八、Pandas的基本使用

Pandas的基本使用

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4.1.0 概要

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Pandas基础处理Pandas是什么？为什么用？核心数据结构DataFramePanelSeries基本操作运算画图文件的读取与存储高级处理4.1Pandas介绍4.1.1 Pandas介绍 - 数据处理工具panel + data + analysispanel面板数据 - 计量经济学 三维数据4.1.2 为什么使用Pandas便捷的数据处理能力读取文件方便封装了Matplotlib、Numpy的画图和计算4.1.3 DataFrame结构：既有行索引，又有列索引的二维数组属性：shapeindexcolumnsvaluesT方法：head()tail()3 DataFrame索引的设置1）修改行列索引值2）重设索引3）设置新索引2 PanelDataFrame的容器3 Series带索引的一维数组属性indexvalues总结：DataFrame是Series的容器Panel是DataFrame的容器
4.2 基本数据操作4.2.1 索引操作1）直接索引先列后行2）按名字索引loc3）按数字索引iloc4）组合索引数字、名字4.2.3 排序对内容排序dataframeseries对索引排序dataframeseries
4.3 DataFrame运算算术运算逻辑运算逻辑运算符布尔索引逻辑运算函数query()isin()统计运算min max mean median var stdnp.argmax()np.argmin()自定义运算apply(func, axis=0)Truefunc:自定义函数
4.4 Pandas画图sr.plot()
4.5 文件读取与存储4.5.1 CSVpd.read_csv(path)usecols=names=dataframe.to_csv(path)columns=[]index=Falseheader=False4.5.2 HDF5hdf5 存储 3维数据的文件key1 dataframe1二维数据key2 dataframe2二维数据pd.read_hdf(path, key=)df.to_hdf(path, key=)4.5.3 JSONpd.read_json(path)orient="records"lines=Truedf.to_json(patn)orient="records"lines=True

4.1.3 DataFrame

import numpy as np
# 创建一个符合正态分布的10个股票5天的涨跌幅数据
stock_change = np.random.normal(0,1,(10,5)) 

stock_change

array([[ 0.77072465,  1.30408183, -0.44043464,  0.8900768 , -0.80947118],[ 0.92407994,  0.01646795, -1.26614793,  1.52393669, -0.85373051],[-1.68378051,  0.4302981 ,  0.8069393 ,  0.60557427, -0.03960376],[ 0.75708007, -0.39899325,  0.23027082, -0.89585658, -1.86590247],[-0.41516245, -1.31841546,  0.16256478, -0.67449097, -1.26234013],[-0.27687242, -0.74154521, -0.03755446,  1.24182603, -0.79444361],[-0.2549323 , -0.41034663, -1.85076521, -1.28663451, -0.28566877],[ 1.22453612, -1.60200055, -1.83171522, -0.85322799, -1.70950421],[ 2.00461483,  1.49338564,  0.33928513, -0.1776084 , -0.39698965],[ 0.2184662 , -0.03868143, -0.21432675,  0.00604093,  1.35011139]])

import pandas as pd 
pd.DataFrame(stock_change)
01234
00.7707251.304082-0.4404350.890077-0.809471
10.9240800.016468-1.2661481.523937-0.853731
2-1.6837810.4302980.8069390.605574-0.039604
30.757080-0.3989930.230271-0.895857-1.865902
4-0.415162-1.3184150.162565-0.674491-1.262340
5-0.276872-0.741545-0.0375541.241826-0.794444
6-0.254932-0.410347-1.850765-1.286635-0.285669
71.224536-1.602001-1.831715-0.853228-1.709504
82.0046151.4933860.339285-0.177608-0.396990
90.218466-0.038681-0.2143270.0060411.350111
# 构造行索引序列
stock_code = ['股票' + str(i) for i in range(stock_change.shape[0])]
stock_code

['股票0', '股票1', '股票2', '股票3', '股票4', '股票5', '股票6', '股票7', '股票8', '股票9']

