Pandas库的基本使用

什么是Pandas?

一个开源的Python类库：用于数据分析、数据处理、数据可视化

  • 高性能
  • 容易使用的数据结构
  • 容易使用的数据分析工具

很方便和其它类库一起使用：

  • numpy：用于数学计算
  • scikit-learn：用于机器学习

怎样下载安装Pandas

1、下载使用Python类库集成安装包：anaconda
https://www.anaconda.com
当今最流行的Python数据分析发行版
已经安装了数据分析需要的几乎所有的类库

2、pip install pandas

Pandas 读取数据

本代码演示：

  1. pandas读取纯文本文件
  • 读取csv文件
  • 读取txt文件
  1. pandas读取xlsx格式excel文件
  2. pandas读取mysql数据表

1 读取CSV，使用默认的标题行、逗号分隔符

import pandas as pd
fpath = "./datas/ml-latest-small/ratings.csv"
# 使用pd.read_csv读取数据
ratings = pd.read_csv(fpath)
# 查看前几行数据  模式是前五行，如果想显示前10行 head(10)
ratings.head()
# 查看数据的形状，返回(行数、列数)
ratings.shape
# 显示类型  DataFrame 是二维表类型 它是 pandas里特有的一种数据类型
type(ratings)
# 查看列名列表 ， 第一行的表头
ratings.columns
# 查看索引列
ratings.index
# 查看每列的数据类型
ratings.dtypes
# 数据的具体情况
ratings.info()
# 查看个数，平均数，标准差，最小值，下次分位数，中位数，上次分位数，最大值
ratings.describe()

1.2 读取txt文件，自己指定分隔符、列名

import pandas as pd
fpath = "./datas/crazyant/access_pvuv.txt"
pvuv = pd.read_csv(fpath,sep="\t",header=None,names=['pdate', 'pv', 'uv']
)
print(pvuv)

2、读取excel文件

import pandas as pd
fpath = "./datas/crazyant/access_pvuv.xlsx"
pvuv = pd.read_excel(fpath)
print(pvuv)

3、读取MySQL数据库

import pandas as pd
import pymysql
conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1',user='root',password='000000',database='test_db',charset='utf8')
mysql_page = pd.read_sql("select * from emp", con=conn)
print(mysql_page)

03. Pandas数据结构

  1. Series
  2. DataFrame
  3. 从DataFrame中查询出Series

1. Series

  • Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（不同数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。
1.1 仅有数据列表即可产生最简单的Series
import pandas as pd
import numpy as np
s1 = pd.Series([1,'a',5.2,7])
print(s1)  # 左侧为索引，右侧是数据
print(s1.values)  # 获取数据
1.2 创建一个具有标签索引的Series
import pandas as pd
data = [f'NPC{i}' for i in range(5)]
index = list(range(1,5+1))
s = pd.Series(data=data,index=index)
print(s)
print(type(s))
1.3 使用Python字典创建Series
import pandas as pd
sdata = {'Ohio':35000,'Texas':72000,'Oregon':16000,'Utah':5000}
s3=pd.Series(sdata)
print(s3)
1.4 根据标签索引查询数据
  • 类似Python的字典dict
import pandas as pds2 = pd.Series([1, 'a', 5.2, 7], index=['d','b','a','c'])
s2['a'] # 5.2
type(s2['a'])  # float
print(s2[['b','a']])
type(s2[['b','a']])  # pandas.core.series.Series
  • 标签索引
import pandas as pd
data = [f'data{i}' for i in range(4)]
index = [f'idx{idx}' for idx in range(4)]
s = pd.Series(index = index, data = data)
print(s)
print(s['idx0'])# 获取多个标签索引
print(s[['idx0','idx1']])  # 在索引位置添加一个列表，列表中放入多个索引# 索引切片
print(s[0:3:1]) # [start:stop:step] 包头不包尾# 标签索引切片
print(s['idx0':'idx3']) # 神奇的地方来了，可以使用文字来表示索引，同时范围含头含尾# 获取index元素
indexs = s.index
print(indexs)
print('可以通过list()函数将index转为列表')
print(list(indexs))# 获取value元素
values = s.values
print(values)
print(type(values))
print('因为value的类型是numpy.ndarray观察values的形式是通过空格来分隔的就可以得知')
print('可以通过list()将其转为列表对象')
print(list(values))

2. DataFrame

DataFrame是一个表格型的数据结构

  • 每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）
  • 既有行索引index,也有列索引columns
  • 可以被看做由Series组成的字典

