[Python进阶] 数据处理：Pandas入门
10.4 Pandas
介绍：
Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库，提供高性能、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。
安装pandas：
pip install pandas
10.4.1 数据结构
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。
简单的来说series就是字典和列表的结合体。拥有顺序的字典。
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）。
10.4.2 Series的创建
pandas.Series()
功能：
创建一个Series数据。
语法：
pandas.Series(data, index, dtype, name, copy)
参数：
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。
示例：创建一个简单的series
import pandas as pd
a = [1, 2, 3]
myvar = pd.Series(a)
print(myvar)
0 1
1 2
2 3
dtype: int64
示例：创建一个带索引标签的series
import pandas as pd
a = ["Google", "Runoob", "Wiki"]
myvar = pd.Series(a, index=["x", "y", "z"])
print(myvar)
x Google
y Runoob
z Wiki
dtype: object
注意：标签最好不要设置成数字
示例：通过字典方式创建series
import pandas as pd
sites = {'a': "Google", 'b': "Runoob", 'c': "Wiki"}
myvar = pd.Series(sites)
print(myvar)
a Google
b Runoob
c Wiki
dtype: object
10.4.3 Series的查询
import pandas as pd
a = ["Google", "Runoob", "Wiki"]
myvar = pd.Series(a, index=["x", "y", "z"])
print(myvar)
print(myvar[0]) # 通过索引值获取
print(myvar['y']) # 通过索引标签获取
x Google
y Runoob
z Wiki
dtype: object
Runoob
10.4.4 Series数据的常见操作
创建Series：使用pandas.Series()函数创建Series对象。可以通过传入一组数据或者一个字典来创建Series对象。
索引操作：使用索引可以访问和修改Series中的数据。可以使用iloc和loc方法按位置和标签进行索引。
切片操作：可以使用切片语法对Series进行切片操作，返回一个新的Series对象。
统计操作：可以使用许多统计函数对Series进行统计操作，如count、sum、mean、std等。
合并操作：可以使用concat()函数将多个Series对象合并成一个DataFrame对象。
转换操作：可以使用许多函数将Series对象转换为其他数据类型，如DataFrame、NumPy数组等。
分组操作：可以使用groupby()方法对Series进行分组操作，并计算每个组的统计指标。
筛选操作：可以使用许多筛选函数对Series进行筛选操作，如loc、iloc、isin等。
映射操作：可以使用map()方法对Series进行映射操作，将一个函数应用于每个元素。
排序操作：可以使用sort_values()方法对Series进行排序操作，返回一个新的Series对象。
10.4.5 dataframe的创建
pandas.DataFrame()
功能：
创建一个DataFrame数据。
语法：
pandas.DataFrame(data, index, columns, dtype, copy)
参数：
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。
返回：
DataFrame数据。
说明：
DataFrame 是一个二维的数组结构，类似二维数组。
方式一：通过读取excel表格创建
import pandas as pd
df = pd.read_excel(‘test.xlsx’)
print(df)
**`方式二：使用二维列表创建`**
import pandas as pd
data = [['Google', 10], ['Runoob', 12], ['Wiki', 13]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Site', 'Age'])
print(df)
Site Age0 Google 10
1 Runoob 12
2 Wiki 13
方式三：使用字典创建
import pandas as pd
data = {‘Site’: [‘Google’, ‘Runoob’, ‘Wiki’], ‘Age’: [10, 12, 13]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
> Site Age
> 0 Google 10
> 1 Runoob 12
> 2 Wiki 13
### 10.4.6 dataframe的增加
**`插入一列：`**
insert(ioc,column,value)
ioc 要插入的位置
colunm 列名
value 值
```py
import pandas as pd
data = {'Site': ['Google', 'Runoob', 'Wiki'], 'Age': [10, 12, 13]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
df.insert(1, 'four', [1, 2, 3])
print(df)
Site Age0 Google 10
1 Runoob 12
2 Wiki 13
Site four Age
0 Google 1 10
1 Runoob 2 12
2 Wiki 3 13
插入一行：
row={‘one’:111,‘two’:222,‘three’:333}
df.loc[1]=row
df.iloc[1]=row
df.ix[1]=row
10.4.7 dataframe的查询
import pandas as pd
data = {
"calories": [420, 380, 390],
"duration": [50, 40, 45],
"apple": [1, 22, 33],
"red": [3, 3, 1],
}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'])
print(df)
calories duration apple reda 420 50 1 3
b 380 40 22 3
c 390 45 33 1
10.4.7.1 按行读取
方法1：loc['行标签']、loc[['行标签']]、loc[['行标签1','行标签n']]
print(df.loc['b']) # 返回第二行