# 添加行索引
data = pd.DataFrame(stock_change,index=stock_code)
data
01234
股票00.7707251.304082-0.4404350.890077-0.809471
股票10.9240800.016468-1.2661481.523937-0.853731
股票2-1.6837810.4302980.8069390.605574-0.039604
股票30.757080-0.3989930.230271-0.895857-1.865902
股票4-0.415162-1.3184150.162565-0.674491-1.262340
股票5-0.276872-0.741545-0.0375541.241826-0.794444
股票6-0.254932-0.410347-1.850765-1.286635-0.285669
股票71.224536-1.602001-1.831715-0.853228-1.709504
股票82.0046151.4933860.339285-0.177608-0.396990
股票90.218466-0.038681-0.2143270.0060411.350111
# 添加列索引
date = pd.date_range(start="20200618",periods=5,freq="B") # start 开始时间， periods 间隔时间，freq 按照什么间隔 d w 5h
date

DatetimeIndex(['2020-06-18', '2020-06-19', '2020-06-22', '2020-06-23','2020-06-24'],dtype='datetime64[ns]', freq='B')

# 添加列索引
data = pd.DataFrame(stock_change,index=stock_code,columns=date) 
data
2020-06-182020-06-192020-06-222020-06-232020-06-24
股票00.7707251.304082-0.4404350.890077-0.809471
股票10.9240800.016468-1.2661481.523937-0.853731
股票2-1.6837810.4302980.8069390.605574-0.039604
股票30.757080-0.3989930.230271-0.895857-1.865902
股票4-0.415162-1.3184150.162565-0.674491-1.262340
股票5-0.276872-0.741545-0.0375541.241826-0.794444
股票6-0.254932-0.410347-1.850765-1.286635-0.285669
股票71.224536-1.602001-1.831715-0.853228-1.709504
股票82.0046151.4933860.339285-0.177608-0.396990
股票90.218466-0.038681-0.2143270.0060411.350111

DataFrame属性

data.shape

(10, 5)

data.index

Index(['股票0', '股票1', '股票2', '股票3', '股票4', '股票5', '股票6', '股票7', '股票8', '股票9'], dtype='object')

data.columns

DatetimeIndex(['2020-06-18', '2020-06-19', '2020-06-22', '2020-06-23','2020-06-24'],dtype='datetime64[ns]', freq='B')

data.values

array([[ 0.77072465,  1.30408183, -0.44043464,  0.8900768 , -0.80947118],[ 0.92407994,  0.01646795, -1.26614793,  1.52393669, -0.85373051],[-1.68378051,  0.4302981 ,  0.8069393 ,  0.60557427, -0.03960376],[ 0.75708007, -0.39899325,  0.23027082, -0.89585658, -1.86590247],[-0.41516245, -1.31841546,  0.16256478, -0.67449097, -1.26234013],[-0.27687242, -0.74154521, -0.03755446,  1.24182603, -0.79444361],[-0.2549323 , -0.41034663, -1.85076521, -1.28663451, -0.28566877],[ 1.22453612, -1.60200055, -1.83171522, -0.85322799, -1.70950421],[ 2.00461483,  1.49338564,  0.33928513, -0.1776084 , -0.39698965],[ 0.2184662 , -0.03868143, -0.21432675,  0.00604093,  1.35011139]])

data.T
股票0股票1股票2股票3股票4股票5股票6股票7股票8股票9
2020-06-180.7707250.924080-1.6837810.757080-0.415162-0.276872-0.2549321.2245362.0046150.218466
2020-06-191.3040820.0164680.430298-0.398993-1.318415-0.741545-0.410347-1.6020011.493386-0.038681
2020-06-22-0.440435-1.2661480.8069390.2302710.162565-0.037554-1.850765-1.8317150.339285-0.214327
2020-06-230.8900771.5239370.605574-0.895857-0.6744911.241826-1.286635-0.853228-0.1776080.006041
2020-06-24-0.809471-0.853731-0.039604-1.865902-1.262340-0.794444-0.285669-1.709504-0.3969901.350111

