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python pandas模块基础学习详解
脚本专栏 2024/9/22 佚名
3 1

Pandas类似R语言中的数据框(DataFrame),Pandas基于Numpy,但是对于数据框结构的处理比Numpy要来的容易。

1. Pandas的基本数据结构和使用

Pandas有两个主要的数据结构：Series和DataFrame。Series类似Numpy中的一维数组，DataFrame则是使用较多的多维表格数据结构。

Series的创建

>import numpy as np
>import pandas as pd
>s=pd.Series([1,2,3,np.nan,44,1]) # np.nan创建一个缺失数值
>s　# 若未指定，Series会自动建立index，此处自动建立索引0-5
0   1.0
1   2.0
2   3.0
3   NaN
4  44.0
5   1.0
dtype: float64

DataFrame的创建

>dates=pd.date_range('20170101',periods=6)
>dates
DatetimeIndex(['2017-01-01', '2017-01-02', '2017-01-03', '2017-01-04',
        '2017-01-05', '2017-01-06'],
       dtype='datetime64[ns]', freq='D')
>df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=['a','b','c','d'])
>df
           a     b     c     d
2017-01-01 -1.993447 1.272175 -1.578337 -1.972526
2017-01-02 0.092701 -0.503654 -0.540655 -0.126386
2017-01-03 0.191769 -0.578872 -1.693449 0.457891
2017-01-04 2.121120 0.521884 -0.419368 -1.916585
2017-01-05 1.642063 0.222134 0.108531 -1.858906
2017-01-06 0.636639 0.487491 0.617841 -1.597920

DataFrame可以跟Numpy一样根据索引取出其中的数据，只是DataFrame索引方式更加多样化。DataFrame不仅可以根据默认的行列编号来索引，还可以根据标签序列来索引。

还可以采用字典的方式创建DataFrame：

>df2=pd.DataFrame({'a':1,'b':'hello kitty','c':np.arange(2),'d':['o','k']})
>df2
   a      b c d
0 1 hello kitty 0 o
1 1 hello kitty 1 k

对于DataFrame的一些属性也可以采用相应的方法查看

dtype # 查看数据类型
index # 查看行序列或者索引
columns # 查看各列的标签
values　# 查看数据框内的数据，也即不含表头索引的数据
describe # 查看数据的一些信息，如每一列的极值，均值，中位数之类的，只能对数值型数据统计信息
transpose # 转置，也可用Ｔ来操作
sort_index # 排序，可按行或列index排序输出
sort_values # 按数据值来排序

一些例子

>df2.dtypes
a   int64
b  object
c   int64
d  object
dtype: object
>df2.index
RangeIndex(start=0, stop=2, step=1)
>df2.columns
Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')
>df2.values
array([[1, 'hello kitty', 0, 'o'],
    [1, 'hello kitty', 1, 'k']], dtype=object)
>df2.describe # 只能对数值型数据统计信息
     a     c
count 2.0 2.000000
mean  1.0 0.500000
std  0.0 0.707107
min  1.0 0.000000
25%  1.0 0.250000
50%  1.0 0.500000
75%  1.0 0.750000
max  1.0 1.000000
>df2.T
       0      1
a      1      1
b hello kitty hello kitty
c      0      1
d      o      k
>df2.sort_index(axis=1,ascending=False) # axis=1 按列标签从大到小排列
   d c      b a
0 o 0 hello kitty 1
1 k 1 hello kitty 1
>df2.sort_index(axis=0,ascending=False) # 按行标签从大到小排序
   a      b c d
1 1 hello kitty 1 k
0 1 hello kitty 0 o
>df2.sort_values(by="c",ascending=False) # 按c列的值从大到小排序
  　a      b c d
1 1 hello kitty 1 k
0 1 hello kitty 0 o

2. 从DataFrame中筛选取出目的数据

从DataFrame中取出目的数据方法有多种，一般常用的有：

  • 　- 直接根据索引选取
  • 　- 根据标签选取(纵向选择列)：loc
  • 　- 根据序列(横向选择行): iloc
  • 　- 组合使用标签序列来选取特定位置的数据: ix
  • 　- 通过逻辑判断筛选

