Pandas学习（数据读取、索引、数据预处理、自定义函数）

Pandas 是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。

数据结构：

Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近。Series如今能保存不同种数据类型，字符串、boolean值、数字等都能保存在Series中。

Time- Series：以时间为索引的Series。

DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。

Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。

Panel4D：是像Panel一样的4维数据容器。

PanelND：拥有factory集合，可以创建像Panel4D一样N维命名容器的模块。

 

1.数据读取

这是一个csv文件

read_csv()

import pandas
info=pandas.read_csv('food_info.csv')
print(type(info))
print(info.dtypes)

 pandas中，字符型数据dtypes显示为object。DataFrame二维表格行数据。

 

 head（）函数  默认显示前5条数据。里面以传入参可数！

import pandas
info=pandas.read_csv('food_info.csv')
#head()函数
print(info.head())

 传入参数显示前3条数据

import pandas
info=pandas.read_csv('food_info.csv')
#head()函数
print(info.head(3))

 

 

tail（）函数

取后几条数据，与head（）类似。

import pandas
info=pandas.read_csv('food_info.csv')
#tial()函数
print(info.tail(2))

.columns获取csv文件所有列名：

import pandas
info=pandas.read_csv('food_info.csv')
#columns
print(info.columns)

 

.shape  数据规模，（样本条数，及样本指标） 。可以理解为有多少行，多少列。

import pandas
info=pandas.read_csv('food_info.csv')
print(info.shape)

 

 2.取数据

 

.loc[0]取第一条数据

import pandas
info=pandas.read_csv('food_info.csv')
print(info.loc[0])

 

也可以类似于切片取数据 

import pandas
info=pandas.read_csv('food_info.csv')
print(info.loc[3:6])

 

 可以通过第一行列名直接拿取某一列数据

import pandas
info=pandas.read_csv('food_info.csv')
print(info['NDB_No'])

 

获取多个列名， 可以先把多个列名组成list结构，在获取

 

import pandas
info=pandas.read_csv('food_info.csv')
columns=['NDB_No','Energ_Kcal','Carbohydrt_(g)']
print(info[columns])

 

寻找列名中以g为结尾的数据：

 

import pandas
info=pandas.read_csv('food_info.csv')
#获取所有列名，转为list
col_names=info.columns.tolist()
print(col_names)

gram_columns=[]

for i in col_names:
    if i.endswith("(g)"):
        gram_columns.append(i)
gram_df=info[gram_columns]
print(gram_df)

 

 

将列名以mg（毫克）为结尾的数据，转化为以g（克）为结尾的数据：

对列中每一个值都执行除1000操作：

import pandas
info=pandas.read_csv('food_info.csv')

div_1000=info["Iron_(mg)"]/1000
print(div_1000)

 维度一样的两个列进行组合，对应位置进行操作。

import pandas
info=pandas.read_csv('food_info.csv')

water_energy=info['Water_(g)']*info["Energ_Kcal"]
print(water_energy)

 

新建一列，并进行赋值

 

import pandas
info=pandas.read_csv('food_info.csv')
water_energy=info['Water_(g)']*info["Energ_Kcal"]
print(info.shape)
#新建一列，并进行赋值
info['water_energy']=water_energy
print(info.shape)

一些常用函数：

import pandas
info=pandas.read_csv('food_info.csv')
#获取某列最大值
max_calories=info['Energ_Kcal'].max()
print(max_calories)
#获取某列最小值
min_calories=info['Energ_Kcal'].min()
print(min_calories)
#获取某列均值
mean_calories=info['Energ_Kcal'].mean()
print(mean_calories)

 

 进行排序操作

几种排序方式：

 

import pandas
info=pandas.read_csv('food_info.csv')
#默认从小到大排序
info.sort_values('Sodium_(mg)',inplace=True)
print(info['Sodium_(mg)'])

#从大到小排序，降序
info.sort_values('Sodium_(mg)',inplace=True,ascending=False)
print(info['Sodium_(mg)'])

---

 这是另一个csv文件

 

import pandas
titanic_train=pandas.read_csv('titanic_train.csv')

age=titanic_train["Age"]
print(age.loc[0:10])
#判断是否是缺失值NAN
age_is_null=pandas.isnull(age)
print(age_is_null)
#当成索引，找所有缺失值
age_null_true=age[age_is_null]
print(age_null_true)
#当前缺失值长度
age_null_count=len(age_null_true)
print(age_null_count)