DataFrame方法

data.head() # 返回前5行数据
2020-06-182020-06-192020-06-222020-06-232020-06-24
股票00.7707251.304082-0.4404350.890077-0.809471
股票10.9240800.016468-1.2661481.523937-0.853731
股票2-1.6837810.4302980.8069390.605574-0.039604
股票30.757080-0.3989930.230271-0.895857-1.865902
股票4-0.415162-1.3184150.162565-0.674491-1.262340
data.tail() # 返回后5行数据
2020-06-182020-06-192020-06-222020-06-232020-06-24
股票5-0.276872-0.741545-0.0375541.241826-0.794444
股票6-0.254932-0.410347-1.850765-1.286635-0.285669
股票71.224536-1.602001-1.831715-0.853228-1.709504
股票82.0046151.4933860.339285-0.177608-0.396990
股票90.218466-0.038681-0.2143270.0060411.350111

3 DataFrame索引的设置

  • 修改行列索引值
data.index[2]

'股票2'

data.index[2] = "股票88"
# 注意：单独修改每一列的索引是不行的，在DataFrame中，只能对索引进行整体的修改

---------------------------------------------------------------------------TypeError                                 Traceback (most recent call last)<ipython-input-19-9e95917cc4d9> in <module>
----> 1 data.index[2] = "股票88"D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in __setitem__(self, key, value)3908 3909     def __setitem__(self, key, value):
-> 3910         raise TypeError("Index does not support mutable operations")3911 3912     def __getitem__(self, key):TypeError: Index does not support mutable operations

stock_ = ["股票_{}".format(i) for i in range(10)]

data.index = stock_

data.index

Index(['股票_0', '股票_1', '股票_2', '股票_3', '股票_4', '股票_5', '股票_6', '股票_7', '股票_8','股票_9'],dtype='object')

重设索引

  • reset_index（drop=False）
  • 设置新的下标索引
  • drop：默认为False，不删除原来索引，如果为True，删除原来的索引值
# 重置索引，drop=False
data.reset_index()
index2020-06-18 00:00:002020-06-19 00:00:002020-06-22 00:00:002020-06-23 00:00:002020-06-24 00:00:00
0股票_00.7707251.304082-0.4404350.890077-0.809471
1股票_10.9240800.016468-1.2661481.523937-0.853731
2股票_2-1.6837810.4302980.8069390.605574-0.039604
3股票_30.757080-0.3989930.230271-0.895857-1.865902
4股票_4-0.415162-1.3184150.162565-0.674491-1.262340
5股票_5-0.276872-0.741545-0.0375541.241826-0.794444
6股票_6-0.254932-0.410347-1.850765-1.286635-0.285669
7股票_71.224536-1.602001-1.831715-0.853228-1.709504
8股票_82.0046151.4933860.339285-0.177608-0.396990
9股票_90.218466-0.038681-0.2143270.0060411.350111
# 重置索引，drop=True
data.reset_index(drop=True)
2020-06-182020-06-192020-06-222020-06-232020-06-24
00.7707251.304082-0.4404350.890077-0.809471
10.9240800.016468-1.2661481.523937-0.853731
2-1.6837810.4302980.8069390.605574-0.039604
30.757080-0.3989930.230271-0.895857-1.865902
4-0.415162-1.3184150.162565-0.674491-1.262340
5-0.276872-0.741545-0.0375541.241826-0.794444
6-0.254932-0.410347-1.850765-1.286635-0.285669
71.224536-1.602001-1.831715-0.853228-1.709504
82.0046151.4933860.339285-0.177608-0.396990
90.218466-0.038681-0.2143270.0060411.350111

以某列值设置为新的索引

  • set_index(keys,drop=True)
  • keys:列索引名或者列索引名称的列表
  • drop:boolean,default True 当作新的索引，删除原来的索引列