创建dataframe最常用的方法，见02节读取纯文本文件、excel、mysql数据库

2.1 根据多个字典序列创建dataframe
import pandas as pddata={'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada'],'year':[2000,2001,2002,2001,2002],'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
# 查看表头
print(df.columns)
print(df.index)  # 行标
通过二维列表创建DataFrame
import pandas as pd
data = [['小太阳',320.9,100],['鼠标',150.3,50],['小刀',1.5,200]
]
columns = ['名称','单价','数量']
df = pd.DataFrame(data = data, columns = columns)
print(df)
print(type(df))

tips：可以认为在这个例子中，通过传递一个包含三个列表的列表到pd.DataFrame()函数中，创建了三个Series对象，每个Series对象对应一个列。然后将这三个Series对象组合成一个DataFrame对象。DataFrame对象是由多个Series对象按照列方向组合而成的。

通过多个字典创建的特殊形况
# 如果有一个字段的值是固定的则不用故意写成具有相同数据的列表
import pandas as pdnames = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
ages = [25, 30, 35]
fixed_value = 'Example'data = {'name': names,'age': ages,'fixed_col': fixed_value}df = pd.DataFrame(data)
print(df)

知识点总览

属性描述
values查看所有元素的值
dtype查看所有元素的类型
index查看所有行名、重命名行名
columns查看所有列名、重命名列名
T行列数据转换
head查看前N条数据（默认5条）
tail查看后N条数据（默认5条）
shape查看行数和列数，返回的是一个元组
info查看索引、数据类型和内存信息
import pandas as pd
data = [['小太阳',320.9,100],['鼠标',150.3,50],['小刀',1.5,200]
]
columns = ['名称','单价','数量']
df = pd.DataFrame(data = data, columns = columns)
print(df)# 查看所有元素的值
print(df.value)
# 查看所有元素的类型
print(df.dtype)
# 查看所有行名重命名行名
print(df.index)
df.index = [f'idx-{i}' for i in range(3)]
print(df.index)
print(df)# 查看所有列明重命名列名
print(df.columns)
df.columns = [f'col-{i}' for i in range(4,7)]
print(df.columns)
print(df)# 行列转换
new_df = df.T
print(new_df)# 查看前N条数据,默认5条
print(df.head(1))
print(df.head)
# 查看后N条数据 默认5条
print(df.tail(1))
print(df.tail)# 查看行数和列数
print('shape[0]表示行')
print(s0:=df.shape[0],type(s0))
print('shape[1]表示列')
print(s1:=df.shape[1],type(s1))

DataFrame对象的重要方法

知识点预览

函数描述
describe()查看每列的统计汇总信息,DataFrame类型
count()返回每一列的空值的个数
sum()返回每一列的和，无法计算空值
max()最大值
min最小值
import pandas as pd
data = {'名称':['名称','鼠标','小刀'],'单价':[320.9,150.3,1.5],'数量':[100,50,200]
}
df = pd.DataFrame(data=data)
print(df)
print(type(df))# 1.查看每列的汇总统计信息，DataFrame类型
print(df.describe())
# 2.返回每一列的非空值的个数
print(df.count())
# 3.返回每一列的和，无法计算的返回空值
print(df.sum())
# 4.返回每一列的最大值
print(df.max())
# 5.返回每一列的最小值
print(df.min())

在DataFrame对象中的max，min方法在比较字符串的时候比较时的注意点：

  • DataFrame 对象的 max 和 min 方法对字符串列进行计算时，是根据字符串的 Unicode 编码值来进行比较的。Unicode 是一种国际标准，用于给所有字符（包括字母、数字、符号等）分配一个唯一的标识符，也就是所谓的编码值。
  • 在 Python 中，字符串类型是以 Unicode 编码的方式存储的，每个字符都对应着一个 Unicode 编码值。因此，在对字符串列应用 max 和 min 方法时，实际上是在对其编码值进行比较。
  • 具体来说，对于每个字符串，Python 会将其转换为一个由多个 Unicode 编码值组成的序列，并比较这些编码值的大小关系。在这个过程中，编码值小的字符串会被视为更小的值，因此在 min 方法中排在前面；编码值大的字符串则被视为更大的值，在 max 方法中排在前面。
  • 需要注意的是，由于不同字符的 Unicode 编码值可能相差很大，因此在使用 max 和 min 方法比较字符串列时，结果可能并不符合人们的预期。例如，对于包含汉字的字符串列，如果不进行特殊处理，可能会出现排序错误的情况。
  • 对于包含汉字的字符串，在Pandas中，max()和min()函数同样会按照字典序进行比较。每个汉字都有一个对应的 Unicode 编码，而比较的依据是这些 Unicode 编码。

3. 从DataFrame中查询出Series

  • 如果只查询一行、一列，返回的是pd.Series
  • 如果查询多行、多列，返回的是pd.DataFrame
  • 基于上面的案例

DataFrame对象的loc属性与iloc属性

  • loc属性

    以列名(columns)和行名(index)作为参数当只有一个参数时，默认是行名，即抽取整行数据，包括所有列。

  • iloc属性

    以行和列位置索引(即:0,1,2…)作为参数,0表示第一行，1表示第2行，以此类推。当只有一个参数时，默认是行索引，即抽取整行数据，包括所有列.

