Python Pandas 数据分析
孤飞 人气:0Pandas导入
Pandas是Python第三方库，提供高性能易用数据类型和分析工具 Pandas基于NumPy实现，常与NumPy和Matplotlib一同使用 两个数据类型：Series, DataFrame
import pandas as pd
Pandas与numpy的比较
Pandas的Series类型
由一组数据及与之相关的数据索引组成
Pandas的Series类型的创建
Series类型可以由如下类型创建：
Python列表，index与列表元素个数一致 标量值，index表达Series类型的尺寸 Python字典，键值对中的“键”是索引，index从字典中进行选择操作 ndarray，索引和数据都可以通过ndarray类型创建 其他函数，range()函数等
Pandas的Series类型的基本操作
Series类型包含index和values两个部分：
index 获得索引 values 获得数据
由ndarray或字典创建的Series，操作类似ndarray或字典类型
pandas的DataFrame类型
DataFrame类型由共用相同索引的一组列组成
DataFrame是一个表格型的数据类型，每列值类型可以不同
DataFrame既有行索引、也有列索引
DataFrame常用于表达二维数据，但可以表达多维数据
DataFrame是二维带“标签”数组
DataFrame基本操作类似Series，依据行列索引
pandas的DataFrame类型创建
DataFrame类型可以由如下类型创建：
二维ndarray对象 由一维ndarray、列表、字典、元组或Series构成的字典 Series类型 其他的DataFrame类型
Pandas的Dataframe类型的基本操作
pandas索引操作
pandas重新索引
reindex()能够改变或重排Series和DataFrame索引
reindex(index=None, columns=None, …)的参数
pandas删除索引
drop()能够删除Series和DataFrame指定行或列索引
pandas数据运算
算术运算根据行列索引，补齐后运算，运算默认产生浮点数 补齐时缺项填充NaN (空值) 二维和一维、一维和零维间为广播运算 采用+ ‐ * /符号进行的二元运算产生新的对象
算术运算
不同维度间为广播运算，一维Series默认在轴1参与运算 使用运算方法可以令一维Series参与轴0运算
Pandas数据分析
pandas导入与导出数据
导入数据
pd.read_csv(filename)：从CSV文件导入数据
pd.read_table(filename)：从限定分隔符的文本文件导入数据
pd.read_excel(filename)：从Excel文件导入数据
pd.read_sql(query, connection_object)：从SQL表/库导入数据
pd.read_json(json_string)：从JSON格式的字符串导入数据
pd.read_html(url)：解析URL、字符串或者HTML文件，抽取其中的tables表格
pd.read_clipboard()：从你的粘贴板获取内容，并传给read_table()
pd.DataFrame(dict)：从字典对象导入数据，Key是列名，Value是数据
导出数据
df.to_csv(filename)：导出数据到CSV文件
df.to_excel(filename)：导出数据到Excel文件
df.to_sql(table_name, connection_object)：导出数据到SQL表
df.to_json(filename)：以Json格式导出数据到文本文件
Pandas查看、检查数据
df.head(n)：查看DataFrame对象的前n行
df.tail(n)：查看DataFrame对象的最后n行
df.shape()：查看行数和列数
http://df.info()：查看索引、数据类型和内存信息
df.describe()：查看数值型列的汇总统计
s.value_counts(dropna=False)：查看Series对象的唯一值和计数
df.apply(pd.Series.value_counts)：查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数
Pandas数据选取
df[col]：根据列名，并以Series的形式返回列
df[[col1, col2]]：以DataFrame形式返回多列
s.iloc[0]：按位置选取数据
s.loc['index_one']：按索引选取数据
df.iloc[0,:]：返回第一行
df.iloc[0,0]：返回第一列的第一个元素
pandas数据清理
df.columns = ['a','b','c']：重命名列名
pd.isnull()：检查DataFrame对象中的空值，并返回一个Boolean数组
pd.notnull()：检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个Boolean数组
df.dropna()：删除所有包含空值的行
df.dropna(axis=1)：删除所有包含空值的列
df.dropna(axis=1,thresh=n)：删除所有小于n个非空值的行
df.fillna(x)：用x替换DataFrame对象中所有的空值
s.astype(float)：将Series中的数据类型更改为float类型
s.replace(1,'one')：用‘one’代替所有等于1的值
s.replace([1,3],['one','three'])：用'one'代替1，用'three'代替3
df.rename(columns=lambda x: x + 1)：批量更改列名
df.rename(columns={'old_name': 'new_ name'})：选择性更改列名
df.set_index('column_one')：更改索引列
df.rename(index=lambda x: x + 1)：批量重命名索引
Pandas数据处理
df.columns = ['a','b','c']：重命名列名
pd.isnull()：检查DataFrame对象中的空值，并返回一个Boolean数组
pd.notnull()：检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个Boolean数组
df.dropna()：删除所有包含空值的行
df.dropna(axis=1)：删除所有包含空值的列
df.dropna(axis=1,thresh=n)：删除所有小于n个非空值的行
df.fillna(x)：用x替换DataFrame对象中所有的空值
s.astype(float)：将Series中的数据类型更改为float类型
s.replace(1,'one')：用‘one’代替所有等于1的值
s.replace([1,3],['one','three'])：用'one'代替1，用'three'代替3
df.rename(columns=lambda x: x + 1)：批量更改列名
df.rename(columns={'old_name': 'new_ name'})：选择性更改列名
df.set_index('column_one')：更改索引列
df.rename(index=lambda x: x + 1)：批量重命名索引
df[df[col] > 0.5]：选择col列的值大于0.5的行
df.sort_values(col1)：按照列col1排序数据，默认升序排列
df.sort_values(col2, ascending=False)：按照列col1降序排列数据
df.sort_values([col1,col2], ascending=[True,False])：先按列col1升序排列，后按col2降序排列数据
df.groupby(col)：返回一个按列col进行分组的Groupby对象
df.groupby([col1,col2])：返回一个按多列进行分组的Groupby对象
df.groupby(col1)[col2]：返回按列col1进行分组后，列col2的均值
df.pivot_table(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max)：创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表
df.groupby(col1).agg(np.mean)：返回按列col1分组的所有列的均值
data.apply(np.mean)：对DataFrame中的每一列应用函数np.mean
data.apply(np.max,axis=1)：对DataFrame中的每一行应用函数np.max
Pandas数据合并
df1.append(df2)：将df2中的行添加到df1的尾部
df.concat([df1, df2],axis=1)：将df2中的列添加到df1的尾部
df1.join(df2,on=col1,how='inner')：对df1的列和df2的列执行SQL形式的join
Pandas数据统计
df.describe()：查看数据值列的汇总统计
df.mean()：返回所有列的均值
df.corr()：返回列与列之间的相关系数
df.count()：返回每一列中的非空值的个数
df.max()：返回每一列的最大值
df.min()：返回每一列的最小值
df.median()：返回每一列的中位数
df.std()：返回每一列的标准差
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