Series、DataFrame

• 创建

pd.Series()
pd.DataFrame() # 字典{'列名':[值1，值2],} [[]]  [()]

numpy Pandas的底层的数据结构，就是numpy的数组 ndarray

• 常用属性

  • shape (行数，) (行数，列数)

  • values → ndarray

  • index 索引名

  • size

  • columns 列名

• 常用方法

  • head() tail()

  • 统计方法

    • describe()

    • min() max() mean() std() median() count()

  • 修改数据的 inplace

    • drop_duplicates() 去重

    • sort_values() 排序

  • unique()

  • dataframe info() 返回相关的信息

• 布尔值列表做数据筛选 类似于SQL的where条件

  • df[ []]

  • 多个条件进行筛选， 每个条件要使用（） 包裹起来， 要是用 & | 。 不能使用 and or

• Series、DataFrame 进行计算

  • 行索引相同的会在一起进行计算， 找不到相同索引的行， 返回NaN

  • 数值型的列和 数值的常量进行计算 ， 不需要遍历的

数据的保存和加载

• df.to_XXX

  • 自动添加的行索引， 如果不想保存 index = False

• pd.read_XXX

1 DataFrame查询数据操作

获取数据的一列或多列

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/LJdata.csv')
# 两种写法都可以获取数据中的一列
df['区域'] # 推荐这种写法  返回Series   获取的Series 会有一个name属性， 这个属性中会保存的是df的列名信息
​
df.区域  # 当列名比较特殊的时候， 和一些方法、属性的名字冲突， 得到的结果会想的不一样， 不会返回这一列数据

获取多列， [列名的列表]

df[['区域','价格']]
# 如果列表里只有一个元素， 返回的也是一个dataframe

df.loc

• loc 是属性 后面接[] 来获取df中的部分数据

• loc[] []传入的是 行， 列名字， 不是编号

df.loc[0]  
df.[ 行名处理, 列名处理]
df.loc[[2,4,6],['区域','价格']]

• loc 支持切片， loc切片操作两边都是闭区间

df.loc[:3,:'朝向']

行名 3之前，包含3， 列名在朝向之前， 包含朝向， 返回对应的数据

df.iloc

• iloc 是属性 后面接[] 来获取df中的部分数据

• iloc [] []传入的是 行， 列编号， 不是名字

df.iloc[0,0] # 获取的是第0行，第0列 格里的数据
df.iloc[:2,:3]  # iloc 切片 左闭右开
df.iloc[[0,1,2],[1,2,3]] # 获取第0,1,2行， 第1，2,3列数据

query方法

• 类似于SQL的where 条件 ， 传入的条件是一个字符串

- 区域是望京租房的数据查询出来
df[df['区域']=='望京租房'].head()
df.loc[df['区域']=='望京租房'].head()
df.query('区域=="望京租房"').head()

query函数， 传入条件字符串， 条件中又包含了字符串，需要注意字符串 引号闭合的顺序

• 使用query传入多个条件

df.query('区域 in ["望京租房","回龙观租房"] and 朝向 in ["东","南"]')

多个条件在一起拼的时候要是用and or 而不是 & |

isin方法 在某个数据范围内

通过 df.isin(values=[值1, 值2, ...]) 判断df中的数据值是否在values列表值中, 返回由布尔值构成的新df

原df中数据值在values列表中返回True, 否则返回False

• 区域是望京租房的数据查询出来

df['区域'].isin(['望京租房','回龙观租房'])
# 多个isin 用 & | 来拼接
df[(df['区域'].isin(['望京租房','回龙观租房'])) & (df['朝向'].isin(['西南 东北','南 北'])) ]

2 DataFrame增删改数据

2.1 增加一列数据

两种方法

• df['新列名'] = ’新值‘ df['新列名'] = series_新值

• df.insert(loc = 插入的位置编号 ,column ='新列名' ,value = 要插入的值)

• 区别，insert可以指定插入的位置编号， df['新列名'] = ’新值‘ 插入的新列在df的最后

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/LJdata.csv')
df_head = df.head() # 取出前五条并保存
df_head['省份']='北京'  # 每一行都会赋值为 北京
df_head['区县'] = ['朝阳区','朝阳区','西城区','昌平区','朝阳区'] # 传入列表长度和df长度必须一致

insert

df.insert(loc=,column=,value=)
- loc 插入的列的序号
- column 插入列的列名
- value 插入这一列具体的取值
​
df_head2.insert(0,column='省份',value='北京')

