Pandas是Python中最受欢迎的软件包之一，广泛用于数据处理。 它功能强大且用途广泛，使数据清理和整理变得更加轻松愉快。
Pandas库对python社区做出了巨大贡献，它使python成为数据科学和分析的顶级编程语言之一。 它已成为数据分析人员和科学家进行数据分析和处理的首选。
什么是Pandas？
Pandas软件包具有许多功能，这些功能对于数据处理和操作至关重要。 简而言之，它可以为您执行以下任务-
- 创建类似于R的数据框和Excel电子表格的结构化数据集。
- 从各种来源读取数据，例如CSV，TXT，XLSX，SQL数据库，R等。
- 从数据集中选择特定的行或列
- 按升序或降序排列数据
- 根据某些条件过滤数据
- 按分类变量汇总数据
- 将数据重塑为宽或长格式
- 时间序列分析
- 合并和串联两个数据集
- 遍历数据集的行
- 以CSV或Excel格式写入或导出数据
重要的Pandas函数
| 功能 | 函数 |
|---|---|
| 提取列名称 | df.columns |
| 选择前两行 | df.iloc [：2] |
| 选择前两列 | df.iloc [：，：2] |
| 按名称选择列 | df.loc [：，[“ col1”，“ col2”]] |
| 选择随机编号 行数 | df.sample（n = 10） |
| 选择随机行的分数 | df.sample（分数= 0.2） |
| 重命名变量 | df.rename（） |
| 选择列作为索引 | df.set_index（） |
| 删除行或列 | df.drop（） |
| 排序值 | df.sort_values（） |
| 分组变量 | df.groupby（） |
| 筛选 | df.query（） |
| 寻找缺失的值 | df.isnull（） |
| 删除缺失值 | df.dropna（） |
| 删除重复项 | df.drop_duplicates（） |
| 制作视图 | pd.get_dummies（） |
| 排名 | df.rank（） |
| 累计金额 | df.cumsum（） |
| 分位数 | df.quantile（） |
| 选择数值变量 | df.select_dtypes（） |
| 连接两个数据框 | pd.concat（） |
| 基于公共变量合并 | pd.merge（） |
数据集与快速入门
income和iris，可以在扣扣群630011153 144081101找到。
>>> import pandas as pd
>>> income = pd.read_csv("/home/andrew/income.csv")
>>> income.head()
Index State Y2002 Y2003 Y2004 Y2005 ... Y2010 Y2011 Y2012 Y2013 Y2014 Y2015
0 A Alabama 1296530 1317711 1118631 1492583 ... 1237582 1440756 1186741 1852841 1558906 1916661
1 A Alaska 1170302 1960378 1818085 1447852 ... 1629616 1230866 1512804 1985302 1580394 1979143
2 A Arizona 1742027 1968140 1377583 1782199 ... 1300521 1130709 1907284 1363279 1525866 1647724
3 A Arkansas 1485531 1994927 1119299 1947979 ... 1669295 1928238 1216675 1591896 1360959 1329341
4 C California 1685349 1675807 1889570 1480280 ... 1624509 1639670 1921845 1156536 1388461 1644607
[5 rows x 16 columns]
>>> income.columns
Index(['Index', 'State', 'Y2002', 'Y2003', 'Y2004', 'Y2005', 'Y2006', 'Y2007',
'Y2008', 'Y2009', 'Y2010', 'Y2011', 'Y2012', 'Y2013', 'Y2014', 'Y2015'],
dtype='object')
>>> income.dtypes
Index object
State object
Y2002 int64
Y2003 int64
Y2004 int64
Y2005 int64
Y2006 int64
Y2007 int64
Y2008 int64
Y2009 int64
Y2010 int64
Y2011 int64
Y2012 int64
Y2013 int64
Y2014 int64
Y2015 int64
dtype: object
>>> income['State'].dtypes
dtype('O')
>>> income.Y2008 = income.Y2008.astype(float)
>>> income.Y2008.dtypes
dtype('float64')
>>> income.shape
(51, 16)
>>> income[0:5]
Index State Y2002 Y2003 Y2004 Y2005 ... Y2010 Y2011 Y2012 Y2013 Y2014 Y2015
0 A Alabama 1296530 1317711 1118631 1492583 ... 1237582 1440756 1186741 1852841 1558906 1916661
1 A Alaska 1170302 1960378 1818085 1447852 ... 1629616 1230866 1512804 1985302 1580394 1979143
2 A Arizona 1742027 1968140 1377583 1782199 ... 1300521 1130709 1907284 1363279 1525866 1647724
3 A Arkansas 1485531 1994927 1119299 1947979 ... 1669295 1928238 1216675 1591896 1360959 1329341
4 C California 1685349 1675807 1889570 1480280 ... 1624509 1639670 1921845 1156536 1388461 1644607
[5 rows x 16 columns]
>>> income.iloc[0:5]
Index State Y2002 Y2003 Y2004 Y2005 ... Y2010 Y2011 Y2012 Y2013 Y2014 Y2015