设置新索引案例

  • 1.创建
df = pd.DataFrame({'month':[1,4,7,10],'year':[2012,2014,2013,2014],'sale':[55,40,84,31]
})
df
monthyearsale
01201255
14201440
27201384
310201431
  • 2、以月份设置新的索引
df.set_index('month')
yearsale
month
1201255
4201440
7201384
10201431
    1. 设置多个索引，以年和月份
new_df = df.set_index(['year','month'])

new_df
sale
yearmonth
2012155
2014440
2013784
20141031
new_df.index

MultiIndex([(2012,  1),(2014,  4),(2013,  7),(2014, 10)],names=['year', 'month'])

4.1.4 MultiIndex 与 Panel的关系

1 Multilndex多级或分层索引对象。

  • index属性

names: levels的名称

levels：每个level的元组值

new_df.index.names

FrozenList(['year', 'month'])

new_df.index.levels

FrozenList([[2012, 2013, 2014], [1, 4, 7, 10]])

2 Panel

p = pd.Panel()
p
# 新版本已移除该函数

D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: FutureWarning: The Panel class is removed from pandas. Accessing it from the top-level namespace will also be removed in the next version"""Entry point for launching an IPython kernel.<pandas.__getattr__.<locals>.Panel at 0x203fd31ea08>

data
2020-06-182020-06-192020-06-222020-06-232020-06-24
股票_00.7707251.304082-0.4404350.890077-0.809471
股票_10.9240800.016468-1.2661481.523937-0.853731
股票_2-1.6837810.4302980.8069390.605574-0.039604
股票_30.757080-0.3989930.230271-0.895857-1.865902
股票_4-0.415162-1.3184150.162565-0.674491-1.262340
股票_5-0.276872-0.741545-0.0375541.241826-0.794444
股票_6-0.254932-0.410347-1.850765-1.286635-0.285669
股票_71.224536-1.602001-1.831715-0.853228-1.709504
股票_82.0046151.4933860.339285-0.177608-0.396990
股票_90.218466-0.038681-0.2143270.0060411.350111

Series

data.iloc[1,:] # 带索引的一维数组

2020-06-18    0.924080
2020-06-19    0.016468
2020-06-22   -1.266148
2020-06-23    1.523937
2020-06-24   -0.853731
Freq: B, Name: 股票_1, dtype: float64

type(data.iloc[1,:])

pandas.core.series.Series

属性

data.iloc[1,:].index

DatetimeIndex(['2020-06-18', '2020-06-19', '2020-06-22', '2020-06-23','2020-06-24'],dtype='datetime64[ns]', freq='B')

data.iloc[1,:].values

array([ 0.92407994,  0.01646795, -1.26614793,  1.52393669, -0.85373051])

1. 创建Series

通过已有数据创建

  • 指定内容，默认索引
pd.Series(np.arange(10))

0    0
1    1
2    2
3    3
4    4
5    5
6    6
7    7
8    8
9    9
dtype: int32
  • 指定索引
pd.Series([6.7,5.6,3,10,2],index=[1,2,3,4,5])

1     6.7
2     5.6
3     3.0
4    10.0
5     2.0
dtype: float64
  • 通过字典数据创建
pd.Series({'red':100,'blue':200,'green':500,'yellow':1000
})

red        100
blue       200
green      500
yellow    1000
dtype: int64

总结

  • DataFrame 是 Series的容器
  • Panel 是 DataFrame的容器

4.2 基本数据操作

datas = pd.read_excel("./datas/szfj_baoan.xls")


datas
districtroomnumhallAREAC_floorfloor_numschoolsubwayper_price
0baoan3289.3middle31007.0773
1baoan42127.0high31006.9291
2baoan1128.0low39003.9286
3baoan1128.0middle30003.3568
4baoan2278.0middle8115.0769
..............................
1246baoan4289.3low8004.2553
1247baoan2167.0middle30003.8060
1248baoan2267.4middle29105.3412
1249baoan2273.1low15105.9508
1250baoan3286.2middle32014.5244