简单选取

>import numpy as np
>import pandas as pd
>dates=pd.date_range('20170101',periods=6)
>df=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates,columns=['a','b','c','d'])
>df
        a  b  c  d
2017-01-01  0  1  2  3
2017-01-02  4  5  6  7
2017-01-03  8  9 10 11
2017-01-04 12 13 14 15
2017-01-05 16 17 18 19
2017-01-06 20 21 22 23
>df['a']     # 根据表签直接选取ａ列，也可用df.a,结果相同
2017-01-01   0
2017-01-02   4
2017-01-03   8
2017-01-04  12
2017-01-05  16
2017-01-06  20
Freq: D, Name: a, dtype: int64
>df[0:3]  # 选择前３行，也可用行标签 df['2017-01-01':'2017-01-03'],结果相同,但是无法用此法选择多列
       a b  c  d
2017-01-01 0 1  2  3
2017-01-02 4 5  6  7
2017-01-03 8 9 10 11

loc使用显式的行标签来选取数据

DataFrame行的表示方式有两种，一种是通过显式的行标签来索引，另一种是通过默认隐式的行号来索引。loc方法是通过行标签来索引选取目标行，可以配合列标签来选取特定位置的数据。

>df.loc['2017-01-01':'2017-01-03']
       a b  c  d
2017-01-01 0 1  2  3
2017-01-02 4 5  6  7
2017-01-03 8 9 10 11
>df.loc['2017-01-01',['a','b']]  # 选取特定行的a,b列
a  0
b  1
Name: 2017-01-01 00:00:00, dtype: int64

iloc使用隐式的行序列号来选取数据

使用iloc可以搭配列序列号来更简单的选取特定位点的数据

>df.iloc[3,1]
13
>df.iloc[1:3,2:4]
        c  d
2017-01-02  6  7
2017-01-03 10 11

ix利用ix可以混用显式标签与隐式序列号

loc只能使用显式标签来选取数据，而iloc只能使用隐式序列号来选取数据，ix则能将二者结合起来使用。

> df.ix[3:5,['a','b']]
       a  b
2017-01-04 12 13
2017-01-05 16 17

使用逻辑判断来选取数据

>df
        a  b  c  d
2017-01-01  0  1  2  3
2017-01-02  4  5  6  7
2017-01-03  8  9 10 11
2017-01-04 12 13 14 15
2017-01-05 16 17 18 19
2017-01-06 20 21 22 23
>df[df['a']>5] # 等价于df[df.a>5]
        a  b  c  d
2017-01-03  8  9 10 11
2017-01-04 12 13 14 15
2017-01-05 16 17 18 19
2017-01-06 20 21 22 23

3. Pandas设置特定位置值

>import numpy as np
>import pandas as pd
>dates=pd.date_range('20170101',periods=6)
>datas=np.arange(24).reshape((6,4))
>columns=['a','b','c','d']
>df=pd.DataFra me(data=datas,index=dates,colums=columns)
>df.iloc[2,2:4]=111 # 将第２行2,3列位置的数据改为111
        a  b  c  d
2017-01-01  0  1  2  3
2017-01-02  4  5  6  7
2017-01-03  8  9 111 111
2017-01-04 12 13  14  15
2017-01-05 16 17  18  19
2017-01-06 20 21  22  23
>df.b[df['a']>10]=0 # 等价于df.b[df.a>10] # 以ａ列大于10的数的位置为参考，改变b列相应行的数值为0
        a b  c  d
2017-01-01  0 1  2  3
2017-01-02  4 5  6  7
2017-01-03  8 9 111 111
2017-01-04 12 0  14  15
2017-01-05 16 0  18  19
2017-01-06 20 0  22  23
>df['f']=np.nan  # 新建f列并设置数值为np.nan
       a b  c  d  f
2017-01-01  0 1  2  3 NaN
2017-01-02  4 5  6  7 NaN
2017-01-03  8 9 111 111 NaN
2017-01-04 12 0  14  15 NaN
2017-01-05 16 0  18  19 NaN
2017-01-06 20 0  22  23 NaN
>
# 用上面的方法也可以加上`Series`序列，但是必须与列长度一致
>df['e']=pd.Series(np.arange(6),index=dates)
>df
       a b  c  d  f e
2017-01-01  0 1  2  3 NaN 0
2017-01-02  4 5  6  7 NaN 1
2017-01-03  8 9 111 111 NaN 2
2017-01-04 12 0  14  15 NaN 3
2017-01-05 16 0  18  19 NaN 4
2017-01-06 20 0  22  23 NaN 5