 对缺失值进行处理：

import pandas
titanic_train=pandas.read_csv('titanic_train.csv')

#如果不进行预处理
mean_age=sum(titanic_train['Age'])/len(titanic_train['Age'])
print(mean_age)

运行结果：

 对缺失值进行处理计算年龄均值：【pandas.isnull()判断是否有缺失值】

import pandas
titanic_train=pandas.read_csv('titanic_train.csv')
#去掉缺失值，计算平均年龄
age_is_null=pandas.isnull(titanic_train['Age'])

good_ages=titanic_train['Age'][age_is_null==False]
#print(good_ages)
correct_mean_age=sum(good_ages)/len(good_ages)
print(correct_mean_age)

#mean()方法
correct_mean_age_1=titanic_train['Age'].mean()
print(correct_mean_age_1)

 

 运行结果与自带mean（）方法运行结果一样。

pivot_table(index=,values=,aggfunc=)函数

import pandas
import numpy as np
titanic_train=pandas.read_csv('titanic_train.csv')

#Pclass 中Survived的平均值
passenger_survival=titanic_train.pivot_table(index='Pclass',values="Survived",aggfunc=np.mean)
print(passenger_survival)
#Pclass 中Age的平均值  如果不指定aggfunc，默认为aggfunc=np.mean
passenger_age=titanic_train.pivot_table(index="Pclass",values='Age')
print(passenger_age)

port_stats=titanic_train.pivot_table(index="Embarked",values=["Fare","Survived"],aggfunc=np.sum)
print(port_stats)

 

 丢掉缺失值，定位具体位置值

import pandas
import numpy as np
titanic_train=pandas.read_csv('titanic_train.csv')

#丢掉缺失值
drop_na_columns=titanic_train.dropna(axis=1)
#Age','Sex'中如果有缺失值，丢掉
new_titanic_survival=titanic_train.dropna(axis=0,subset=['Age','Sex'])
#print(new_titanic_survival)


#定位具体位置值
row_index_83_age=titanic_train.loc[83,"Age"]
row_index_1000_pclass=titanic_train.loc[766,"Pclass"]
print(row_index_83_age,row_index_1000_pclass)

 

 排序，重新设置索引

 

import pandas
titanic_train=pandas.read_csv('titanic_train.csv')

#排序
new_titanic=titanic_train.sort_values("Age",ascending=False)
print(new_titanic[0:10])
#重新设置索引
titanic_reindexed=new_titanic.reset_index(drop=True)
print("*****************************")
print(titanic_reindexed[0:10])

运行结果：

 

 自定义函数  apply

import pandas
titanic_train=pandas.read_csv('titanic_train.csv')
#自定义函数
#返回第一百行数据
def hundredth_row(column):
    hundredth_item=column.loc[99]
    return hundredth_item
hundredth_row=titanic_train.apply(hundredth_row)
print(hundredth_row)

第一百行数据： 

 

import pandas
titanic_train=pandas.read_csv('titanic_train.csv')
#自定义函数
#缺失值个数
def not_null_count(column):
    column_null=pandas.isnull(column)
    null=column[column_null]
    return len(null)
colimn_null_count=titanic_train.apply(not_null_count)
print(colimn_null_count)

 

import pandas
titanic_train=pandas.read_csv('titanic_train.csv')
#自定义函数
#标记年龄是否成年
def generate_age_label(row):
    age=row['Age']
    if pandas.isnull(age):
        return "unkown"
    elif age<18:
        return "minor"
    else:
        return "adult"
age_label=titanic_train.apply(generate_age_label,axis=1)
print(age_label)

成年人与小孩获救几率 

import pandas
titanic_train=pandas.read_csv('titanic_train.csv')
#自定义函数
#标记年龄是否成年
def generate_age_label(row):
    age=row['Age']
    if pandas.isnull(age):
        return "unkown"
    elif age<18:
        return "minor"
    else:
        return "adult"
age_label=titanic_train.apply(generate_age_label,axis=1)
#print(age_label)

titanic_train['age_labels']=age_label
age_group_survival=titanic_train.pivot_table(index="age_labels",values="Survived")
print(age_group_survival)

 

 

来源：CSDN

作者：乐亦亦乐

链接：https://blog.csdn.net/qq_41251963/article/details/103904044