Pandas数据分析详解（二）

1.索引

1.1重新设置索引

import pandas as pd
s=pd.Series(data=[1,2,3],index=[0,1,2])
print(s)
#重新设置索引
print(s.reindex(range(1,6)))#注意此时原数据行索引0被舍弃了，因为不匹配
#多的用0填充
print(s.reindex(range(1,6),fill_value=0))
#向前/后填充
print(s.reindex(range(1,6),method='ffill'))#fill:前   bfill:hou

import pandas as pd
data=[[100,120,125],[105,120,85],[115,135,130]]
index=['ms001','ms002','ms003']
columns=['语文','数学','英语']
df=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)
print(df)
print(df.reindex(index=['ms001','ms002','ms003','ms004','ms005'],columns=['语文','数学','英语','物理','化学','生物'],fill_value=0))

1.2将某一列设置新的索引

DataFrame.set_index(keys, *, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)

参数	含义
keys	作为行标签的列名，可以DataFrame中的是单个列或者多列组成的列表,或者指定的Series
drop	布尔值，默认为True:从DataFrame中删除作为索引的列，当取值为False时，作为索引的列在DataFrame中仍作为数据存在
append	布尔值，默认为False：用新的keys列替换原来的索引；当取值为True:将指定的新索引列增加到原索引上，形成多层索引
inplace	布尔值，默认False：创建新的DataFrame；取值为True：修改原DataFrame
vertify_integrity	布尔值，默认为False ：不检查索引是否重复

import pandas as pd
df=pd.read_excel('d:\JD\Desktop\\trydata.xlsx',)
print(df)
df=df.set_index(['会员名','购买时间'])#双索引
print(df)

没有修改前：

设置索引后：

1.3数据清洗后设置连续索引

reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='')

• drop: 重新设置索引后是否将原索引作为新的一列并入DataFrame，默认为False
• inplace: 是否在原DataFrame上改动，默认为False
• level: 如果索引(index)有多个列，仅从索引中删除level指定的列，默认删除所有列
• col_level: 如果列名(columns)有多个级别，决定被删除的索引将插入哪个级别，默认插入第一级
• col_fill: 如果列名(columns)有多个级别，决定其他级别如何命名
   

import pandas as pd
df=pd.read_excel('d:\JD\Desktop\\trydata.xlsx',)
print(df)
df.dropna(inplace=True)
df=df.reset_index()
print(df)

上述清楚后索引变成连续的了。

2.数据排序

2.1sort_values函数

df.sort_values(by=‘##’,axis=0,ascending=True, inplace=False, na_position=‘last’)

参数说明

• by :指定列名(axis=0或’index’)或索引值(axis=1或’columns’)
• axis  :  若axis=0或’index’，则按照指定列中数据大小排序；若axis=1或’columns’，则按照指定索引中数据大小排序，默认axis=0
• ascending :   是否按指定列的数组升序排列，默认为True，即升序排列
• inplace  :  是否用排序后的数据集替换原来的数据，默认为False，即不替换
• na_position  :  {‘first’,‘last’}，设定缺失值的显示位置

2.1rank函数

DataFrame.rank(axis=0, method=‘average’, numeric_only=NoDefault.no_default, na_option=‘keep’, ascending=True, pct=False)

• axis: axis=0为按行排名，axis=1为按列排名
• method: 如何对具有相同价值(即领带)的记录组进行排序:
  • average: 组里的平均排名
  • min: 组里的最低排名
  • max: 组里的最高排名
  • first: 按照他们在数组中出现的顺序排列
  • dense: 就像’ min '一样，但是在组之间rank总是增加1
• numeric_only: 对于DataFrame对象，如果设置为True，则只对数字列排序。
• na_option: 如何对NaN值进行排序:
  • keep: 空值排序仍为空值
  • top: 排序放在第一位
  • bottom: 排在最后一位
• ascending: 元素按升序/降序排列
• pct: 是否以百分比形式显示返回的排名。
   

3.数据计算

3.1求和

dataframe.sum(axis, skipna, level, numeric_only, min_count, kwargs)