1251 rows × 9 columns

datas.columns

Index(['district', 'roomnum', 'hall', 'AREA', 'C_floor', 'floor_num', 'school','subway', 'per_price'],dtype='object')

# 删除列
datas = datas.drop(columns=[ 'school','subway',],axis=0)

datas
districtroomnumhallAREAC_floorfloor_numper_price
0baoan3289.3middle317.0773
1baoan42127.0high316.9291
2baoan1128.0low393.9286
3baoan1128.0middle303.3568
4baoan2278.0middle85.0769
........................
1246baoan4289.3low84.2553
1247baoan2167.0middle303.8060
1248baoan2267.4middle295.3412
1249baoan2273.1low155.9508
1250baoan3286.2middle324.5244

1251 rows × 7 columns

4.2.1 索引操作

1.直接使用行列索引（先列后行）

datas["per_price"][0]

7.0773

2. 按名字索引(先行后列)

datas.loc[0]["per_price"]

7.0773

datas.loc[0,"per_price"]

7.0773

3.按数字索引

datas.iloc[0,6]

7.0773

# 通过索引值获取行名
datas.index[0:4]

RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

datas.loc[datas.index[0:4],["district","roomnum"]]
districtroomnum
0baoan3
1baoan4
2baoan1
3baoan1
# datas.columns.get_indexer() 通过列名获取索引值
datas.columns.get_indexer(["district","roomnum"])

array([0, 1], dtype=int64)

datas.iloc[0:4,datas.columns.get_indexer(["district","roomnum"])]
districtroomnum
0baoan3
1baoan4
2baoan1
3baoan1

4.2.2 赋值操作

# 直接修改原来的值
datas["hall"] = 5

datas.head()
districtroomnumhallAREAC_floorfloor_numper_price
0baoan3589.3middle317.0773
1baoan45127.0high316.9291
2baoan1528.0low393.9286
3baoan1528.0middle303.3568
4baoan2578.0middle85.0769
# 或者
datas.hall = 1

datas.head()
districtroomnumhallAREAC_floorfloor_numper_price
0baoan3189.3middle317.0773
1baoan41127.0high316.9291
2baoan1128.0low393.9286
3baoan1128.0middle303.3568
4baoan2178.0middle85.0769
datas.iloc[0,0] = "zzzz"

datas.head()
districtroomnumhallAREAC_floorfloor_numper_price
0zzzz3189.3middle317.0773
1baoan41127.0high316.9291
2baoan1128.0low393.9286
3baoan1128.0middle303.3568
4baoan2178.0middle85.0769

4.2.3 排序

# 对内容进行排序, ascending=False降序排列 ，默认为True升序排列
datas.sort_values(by="per_price",ascending=False)
districtroomnumhallAREAC_floorfloor_numper_price
917baoan4193.59high2821.9040
356baoan81248.99low721.2860
576baoan1121.95middle2219.3622
296baoan4193.59high2819.2328
186baoan31113.60middle3116.5493
........................
911baoan2189.00middle161.6854
841baoan2175.00high71.6667
1188baoan31110.00middle331.5909
684baoan3189.00middle261.2247
1047baoan3198.90middle261.1931

1251 rows × 7 columns

datas.sort_values(by="per_price")
districtroomnumhallAREAC_floorfloor_numper_price
1047baoan3198.90middle261.1931
684baoan3189.00middle261.2247
1188baoan31110.00middle331.5909
841baoan2175.00high71.6667
911baoan2189.00middle161.6854
........................
186baoan31113.60middle3116.5493
296baoan4193.59high2819.2328
576baoan1121.95middle2219.3622
356baoan81248.99low721.2860
917baoan4193.59high2821.9040

