pandas
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小贾嗯嗯一、生成数据表
1、首先导入pandas库,一般都会用到numpy库,所以我们先导入备用:
1 | import numpy as np |
2、导入CSV或者xlsx文件:
1 | df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1)) |
3、用pandas创建数据表:
1 | df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006], |
2、数据表信息查看
1、维度查看:
1 | df.shape |
2、数据表基本信息(维度、列名称、数据格式、所占空间等):
1 | df.info() |
3、每一列数据的格式:
1 | df.dtypes |
4、某一列格式:
1 | df['B'].dtype |
5、空值:
1 | df.isnull() |
6、查看某一列空值:
1 | df.isnull() |
7、查看某一列的唯一值:
1 | df['B'].unique() |
8、查看数据表的值:
1 | df.values |
9、查看列名称:
1 | df.columns |
10、查看前10行数据、后10行数据:
1 | df.head() #默认前10行数据 |
三、数据表清洗
1、用数字0填充空值:
1 | df.fillna(value=0) |
2、使用列prince的均值对NA进行填充:
1 | df['prince'].fillna(df['prince'].mean()) |
3、清楚city字段的字符空格:
1 | df['city']=df['city'].map(str.strip) |
4、大小写转换:
1 | df['city']=df['city'].str.lower() |
5、更改数据格式:
1 | df['price'].astype('int') |
6、更改列名称:
1 | df.rename(columns={'category': 'category-size'}) |
7、删除后出现的重复值:
1 | df['city'].drop_duplicates() |
8、删除先出现的重复值:
1 | df['city'].drop_duplicates(keep='last') |
9、数据替换:
1 | df['city'].replace('sh', 'shanghai') |
四、数据预处理
1 | df1=pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006,1007,1008], |
1、数据表合并
1 | df_inner=pd.merge(df,df1,how='inner') # 匹配合并,交集 |
2、设置索引列
1 | df_inner.set_index('id') |
3、按照特定列的值排序:
1 | df_inner.sort_values(by=['age']) |
4、按照索引列排序:
1 | df_inner.sort_index() |
5、如果prince列的值>3000,group列显示high,否则显示low:
1 | df_inner['group'] = np.where(df_inner['price'] > 3000,'high','low') |
6、对复合多个条件的数据进行分组标记
1 | df_inner.loc[(df_inner['city'] == 'beijing') & (df_inner['price'] >= 4000), 'sign']=1 |
7、对category字段的值依次进行分列,并创建数据表,索引值为df_inner的索引列,列名称为category和size
1 | pd.DataFrame((x.split('-') for x in df_inner['category']),index=df_inner.index,columns=['category','size'])) |
8、将完成分裂后的数据表和原df_inner数据表进行匹配
1 | df_inner=pd.merge(df_inner,split,right_index=True, left_index=True) |
五、数据提取
主要用到的三个函数:loc,iloc和ix,loc函数按标签值进行提取,iloc按位置进行提取,ix可以同时按标签和位置进行提取。
1、按索引提取单行的数值
1 | df_inner.loc[3] |
2、按索引提取区域行数值
1 | df_inner.iloc[0:5] |
3、重设索引
1 | df_inner.reset_index() |
4、设置日期为索引
1 | df_inner=df_inner.set_index('date') |
5、提取4日之前的所有数据
1 | df_inner[:'2013-01-04'] |
6、使用iloc按位置区域提取数据
1 | df_inner.iloc[:3,:2] #冒号前后的数字不再是索引的标签名称,而是数据所在的位置,从0开始,前三行,前两列。 |
7、适应iloc按位置单独提起数据
1 | df_inner.iloc[[0,2,5],[4,5]] #提取第0、2、5行,4、5列 |
8、使用ix按索引标签和位置混合提取数据
1 | df_inner.ix[:'2013-01-03',:4] #2013-01-03号之前,前四列数据 |
9、判断city列的值是否为北京
1 | df_inner['city'].isin(['beijing']) |
10、判断city列里是否包含beijing和shanghai,然后将符合条件的数据提取出来
1 | df_inner.loc[df_inner['city'].isin(['beijing','shanghai'])] |
11、提取前三个字符,并生成数据表
1 | pd.DataFrame(category.str[:3]) |
六、数据筛选
使用与、或、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选,并进行计数和求和。
1、使用“与”进行筛选
1 | df_inner.loc[(df_inner['age'] > 25) & (df_inner['city'] == 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']] |
2、使用“或”进行筛选
1 | df_inner.loc[(df_inner['age'] > 25) | (df_inner['city'] == 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']].sort(['age']) |
3、使用“非”条件进行筛选
1 | df_inner.loc[(df_inner['city'] != 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']].sort(['id']) |
4、对筛选后的数据按city列进行计数
1 | df_inner.loc[(df_inner['city'] != 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']].sort(['id']).city.count() |
5、使用query函数进行筛选
1 | df_inner.query('city == ["beijing", "shanghai"]') |
6、对筛选后的结果按prince进行求和
1 | df_inner.query('city == ["beijing", "shanghai"]').price.sum() |
七、数据汇总
主要函数是groupby和pivote_table
1、对所有的列进行计数汇总
1 | df_inner.groupby('city').count() |
2、按城市对id字段进行计数
1 | df_inner.groupby('city')['id'].count() |
3、对两个字段进行汇总计数
1 | df_inner.groupby(['city','size'])['id'].count() |
4、对city字段进行汇总,并分别计算prince的合计和均值
1 | df_inner.groupby('city')['price'].agg([len,np.sum, np.mean]) |
八、数据统计
数据采样,计算标准差,协方差和相关系数
1、简单的数据采样
1 | df_inner.sample(n=3) |
2、手动设置采样权重
1 | weights = [0, 0, 0, 0, 0.5, 0.5] |
3、采样后不放回
1 | df_inner.sample(n=6, replace=False) |
4、采样后放回
1 | df_inner.sample(n=6, replace=True) |
5、 数据表描述性统计
1 | df_inner.describe().round(2).T #round函数设置显示小数位,T表示转置 |
6、计算列的标准差
1 | df_inner['price'].std() |
7、计算两个字段间的协方差
1 | df_inner['price'].cov(df_inner['m-point']) |
8、数据表中所有字段间的协方差
1 | df_inner.cov() |
9、两个字段的相关性分析
1 | df_inner['price'].corr(df_inner['m-point']) #相关系数在-1到1之间,接近1为正相关,接近-1为负相关,0为不相关 |
10、数据表的相关性分析
1 | df_inner.corr() |
九、数据输出
分析后的数据可以输出为xlsx格式和csv格式
1、写入Excel
1 | df_inner.to_excel('excel_to_python.xlsx', sheet_name='bluewhale_cc') |
2、写入到CSV
1 | df_inner.to_csv('excel_to_python.csv') |