参数	值	描述
axis	0 1 'index' 'columns'	可选, 要检查的轴，默认为 0
skip_na	True False	可选, 默认值 True。 如果结果不应跳过空值，则设置为 False
level	Number level name	可选, 默认值 None。指定要检查的级别（在分层多索引中）
numeric_only	None True False	可选。指定是否仅检查数值 默认值 None
min_count	None True False	可选。 指定执行操作所需的最小值数 默认值 0
kwargs		可选, 关键字参数。这些参数无效，但可以被 NumPy 函数接受

import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
data=[[90,90,90],[70,80,90],[60,70,80]]
df=pd.DataFrame(data=data,columns=['语文','数学','英语'])
print(df)
df['总成绩']=df.sum(axis=1)
print(df)

4.分组处理

4.1apply

DataFrame.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds)

• func：要应用的函数。它可以是一个 Python 函数，也可以是一个字符串（例如 'sum'、'mean' 等）。
• axis：应用函数的轴。如果 axis=0（默认值），则函数将沿着列方向应用；如果 axis=1，则函数将沿着行方向应用。
• raw：是否将底层数据传递给函数。如果 raw=True，则传递底层 NumPy 数组；否则传递 Series 对象。
• result_type：结果类型。可以是 'expand'、'reduce' 或 'broadcast'。
• args：要传递给函数的额外参数。
• *kwds：要传递给函数的额外关键字参数。
• apply 函数允许你对 DataFrame 或 Series 对象中的数据应用一个函数。它接受一个函数作为参数，并将这个函数应用到对象的每一行或每一列上

import pandas as pd

data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)

现在，我们想要计算每一列的平均值。我们可以使用 apply 函数来实现这一点：

result = df.apply(lambda x: x.mean())
print(result)
#结果：
A    2.0
B    5.0
C    8.0
dtype: float64

除了计算平均值之外，我们还可以使用 apply 函数来执行其他操作。例如，我们可以使用它来计算每一行的最大值：

result = df.apply(lambda x: x.max(), axis=1)
print(result)
#结果：
0    7
1    8
2    9
dtype: int64

还可以使用 apply 函数来对数据进行转换。例如，假设我们想要对 df 中的所有数据都加上一个常数，我们可以使用以下代码：

result = df.apply(lambda x: x + 1)
print(result)
#结果：
   A  B   C
0  2  5   8
1  3  6   9
2  4  7  10

对每一列进行归一化，使得每一列的最小值为 0，最大值为 1：

import pandas as pd

data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)
re = df.apply(lambda x: (x - x.min()) / (x.max() - x.min()))
print(re)

4.2map函数

map函数只能处理一列数据，所以不能直接用DataFrame.map。

import pandas as pd
data=[['男'],['男'],['女'],['男']]
df=pd.DataFrame(data=data,columns=['性别'])
df.index=df.index.map(lambda x:x+1)
print(df)
def fun(x):#将男设置为1，女设置为0
    if x=='男':
        return 1
    else:
        return 0
df['性别']=df['性别'].map(fun)
print(df)

具体还有很多解释，可以在这篇文章上查看：Pandas数据分析基础—pandas自带函数map()/apply()/applymap()_pandas map-CSDN博客

4.3groupby函数

groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=no_default, observed=False, dropna=True):

• by: 指定根据哪个/哪些字段分组，默认值是None，按多个字段分组时传入列表。by参数可以按位置参数的方式传入。
• axis: 设置按列分组还是按行分组，0或index表示按列分组，1或columns表示按行分组，默认值为0。
• level: 当DataFrame的索引为多重索引时，level参数指定用于分组的索引，可以传入多重索引中索引的下标（0,1...）或索引名，多个用列表传入。

level参数不能与by参数同时使用，如果两者同时存在，当by参数传入的是多重索引中的索引，则level不生效，当by参数传入的是DataFrame的列名，则报错。

• as_index: 分组结果默认将分组列的值作为索引，如果按单列分组，结果默认是单索引，如果按多列分组，结果默认是多重索引。将as_index设置为False可以重置索引（0,1...）。
• sort: 结果按分组列的值升序排列，将sort设置为False则不排序，可以提升性能。
• dropna: 默认情况下，分组列的NaN在分组结果中不保留，将dropna设置为False，可以保留NaN分组。

import pandas as pd

data = {
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [5, 6, 7, 8],
    'class': ['X', 'X', 'Y', 'Y']
}
df = pd.DataFrame(data)

想要计算每个类别中 A 列的平均值：

re = df.groupby('class')['A'].mean()
print(re)

接下来将用一个实例进行讲解，先看要导入的EXCEL文件：

按照一列分组统计

import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
data=pd.read_excel("d:\JD\Desktop\\trydata1.xlsx")
df=data[['支付总金额','购买数量','标题']]#提取有用的三列
print(df.groupby('标题').sum())#按照一列分组统计，注意分组后标签为统计关键字！！！