1251 rows × 7 columns

# 按照多个字段进行排序
# 先按照“district”字段的内容进行排序，如果值相同，再按照“per_price”字段的内容进行排序
datas.sort_values(by=["district","per_price"])
districtroomnumhallAREAC_floorfloor_numper_price
1047baoan3198.90middle261.1931
684baoan3189.00middle261.2247
1188baoan31110.00middle331.5909
841baoan2175.00high71.6667
911baoan2189.00middle161.6854
........................
296baoan4193.59high2819.2328
576baoan1121.95middle2219.3622
356baoan81248.99low721.2860
917baoan4193.59high2821.9040
0zzzz3189.30middle317.0773

1251 rows × 7 columns

# 按照行索引大小进行排序,默认从小到大排序
datas.sort_index()
districtroomnumhallAREAC_floorfloor_numper_price
0zzzz3189.3middle317.0773
1baoan41127.0high316.9291
2baoan1128.0low393.9286
3baoan1128.0middle303.3568
4baoan2178.0middle85.0769
........................
1246baoan4189.3low84.2553
1247baoan2167.0middle303.8060
1248baoan2167.4middle295.3412
1249baoan2173.1low155.9508
1250baoan3186.2middle324.5244

1251 rows × 7 columns

sr = datas["per_price"]

sr

0       7.0773
1       6.9291
2       3.9286
3       3.3568
4       5.0769...  
1246    4.2553
1247    3.8060
1248    5.3412
1249    5.9508
1250    4.5244
Name: per_price, Length: 1251, dtype: float64

# 对Series类型的数据的内容进行排序
sr.sort_values()

1047     1.1931
684      1.2247
1188     1.5909
841      1.6667
911      1.6854...   
186     16.5493
296     19.2328
576     19.3622
356     21.2860
917     21.9040
Name: per_price, Length: 1251, dtype: float64

# 对Series类型的数据的索引进行排序
sr.sort_index()

0       7.0773
1       6.9291
2       3.9286
3       3.3568
4       5.0769...  
1246    4.2553
1247    3.8060
1248    5.3412
1249    5.9508
1250    4.5244
Name: per_price, Length: 1251, dtype: float64

4.3 DataFrame运算

  1. 算术运算
# 对Series类型进行操作
datas["roomnum"] + 3

0       6
1       7
2       4
3       4
4       5..
1246    7
1247    5
1248    5
1249    5
1250    6
Name: roomnum, Length: 1251, dtype: int64

datas["roomnum"].add(3).head()

0    6
1    7
2    4
3    4
4    5
Name: roomnum, dtype: int64

datas.iloc[:,1:4]
roomnumhallAREA
03189.3
141127.0
21128.0
31128.0
42178.0
............
12464189.3
12472167.0
12482167.4
12492173.1
12503186.2

1251 rows × 3 columns

# 对DataFrame类型进行操作
datas.iloc[:,1:4] + 10
roomnumhallAREA
0131199.3
11411137.0
2111138.0
3111138.0
4121188.0
............
1246141199.3
1247121177.0
1248121177.4
1249121183.1
1250131196.2

1251 rows × 3 columns

  1. 逻辑运算
# 逻辑判断的结果可以作为筛选的依据
datas['AREA'] > 100

0       False
1        True
2       False
3       False
4       False...  
1246    False
1247    False
1248    False
1249    False
1250    False
Name: AREA, Length: 1251, dtype: bool

# 可以进行布尔索引
datas[datas['AREA'] > 100]
districtroomnumhallAREAC_floorfloor_numper_price
1baoan41127.00high316.9291
5baoan41125.17middle155.8161
16baoan31151.00high204.9669
25baoan31116.00high185.0000
26baoan51151.25high307.6033
........................
1232baoan51127.17low245.1113
1238baoan41130.74low3013.0029
1239baoan31102.10middle2810.8717
1241baoan51151.30high297.2703
1243baoan41142.25high326.3269

322 rows × 7 columns

# 多个逻辑判断
# 筛选面积大于100 并且 放假小于40000的数据
(datas["AREA"]>100) & (datas["per_price"]< 40000)
0       False
1        True
2       False
3       False
4       False...  
1246    False
1247    False
1248    False
1249    False
1250    False
Length: 1251, dtype: bool