print(df.loc[['b']]) # 返回第二行
print(df.loc[['a', 'b']]) # 返回第一行和第二行
calories 380
duration 40
apple 22
red 3
Name: b, dtype: int64
calories duration apple redb 380 40 22 3
calories duration apple reda 420 50 1 3
b 380 40 22 3
注意：
1、loc[‘行标签’]、loc[[‘行标签’]]返回的数据类型不同。
2、默认的行标签是从0开始的一组整数
方法2：iloc['行号']、iloc[['行号']]、iloc[['行号1','行号n']]
print(df.iloc[0]) # 返回第一行
print(df.iloc[[0]]) # 返回第一行
print(df.iloc[[0, 1]]) # 返回第一行和第二行
df.iloc[:5]，读取第0行到第4行的数据；
df.iloc[8:]，读取第8行后所有数据，包括第8行；
df.iloc[3,6]，读取第3行到第6行的数据，包括第3行但不包括第6行。
注意：iloc[‘行号’]、iloc[[‘行号’]]返回的数据类型不同
10.4.7.2 按列读取
方法1：df.列名
print(df.calories]) # 返回某一列
方法2：df['列名']、df[['列名']]、df[['列名1','列名2','列名n']]
print(df[‘calories’]) # 返回某一列
print(df[[‘calories’]]) # 返回某一列
print(df[[‘calories’, ‘duration’]]) # 返回多个列
注意：df[‘列名’]、df[[‘列名’]]返回的数据类型不同
方法3 .iloc[:,colNo] or .iloc[:,colNo1:colNo2]
df.iloc[:1] # 读取第一列
df.iloc[:,1:3] # 读取第1列到第3列
df.iloc[:,2:] # 读取第2列之后的数据
df.iloc[:,:3] # 读取前3列数据
10.4.7.3 按单元格读取
方法1：df[col][row]、df.col[row]
print(df[‘red’][2])
print(df.red[2])
方法2：.loc
读取单个单元格：
df.loc[row][col]或df.loc[row,col]
print(df.loc[‘a’][1])
print(df.loc[‘a’, 0])
读取一行多列：
df.loc[row][[col1,col2]]
df.loc[1,[col1,col2]]
df.loc[row][firstCol:endCol]
df.loc[row,firstCol:endCol]
读取多行一列：
df.loc[[row1,row2]][col]
df.loc[[row1,row2]].col
df.loc[[row1,row2],col]
读取多行多列：
df.loc[[row1,row2],[col1,col2]]
df.loc[[row1,row2]][[col1,col2]]
df.loc[[row1,row3],firstCol:endCol]
方法3：.iloc
读取一个单元格：
df.iloc[rowNo].col
df.iloc[rowNo][col]
df.iloc[rowNo,colNo]
注意：df.iloc[rowNo,col]不支持
读取一行多列：
df.iloc[rowNo,firestColNo,endColNo]
df.iloc[rowNo][[col1,col2]]
df.iloc[rowNo][firesCol:endCol]
注意：df.iloc[rowNo,[col1,col2]]、df.iloc[rowNo,firstColNo:endColNo]均不支持。
读取多行一列：
df.iloc[[rowNo1,rowNo2],colNo]
df.iloc[firstRowNo:endRowNo,colNo]
df.iloc[[rowNo1,rowNo2]][col]
df.iloc[firstRowNo,endRowNo][col]
读取多行多列：
df.iloc[firstRowNo:endRowNo,firstColNo:endColNo]
df.iloc[[RowNo1,RowNo2],[ColNo1,ColNo2]]
df.iloc[firstRowNo:endRowNo][[col1,col2]]
10.4.8 dataframe的修改
10.4.8.1 按列赋值：
方法一：df.col=colList/colValue 或 df[col]=colList/colValue
df.red=[1,2,3]
df[‘red’]=0
注意：如果用一个列表或数组赋值，其长度必须和df的行数相同。
10.4.8.2 按行赋值
方法一：df.loc[row]=rowList 或 df.loc[row]=rowValue
给多行多列赋值：
df.loc[[row1,row2],[col1,col2]]=value/valueList
df.iloc[[rowNo1,rowNo2],[colNo1,colNo2]]=value/valueList
df.iloc[[rowNo1,rowNo2]][[col1,col2]]=value/valueList
df.ix[firstRow:endRow,firstCol:endCol]=value/valueList
说明：DataFrame的读写操作是多变的，这里也仅仅列出了几种常用的方法，熟练一种方式即可。
10.4.9 dataframe的删除
方法：
drop(labels, axis=0, level=None, inplace=False)
参数：
lables：要删除数据的标签
axis：0表示删除行，1表示删除列，默认0
inplace:是否在当前df中执行此操作
10.4.10 DataFrame数据的常见操作
创建DataFrame：使用pandas.DataFrame()函数创建DataFrame对象。可以通过传入一个字典或一个二维数组来创建DataFrame对象。
索引操作：使用索引可以访问和修改DataFrame中的数据。可以使用iloc和loc方法按位置和标签进行索引。
切片操作：可以使用切片语法对DataFrame进行切片操作，返回一个新的DataFrame对象。
统计操作：可以使用许多统计函数对DataFrame进行统计操作，如count、sum、mean、std等。
合并操作：可以使用concat()函数将多个DataFrame对象合并成一个更大的DataFrame对象。
转换操作：可以使用许多函数将DataFrame对象转换为其他数据类型，如Series、NumPy数组等。
分组操作：可以使用groupby()方法对DataFrame进行分组操作，并计算每个组的统计指标。
筛选操作：可以使用许多筛选函数对DataFrame进行筛选操作，如loc、iloc、isin等。
映射操作：可以使用map()方法对DataFrame的每一列进行映射操作，将一个函数应用于每一列的每个元素。
排序操作：可以使用sort_values()方法对DataFrame进行排序操作，返回一个新的DataFrame对象。
透视表操作：可以使用pivot_table()方法创建透视表，对数据进行分组和汇总。
数据透视操作：可以使用pivot()方法将数据透视表转换为DataFrame对象。