按照多列进行分组

import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
data=pd.read_excel("d:\JD\Desktop\\trydata1.xlsx")
df=data[['支付总金额','销售员','购买数量','标题']]
print(df.groupby(['标题','销售员']).sum())#

只计算指定的列：

只要在上面的基础上加一层索引就行

print(df.groupby(['标题','销售员'])['支付总金额'].sum())

4.4分组数据的迭代

print(df.groupby(['标题','销售员']))

最后输出的是上面的东西，想要查看需要用到for循环。其中由name、和group两类变量。

for name,group in df.groupby(['标题','销售员']):
    print(name)

#结果：
('C++', '李四')
('C++', '王五')
('java', '孙七')
('java', '李四')
('java', '王五')
('java', '赵六')
('lingo', '孙七')
('lingo', '李四')
('lingo', '王五')
('lingo', '赵六')
('python', '孙七')
('python', '李四')
('python', '王五')
('python', '赵六')

import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
data=pd.read_excel("d:\JD\Desktop\\trydata1.xlsx")
df=data[['支付总金额','销售员','购买数量','标题']]
for name,group in df.groupby(['标题','销售员']):
    print(group)

4.5agg函数

print(df.groupby(['标题','销售员']).agg(['sum','mean']))#确定最后统计结果如何操作

对不同的列进行不同的操作：

可以用字典进行操作。

print(df.groupby(['标题','销售员']).agg({'支付总金额':['sum','max'],'购买数量':'sum'}))

5.数据导出

导出成excel文件：

df.to_excel('....xlsx',index=False,sheet_name='....')

index默认为True,导出行标签，False为不导出

sheet_name表示在哪个目录进行导入，若没有则建立新的

6.日期数据处理

6.1将各种字符转换成日期格式：

import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
df=pd.DataFrame({'原日期':['14-feb-23','02/14/23','2023/12/14','2023-12-14','2023.12.14','20230214',]})
df['转换后的日期']=pd.to_datetime(df['原日期'])
print(df)

6.2dt对象的使用

dt对象可以对日期进行提取相关信息操作，具体如下：

import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
df=pd.DataFrame({'原日期':['2024.1.1','2024.1.5','2024.1.7','2024.1.15','2024.1.18']})
df['日期']=pd.to_datetime(df['原日期'])
df['年']=df['日期'].dt.year#提取年
df['月']=df['日期'].dt.year#提取月
df['日']=df['日期'].dt.day#提取天
df['星期几']=df['日期'].dt.day_name()#提取这天是星期几
df['季度']=df['日期'].dt.quarter#提取季度
df['是否年底']=df['日期'].dt.is_year_end#判断是否年底
print(df)

6.3获取指定日期区间的数据

注意想要使用切片操作，日期必须是有顺序的，所以要进行排序。

import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
df=pd.read_excel("d:\JD\Desktop\\trydata1.xlsx")
df=df[['购买时间','会员名','支付总金额','销售员','购买数量','标题','类别']]
df=df.sort_values(by=['购买时间'])#排序使其相对连续，以便切片
df=df.set_index('购买时间')
print(df['2024-01-01':'2024-01-10'])#查看2024-01-01到2024-01-10的数据

也可以通过下面的方法进行：

import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
df=pd.read_excel("d:\JD\Desktop\\trydata1.xlsx")
df=df[['购买时间','会员名','支付总金额','销售员','购买数量','标题','类别']]
#df=df.sort_values(by=['购买时间'])
#df=df.set_index('购买时间')
print(df.loc[(df['购买时间']>='2024-01-01')&(df['购买时间']<='2024-01-10'),:])#查看2024-01-01到2024-01-10的数据

6.4按不同时期统计数据

df.resample(
    rule,
    axis=0,
    closed: Union[str, NoneType] = None,
    label: Union[str, NoneType] = None,
    convention: str = 'start',
    kind: Union[str, NoneType] = None,
    loffset=None,
    base: int = 0,
    on=None,
    level=None,
)

freq参数：

import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
df=pd.read_excel("d:\JD\Desktop\\trydata1.xlsx")
df=df[['购买时间','会员名','支付总金额','销售员','购买数量','标题','类别']]
df=df.sort_values(by=['购买时间'])
df=df.set_index('购买时间')
print(df)
print(df.resample('W').sum()['支付总金额'])