# 布尔索引
datas[(datas["AREA"]>100) & (datas["per_price"]< 40000)]
districtroomnumhallAREAC_floorfloor_numper_price
1baoan41127.00high316.9291
5baoan41125.17middle155.8161
16baoan31151.00high204.9669
25baoan31116.00high185.0000
26baoan51151.25high307.6033
........................
1232baoan51127.17low245.1113
1238baoan41130.74low3013.0029
1239baoan31102.10middle2810.8717
1241baoan51151.30high297.2703
1243baoan41142.25high326.3269

322 rows × 7 columns

逻辑运算函数

# 条件查询函数
datas.query("AREA>100 & per_price<40000")
districtroomnumhallAREAC_floorfloor_numper_price
1baoan41127.00high316.9291
5baoan41125.17middle155.8161
16baoan31151.00high204.9669
25baoan31116.00high185.0000
26baoan51151.25high307.6033
........................
1232baoan51127.17low245.1113
1238baoan41130.74low3013.0029
1239baoan31102.10middle2810.8717
1241baoan51151.30high297.2703
1243baoan41142.25high326.3269

322 rows × 7 columns

datas["roomnum"].isin([4,5])

0       False
1        True
2       False
3       False
4       False...  
1246     True
1247    False
1248    False
1249    False
1250    False
Name: roomnum, Length: 1251, dtype: bool

# 可以指定值进行判断，从而进行筛选操作
# 筛选出房间数量为4或者5的数据
datas[datas["roomnum"].isin([4,5])]
districtroomnumhallAREAC_floorfloor_numper_price
1baoan41127.00high316.9291
5baoan41125.17middle155.8161
26baoan51151.25high307.6033
29baoan41143.45middle256.9711
36baoan41134.60middle329.1828
........................
1232baoan51127.17low245.1113
1238baoan41130.74low3013.0029
1241baoan51151.30high297.2703
1243baoan41142.25high326.3269
1246baoan4189.30low84.2553

224 rows × 7 columns

  1. 统计运算
# 计算每一列的总数，均值，标准差，最小值，分位数，最大值等
datas.describe()
roomnumhallAREAfloor_numper_price
count1251.0000001251.01251.0000001251.0000001251.000000
mean2.9064751.092.40997624.5987216.643429
std0.9406630.037.7981229.3321192.435132
min1.0000001.021.9500001.0000001.193100
25%2.0000001.075.00000017.0000005.075850
50%3.0000001.087.80000028.0000005.906800
75%3.0000001.0101.37500031.0000007.761950
max8.0000001.0352.90000053.00000021.904000

统计函数

# axis=0 求每一列的最大值  axis=1求每一行的最大值
datas.max(axis=0)

district       zzzz
roomnum           8
hall              1
AREA          352.9
C_floor      middle
floor_num        53
per_price    21.904
dtype: object

# 方差
datas.var(axis=0)

roomnum         0.884846
hall            0.000000
AREA         1428.698032
floor_num      87.088446
per_price       5.929870
dtype: float64

# 标准差
datas.std(axis=0)

roomnum       0.940663
hall          0.000000
AREA         37.798122
floor_num     9.332119
per_price     2.435132
dtype: float64

datas.iloc[:,3]

0        89.3
1       127.0
2        28.0
3        28.0
4        78.0...  
1246     89.3
1247     67.0
1248     67.4
1249     73.1
1250     86.2
Name: AREA, Length: 1251, dtype: float64

# 求最大值所在的下标（索引）
datas.iloc[:,3].idxmax(axis=0)

759

datas.iloc[759,3]

352.9

# 求最小值所在的下标（索引）
datas.iloc[:,3].idxmin(axis=0)

576

datas.iloc[576,3]

21.95

累计统计函数

datas["per_price"]

