'] = (df[u'语文']+df[u'英语']) * m
    df['new2'] = (df[u'语文']+df[u'英语']) * n
    return df
df1 = df1.apply(plus,axis=1,args=(2,3,))

其中 axis=1 代表按照列为轴进行操作，axis=0 代表按照行为轴进行操作，args 是传递的两个参数，即 n=2, m=3，在 plus 函数中使用到了 n 和 m，从而生成新的 df。

五、数据统计

在数据清洗后，我们就要对数据进行统计了。

Pandas 和 NumPy 一样，都有常用的统计函数，如果遇到空值 NaN，会自动排除。

常用的统计函数包括：

表格中有一个 describe() 函数，统计函数千千万，describe() 函数最简便。它是个统计大礼包，可以快速让我们对数据有个全面的了解。下面我直接使用 df1.descirbe() 输出结果为：

df1 = DataFrame({'name':['ZhangFei', 'GuanYu', 'a', 'b', 'c'], 'data1':range(5)})
print(df1.describe())

六、数据表合并

有时候我们需要将多个渠道源的多个数据表进行合并，一个 DataFrame 相当于一个数据库的数据表，那么多个 DataFrame 数据表的合并就相当于多个数据库的表合并。

比如我要创建两个 DataFrame：

df1 = DataFrame({'name':['ZhangFei', 'GuanYu', 'a', 'b', 'c'], 'data1':range(5)})
df2 = DataFrame({'name':['ZhangFei', 'GuanYu', 'A', 'B', 'C'], 'data2':range(5)})

 两个 DataFrame 数据表的合并使用的是 merge() 函数，有下面 5 种形式：

1、基于指定列进行连接

比如我们可以基于 name 这列进行连接。

df3 = pd.merge(df1, df2, on='name')

 2、inner 内连接

inner 内链接是 merge 合并的默认情况，inner 内连接其实也就是键的交集，在这里 df1, df2 相同的键是 name，所以是基于 name 字段做的连接：

df3 = pd.merge(df1, df2, how='inner')

 3、left 左连接

左连接是以第一个 DataFrame 为主进行的连接，第二个 DataFrame 作为补充。

df3 = pd.merge(df1, df2, how='left')

  4、right 右连接

右连接是以第二个 DataFrame 为主进行的连接，第一个 DataFrame 作为补充。

df3 = pd.merge(df1, df2, how='right')

  5、outer 外连接

外连接相当于求两个 DataFrame 的并集。

df3 = pd.merge(df1, df2, how='outer')

七、如何用 SQL 方式打开 Pandas

Pandas 的 DataFrame 数据类型可以让我们像处理数据表一样进行操作，比如数据表的增删改查，都可以用 Pandas 工具来完成。不过也会有很多人记不住这些 Pandas 的命令，相比之下还是用 SQL 语句更熟练，用 SQL 对数据表进行操作是最方便的，它的语句描述形式更接近我们的自然语言。

事实上，在 Python 里可以直接使用 SQL 语句来操作 Pandas。

这里给你介绍个工具：pandasql。

pandasql 中的主要函数是 sqldf，它接收两个参数：一个 SQL 查询语句，还有一组环境变量 globals() 或 locals()。

这样我们就可以在 Python 里，直接用 SQL 语句中对 DataFrame 进行操作，举个例子：

import pandas as pd
from pandas import DataFrame
from pandasql import sqldf, load_meat, load_births
df1 = DataFrame({'name':['ZhangFei', 'GuanYu', 'a', 'b', 'c'], 'data1':range(5)})
pysqldf = lambda sql: sqldf(sql, globals())
sql = "select * from df1 where name ='ZhangFei'"
print(pysqldf(sql))

运行结果：

   data1      name
0      0  ZhangFei

上面这个例子中，我们是对“name='ZhangFei”“的行进行了输出。当然你会看到我们用到了 lambda，lambda 在 python 中算是使用频率很高的，那 lambda 是用来做什么的呢？它实际上是用来定义一个匿名函数的，具体的使用形式为：

 lambda argument_list: expression

这里 argument_list 是参数列表，expression 是关于参数的表达式，会根据 expression 表达式计算结果进行输出返回。在上面的代码中，我们定义了：

pysqldf = lambda sql: sqldf(sql, globals())

在这个例子里，输入的参数是 sql，返回的结果是 sqldf 对 sql 的运行结果，当然 sqldf 中也输入了 globals 全局参数，因为在 sql 中有对全局参数 df1 的使用。

八、总结

下图是Pandas模块的知识清单，也是对本文内容的一个总结。

​

版权声明

本文章版权归作者所有，未经作者允许禁止任何转载、采集，作者保留一切追究的权利。