4. 处理丢失数据

有时候我们的数据中会有一些空的或者缺失(NaN)数据，使用dropna可以选择性的删除或填补这些NaN数据。drop函数可以选择性的删除行或者列，drop_duplicates去除冗余。fillna则将NaN值用其他值替换。操作后不改变原值，若要保存更改需重新赋值。

>import numpy as np
>import pandas as pd
>df=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),index=pd.date_range('20170101',periods=6),columns=['a','b','c','d'])
>df
       a  b  c  d
2017-01-01  0  1  2  3
2017-01-02  4  5  6  7
2017-01-03  8  9 10 11
2017-01-04 12 13 14 15
2017-01-05 16 17 18 19
2017-01-06 20 21 22 23
>df.iloc[1,3]=np.nan
>di.iloc[3,2]=np.nan
>df.
       a  b   c   d
2017-01-01  0  1  2.0  3.0
2017-01-02  4  5  6.0  NaN
2017-01-03  8  9 10.0 11.0
2017-01-04 12 13  NaN 15.0
2017-01-05 16 17 18.0 19.0
2017-01-06 20 21 22.0 23.0
>df.dropna(axis=0,how='any') # axis=0(1)表示将含有NaN的行(列)删除。
   # how='any'表示只要行(或列，视axis取值而定)含有NaN则将该行(列)删除，
   # how='all'表示当某行(列)全部为NaN时才删除
       a  b   c   d
2017-01-01  0  1  2.0  3.0
2017-01-03  8  9 10.0 11.0
2017-01-05 16 17 18.0 19.0
2017-01-06 20 21 22.0 23.0
>df.fillna(value=55)
       a  b   c   d
2017-01-01  0  1  2.0  3.0
2017-01-02  4  5  6.0 55.0
2017-01-03  8  9 10.0 11.0
2017-01-04 12 13 55.0 15.0
2017-01-05 16 17 18.0 19.0
2017-01-06 20 21 22.0 23.0

还可以利用函数来检查数据中是否有或者全部为NaN

>np.any(df.isnull())==True
True
>np.all(df.isnull())==True
False

5. 数据的导入以及导出

一般excel文件以csv方式读入，pd.read_csv(file)，data保存为filedata.to_csv(file)。

6. 数据添加合并

本节主要学习Pandas的一些简单基本的数据添加合并方法：concat,append。

concat合并方式类似于Numpy的concatenate方法，可横向或者竖向合并。

>import numpy as np
>import pandas as pd
> df1=pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0,columns=['a','b','c','d'])
> df2=pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1,columns=['a','b','c','d'])
> df3=pd.DataFrame(np.ones((3,4))*2,columns=['a','b','c','d'])
>res=pd.concat([df1,df2,df3],axis=0) 
# axis=0表示按行堆叠合并，axis=1表示按列左右合并
>res
    a  b  c  d
0 0.0 0.0 0.0 0.0
1 0.0 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0 0.0
0 1.0 1.0 1.0 1.0
1 1.0 1.0 1.0 1.0
2 1.0 1.0 1.0 1.0
0 2.0 2.0 2.0 2.0
1 2.0 2.0 2.0 2.0
2 2.0 2.0 2.0 2.0
>
# 使用ignore_index=True参数可以重置行标签
>res=pd.concat([df1,df2,df3],axis=0,ignore_index=True)
>res
    a  b  c  d
0 0.0 0.0 0.0 0.0
1 0.0 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0 0.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0
4 1.0 1.0 1.0 1.0
5 1.0 1.0 1.0 1.0
6 2.0 2.0 2.0 2.0
7 2.0 2.0 2.0 2.0
8 2.0 2.0 2.0 2.0

join参数提供了更多样化的合并方式。join=outer为默认值,表示将几个合并的数据都用上，具有相同列标签的合二为一，上下合并，不同列标签的独自成列，原来没有数值的位置以NaN填充；join=inner则只将具有相同列标签的(行)列上下合并，其余的列舍弃。简言之，outer代表并集，inner代表交集**。