0 A Alabama 1296530 1317711 1118631 1492583 ... 1237582 1440756 1186741 1852841 1558906 1916661
1 A Alaska 1170302 1960378 1818085 1447852 ... 1629616 1230866 1512804 1985302 1580394 1979143
2 A Arizona 1742027 1968140 1377583 1782199 ... 1300521 1130709 1907284 1363279 1525866 1647724
3 A Arkansas 1485531 1994927 1119299 1947979 ... 1669295 1928238 1216675 1591896 1360959 1329341
4 C California 1685349 1675807 1889570 1480280 ... 1624509 1639670 1921845 1156536 1388461 1644607
[5 rows x 16 columns]
>>> s = pd.Series([1,2,3,1,2], dtype="category")
>>> s
0 1
1 2
2 3
3 1
4 2
dtype: category
Categories (3, int64): [1, 2, 3]
>>> income.Index.unique()
array(['A', 'C', 'D', 'F', 'G', 'H', 'I', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P',
'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W'], dtype=object)
>>> income.Index.nunique()
19
生成交叉表
pd.crosstab( )用于创建双变量频率分布。
>>> pd.crosstab(income.Index,income.State)
State Alabama Alaska Arizona Arkansas California ... Virginia Washington West Virginia Wisconsin Wyoming
Index ...
A 1 1 1 1 0 ... 0 0 0 0 0
C 0 0 0 0 1 ... 0 0 0 0 0
D 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 0 0
频率分布
>>> income.Index.value_counts(ascending = True)
G 1
F 1
H 1
P 1
L 1
U 1
R 1
V 2
T 2
K 2
S 2
D 2
C 3
O 3
W 4
A 4
I 4
M 8
N 8
Name: Index, dtype: int64
取样
>>> income.Index.value_counts(ascending = True)
G 1
F 1
H 1
P 1
L 1
U 1
R 1
V 2
T 2
K 2
S 2
D 2
C 3
O 3
W 4
A 4
I 4
M 8
N 8
Name: Index, dtype: int64
选择行列
income["State"]
income.State
income[["Index","State","Y2008"]]
income.loc[:,["Index","State","Y2008"]]
income.loc[0:2,["Index","State","Y2008"]] #Selecting rows with Index label 0 to 2 & columns
income.loc[:,"Index":"Y2008"] #Selecting consecutive columns
#In the above command both Index and Y2008 are included.
income.iloc[:,0:5] #Columns from 1 to 5 are included. 6th column not included
loc考虑具有索引中特定标签的行或列。 而iloc考虑在索引中特定位置的行或列，因此它仅采用整数 。
>>> import numpy as np
>>> x = pd.DataFrame({"var1" : np.arange(1,20,2)}, index=[9,8,7,6,10, 1, 2, 3, 4, 5])
>>> x
var1
9 1
8 3
7 5
6 7
10 9
1 11
2 13
3 15
4 17
5 19
>>> x.iloc[:3]
var1
9 1
8 3
7 5
>>> x.loc[:3]
var1
9 1
8 3
7 5
6 7
10 9
1 11
2 13
3 15
重命名变量
>>> data = pd.DataFrame({"A" : ["John","Mary","Julia","Kenny","Henry"], "B" : ["Libra","Capricorn","Aries","Scorpio","Aquarius"]})
>>> data
A B
0 John Libra
1 Mary Capricorn
2 Julia Aries
3 Kenny Scorpio
4 Henry Aquarius
>>> data.columns = ['Names','Zodiac Signs']
>>> data
Names Zodiac Signs
0 John Libra
1 Mary Capricorn
2 Julia Aries
3 Kenny Scorpio
4 Henry Aquarius
>>> data.rename(columns = {"Names":"Cust_Name"},inplace = True)
>>> data
Cust_Name Zodiac Signs
0 John Libra
1 Mary Capricorn
2 Julia Aries
3 Kenny Scorpio
4 Henry Aquarius
>>> income.columns = income.columns.str.replace('Y' , 'Year ')
>>> income.columns
Index(['Index', 'State', 'Year 2002', 'Year 2003', 'Year 2004', 'Year 2005',
'Year 2006', 'Year 2007', 'Year 2008', 'Year 2009', 'Year 2010',
'Year 2011', 'Year 2012', 'Year 2013', 'Year 2014', 'Year 2015'],
dtype='object')
索引和行列操作
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