0       7.0773
1       6.9291
2       3.9286
3       3.3568
4       5.0769...  
1246    4.2553
1247    3.8060
1248    5.3412
1249    5.9508
1250    4.5244
Name: per_price, Length: 1251, dtype: float64

# 累加
datas["per_price"].cumsum()

0          7.0773
1         14.0064
2         17.9350
3         21.2918
4         26.3687...    
1246    8291.3076
1247    8295.1136
1248    8300.4548
1249    8306.4056
1250    8310.9300
Name: per_price, Length: 1251, dtype: float64

datas["per_price"].sort_index().cumsum().plot()

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x2039a3a3dc8>

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-76oPmxXG-1592894035229)(output_124_1.png)]

import matplotlib.pyplot as plt
datas["per_price"].sort_index().cumsum().plot()
plt.show()

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-iDjOExYI-1592894035232)(output_125_0.png)]

  1. 自定义运算
# 自定义一个计算最大值-最小值的函数
datas[["per_price"]].apply(lambda x : x.max()-x.min(),axis=0)

per_price    20.7109
dtype: float64

4.4 Pandas画图

# 查看面积和房价之间的关系
datas.plot(x="AREA",y="per_price",kind="scatter")

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x203a343dec8>

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-G1sOFopU-1592894035233)(output_129_1.png)]

# 查看楼层和房价之间的关系
datas.plot(x="floor_num",y="per_price",kind="scatter")

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x203a3a81bc8>

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-RXGfuikt-1592894035235)(output_130_1.png)]

datas.plot(x="AREA",y="per_price",kind="barh")

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x203a2147f08>

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-nDleMVfm-1592894035236)(output_131_1.png)]

4.5 文件的读取与存储

1.读取csv文件 read_csv()

iris_data = pd.read_csv("./datas/iris.data.csv")

iris_data.head()
feature1feature2feature3feature4result
05.13.51.40.2Iris-setosa
14.93.01.40.2Iris-setosa
24.73.21.30.2Iris-setosa
34.63.11.50.2Iris-setosa
45.03.61.40.2Iris-setosa
# usecols：指定读取的列名，列表形式
iris_data1 = pd.read_csv("./datas/iris.data.csv",usecols=["feature1","feature2","result"])

iris_data1.head()
feature1feature2result
05.13.5Iris-setosa
14.93.0Iris-setosa
24.73.2Iris-setosa
34.63.1Iris-setosa
45.03.6Iris-setosa
iris_data2 = pd.read_csv("./datas/iris.data2.csv")
iris_data2.head()
5.13.51.40.2Iris-setosa
04.93.01.40.2Iris-setosa
14.73.21.30.2Iris-setosa
24.63.11.50.2Iris-setosa
35.03.61.40.2Iris-setosa
45.43.91.70.4Iris-setosa
# names:如果数据集本身没有列名，可以自己指定列名
iris_data2 = pd.read_csv("./datas/iris.data2.csv",names=["feature1","feature2","feature3","feature4","result"])
iris_data2.head()
feature1feature2feature3feature4result
05.13.51.40.2Iris-setosa
14.93.01.40.2Iris-setosa
24.73.21.30.2Iris-setosa
34.63.11.50.2Iris-setosa
45.03.61.40.2Iris-setosa
datas.head(5)
districtroomnumhallAREAC_floorfloor_numper_price
0zzzz3189.3middle317.0773
1baoan41127.0high316.9291
2baoan1128.0low393.9286
3baoan1128.0middle303.3568
4baoan2178.0middle85.0769
# 保存per_price列的数据
# 保存的时候index=False 去掉行索引
# mode="a" 追加数据
# header=False 不要重复追加列名
datas[:-1].to_csv("./price_test",columns=['per_price'],index=False,mode="a",header=False)

# 读取，查看数据
perice_test = pd.read_csv("./price_test")

perice_test
per_price
07.0773
16.9291
23.9286
33.3568
45.0769
......
37466.1932
37474.2553
37483.806
37495.3412
37505.9508

3751 rows × 1 columns

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