>import numpy as np
>import pandas as pd
>df1=pd.DataFrame(np.ones((3,4)),index=[1,2,3],columns=['a','b','c','d'])
>df2=pd.DataFrame(np.ones((3,4))*2,index=[1,2,3],columns=['b','c','d','e'])
>res=pd.concat([df1,df2],axis=0,join='outer')
>res
    a  b  c  d  e
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN
2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN
3 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN
1 NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
2 NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
3 NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
>res1=pd.concat([df1,df2],axis=1,join='outer') 
 # axis=1表示按列左右合并具有相同的行标签的，其余的各成一行，NaN补齐空缺
>res1
    a  b  c  d  b  c  d  e
1 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
2 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
>res2=pd.concat([df1,df2],axis=0,join='inner',ignore_index=True) 
# 将具有相同列标签的列上下合并
>res2
   b  c  d
0 1.0 1.0 1.0
1 1.0 1.0 1.0
2 1.0 1.0 1.0
3 2.0 2.0 2.0
4 2.0 2.0 2.0
5 2.0 2.0 2.0

join_axes参数可以设定参考系，以设定的参考来合并，参考系中没有的舍弃掉

>import numpy as np
>import pandas as pd
>df1=pd.DataFrame(np.ones((3,4)),index=[1,2,3],columns=['a','b','c','d'])
> df2=pd.DataFrame(np.ones((3,4))*2,index=[2,3,4],columns=['b','c','d','e'])
>res3=pd.concat([df1,df2],axis=0,join_axes=[df1.columns])
# 以df1的列标签为参考上下合并拥有相同列标签的列
>res3
    a  b  c  d
1 1.0 1.0 1.0 1.0
2 1.0 1.0 1.0 1.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0
2 NaN 2.0 2.0 2.0
3 NaN 2.0 2.0 2.0
4 NaN 2.0 2.0 2.0
>res4=pd.concat([df1,df2],axis=1,join_axes=[df1.index])
# 以df1行标签为参考，左右合并拥有相同行标签的各列
    a  b  c  d  b  c  d  e
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN
2 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
3 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0

append只有上下合并，没有左右合并

>df1=pd.DataFrame(np.ones((3,4)),index=[1,2,3],columns=['a','b','c','d'])
> df2=pd.DataFrame(np.ones((3,4))*2,index=[2,3,4],columns=['b','c','d','e'])
>res5=df1.append(df2,ignore_index=True)
>res5
    a  b  c  d  e
0 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN
1 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN
2 1.0 1.0 1.0 1.0 NaN
3 NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
4 NaN 2.0 2.0 2.0 2.0
5 NaN 2.0 2.0 2.0 2.0

7. Pandas高级合并：merge

merge合并与concat类似，只是merge可以通过一个或多个键将两个数据集的行连接起来。

merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, 
sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False)

参数说明：

  • left与right：两个不同的DataFrame
  • how：指的是合并(连接)的方式有inner(内连接),left(左外连接),right(右外连接),outer(全外连接);默认为inner
  • on : 指的是用于连接的列索引名称。必须存在右右两个DataFrame对象中，如果没有指定且其他参数也未指定则以两个DataFrame的列名交集做为连接键
  • left_on：左侧DataFrame中用作连接键的列名;这个参数中左右列名不相同，但代表的含义相同时非常有用。
  • right_on：右侧DataFrame中用作 连接键的列名
  • left_index：使用左侧DataFrame中的行索引做为连接键
  • right_index：使用右侧DataFrame中的行索引做为连接键
  • sort：默认为True，将合并的数据进行排序。在大多数情况下设置为False可以提高性能
  • suffixes：字符串值组成的元组，用于指定当左右DataFrame存在相同列名时在列名后面附加的后缀名称，默认为('_x','_y')
  • copy：默认为True,总是将数据复制到数据结构中；大多数情况下设置为False可以提高性能
  • indicator：显示合并数据中来源情况；如只来自己于左边(left_only)、两者(both)
>import pandas as pd
>df1=pd.DataFrame({'key':['k0','k1','k2','k3'],'A':['a0','a1','a2','a3'],'B':['b0','b1','b2','b3']})
>df2=pd.DataFrame({'key':['k0','k1','k2','k3'],'C':['c0','c1','c2','c3'],'D':['d0','d1','d2','d3']})
> res=pd.merge(df1,df2,on='key',indicator=True)
>res
  A  B key  C  D _merge
0 a0 b0 k0 c0 d0  both
1 a1 b1 k1 c1 d1  both
2 a2 b2 k2 c2 d2  both
3 a3 b3 k3 c3 d3  both

依据行index合并与依据列key合并用法类似

>res2=pd.merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True,indicator=True)
>res2
  A  B key_x  C  D key_y _merge
0 a0 b0  k0 c0 d0  k0  both
1 a1 b1  k1 c1 d1  k1  both
2 a2 b2  k2 c2 d2  k2  both
3 a3 b3  k3 c3 d3  k3  both

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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