需要注意， insert 是我们课程中涉及到的唯一一个修改数据， 直接在原始数据上修改的api

其它修改数据的api 比如排序， 去重， 等都会有一个inplace参数 默认是False 默认会复制一份数据，在副本上修改， 这个insert不会

2.2 删除一列、一行数据

drop方法 默认是按行删除

• axis 很多操作数据的方法， 既可以按行，也可以按列，比如删除， 比如 求和 求平均， 这一列方法都会有一个参数 axis 默认值是0 可选值是0,1

• inplace = 默认False 改成True会在原来的数据上进行删除

df_head.drop('省份',axis=1,inplace=True)

2.3 数据去重 drop_duplicates()

df_head3.drop_duplicates(subset=['户型','朝向'])
df_head3.drop_duplicates(subset=['户型','朝向'],keep='last',inplace=True)
df_head3.drop_duplicates(subset=['户型','朝向'],keep='last',ignore_index=True)

subset 传入列名的列表， 用来做重复判断的条件

keep = 默认是first 满足重复条件的数据， 保留第一次出现的， 还可以选last 保留最后一次出现的

ignore_index = 默认是False 去重后会保留原来的索引， 改成True之后， 会重新给从0开始的索引

inplace

2.4 修改数据 直接修改和replace替换

如果只修改一个， 或者一列值整体替换， 可以用直接修改的方式

df.loc[0,’朝向‘] = ’东 北‘   直接找到位置修改
df_head3['价格'] = [4800,5800,6800,7800,8800]

如果要批量替换某个值， 可以用replace方法

df_head3.replace(to_replace='东',value='北')

to_replace = 要被修改的值

value = 修改后的值

注意 to_replace 在dataframe中如果不存在， 代码不会报错， 什么都不会发生

inplace

2.5 series的apply方法 使用自定函数修改数据

apply 使用的场景， 修改的逻辑相对复杂， 使用自带的API不能满足需求

def func(x):print(x)if x=='天通苑租房':return '昌平区'else:return x
​
# 遍历 区域这一列， 每遍历一条数据就会调用一次 func 把每个值传递给func函数 func函数的返回值 作为 apply的结果， 返回的还是Series
s = df_head3['区域'].apply(func)

apply 可以传递出了 series值其它参数， 但是传参必须从第二个参数开始

df_head3 = df.head().copy()
def func(x,arg1,arg2):print(x)if x=='天通苑租房':return arg1else:return arg2
df_head3['区域'].apply(func,args=['昌平区','其它区'])

2.6 DataFrame的apply方法 使用自定函数修改数据

df.apply(func ， axis = 默认值0)

• 默认会传入每一列的series 对象， 如果数据有5列， func就会被调用5次 ，每次传入一列series对象

• axis = 1 会传入每一行的Series对象， 如果数据有10行， func就会被调用10次， 每次传入一行的series对象

def func1(x):return x['价格']/x['面积']
​
df_head3 = df.head().copy()
df_head3.apply(func1,axis=1)

df.apply() 传入自定义函数的时候，函数也可以接受额外的参数

def func2(x,arg1):# print(x)if x['区域']=='天通苑租房':x['价格'] = x['价格']+arg1return x
​
df_head3.apply(func2,axis=1,args=[2000])

传参 args 一定是列表

2.7 df的applymap方法 （了解）

applymap 会遍历每一个格的数据， 一个一个数据取出来， 交给自定义函数处理

def func3(x):if x=='2室1厅':return '3室1厅'else:return x
df_head3.applymap(func3)

遍历df中所有的数据， 如果值是'2室1厅'修改成3室一厅

3 对行列名字的修改

行索引 s.index df.index

列名（列索引） df.columns

要修改行、列名字，可以直接修改

• s.index = [] df.index = []

• df.columns = []

• s.index[0] = 新值 这种修改方式不支持

修改行列名字的API 三个方法 ， 都有Inplace参数

• df.set_index(列名) 可以设置一列， 作为新的行索引

• df.reset_index() 重置索引， 设置成从0开始的整数编号索引， 原来的索引会变成一列数据

• df.rename()

  • 可以修改指定取值的行索引， 列名

  • df.rename(index = {'老值':'新值'},columns={'老值':'新值'})

  • 注意 rename和之前replace类似， 如果老值没有找到， 不会报错， 代码正常运行，只不过什么都不会发生

4 pandas操作Mysql

• 导包创建连接

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:root12345@localhost:3306/test1?charset=utf8')

'mysql+pymysql://用户名:密码@mysql服务IP地址:3306/数据库名字?charset=utf8'

• 写入数据到Mysql

student.to_sql('student', con=engine, if_exists='append', index=False)

• 从Mysql读取数据

pd.read_sql(sql='student', con=engine.connect(),columns=['id','name','age'])

讲义上写的是engine, 这里由于版本的问题， 需要使用engine.connect()