import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
data = [[45,56,100],[56,45,50],[67,67,67],
]
index = ['张三','李四','王五'] # 设置行标
columns = ['数学','语文','英语']  # 设置列表
df = pd.DataFrame(data = data, index = index, columns = columns)
print(df)# 提取行数据
print(df.loc['张三']) # 使用索引名称
print(df.iloc[0]) # 使用索引编号# 提取多行数据
print(df.loc[['张三','李四']])
print(df.iloc[[0,1]])# 提取连续的多行数据
print(df.loc['张三':'王五']) # 在使用索引名进行切片的时候会包含头和尾
print(df.iloc[0:3]) # 在使用索引编号进行切片的时候包头不包尾

两种方式的特性

  • 在使用索引名进行切片的时候会包含头和尾
  • 在使用索引编号进行切片的时候包头不包尾
import random
# 切片的特性：[start:stop:step]
data2 = [[random.randint(i,100) for _ in range(3)] for i in range(10)
]
index2 = [f'NPC{i}' for i in range(1000,1000+10)]
columns2 = ['物理','化学','地理']
df2 = pd.DataFrame(data = data2, columns = columns2, index = index2)
# print(df2)
print(df2.iloc[2:11:2])
print(df2.iloc[::-1])
3.1 查询一列，结果是一个pd.Series
df['year']
type(df['year'])   # Series
#  查询多列，结果是一个pd.DataFrame
df[['year', 'pop']]
type(df[['year', 'pop']])  # DataFrame
# 查看一行 loc
df.loc[1]
type(df.loc[1])   # Series
# 查询多行，结果是一个pd.DataFrame
df.loc[1:3]
type(df.loc[1:3])    # DataFrame

抽取指定列的数据

# 数据源
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
data = [[45,56,100],[56,45,50],[67,67,67],
]
index = ['张三','李四','王五']
columns = ['数学','语文','英语']
df = pd.DataFrame(data = data, index = index, columns = columns)
print(df)# 直接使用列名提取列
print(df[['数学','英语']])# 提取所有行的数学和英语
print(df.loc[:,['数学','英语']])
print(df.iloc[:,[0,2]])# 提取连续的列
print(df.loc[:,'语文':])
print(df.iloc[:,1:3])

提取区域数据

# 数据源
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
data = [[45,56,100],[56,45,50],[67,67,67],
]
index = ['张三','李四','王五']
columns = ['数学','语文','英语']
df = pd.DataFrame(data = data, index = index, columns = columns)
print(df)# 使用loc[],通过column和index获取数据
print(df.loc['张三','数学'],type(df.loc['张三','数学']))
print(df.loc[['张三','王五'],['语文','数学']])# 抽取指定条件的数据
# 提取语文大于等于60分的数据
print(df.loc[:,'语文'])
print(df['语文']>=60)
print(df.loc[df['语文']>=60])
# 多个条件之间使用&运算法链接，同时每个条件都使用()扩起来
print(df.loc[(df['语文']>=40) & (df['数学']>=50)])
# 查询某条件在指定列表内的内容要使用isin()函数
print(df[df['英语'].isin([100,50])])

数据的增加

数据的增加

  • 按列添加数据
  • 按行添加数据
  • 增加多行多列数据

源数据:

import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
data = [[45,56,100],[56,45,50],[67,67,67],
]
index = ['张三','李四','王五']
columns = ['数学','语文','英语']
df = pd.DataFrame(data = data, index = index, columns = columns)
print(df)

  1. 按列增加

    # 采用直接赋值的方式
df['政治'] = [98,99,100]
print(df)# 使用loc属性在DataFrame的最后一列增加一列化学
df.loc[:,['化学']] = [100,99,98]
print(df)# 使用insert在指定的索引位置插入一列
lst = [110,220,330]
df.insert(1,'历史',lst)
print(df)

  2. 按行增加

    # 新的数据源
df2 = pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)
print(df2)# 通过loc添加一行数据
df2.loc['陈六'] = [11,22,33]
print(df2)# 添加多行-->新建dataFrame对象
new_df = pd.DataFrame(data = {'数学':[67,69],'语文':[12,23],'英语':[45,56]
},index = ['小明','小红'])
# print(new_df)
print(df2)
back_df = pd.concat([df2,new_df])
print(back_df)

数据的修改

修改数据

  • 修改列标题
    • columns直接赋值
    • rename修改标题
  • 修改行标题
    • index属性
  • 修改数据
    • loc和iloc属性

源数据:

import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
data = [[45,56,100],[56,45,50],[67,67,67],
]
index = ['张三','李四','王五']
columns = ['数学','语文','英语']
# 新的数据源
df3 = pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)
print(df3)

修改列标题

# 通过修改columns属性，直接修改无返回值
df3.columns = ['物理','化学','地理']
print(df3)# 通过rename修改，
# inplace属性为True会直接修改原DataFrame对象，
# 为False则返回新的DataFrame对象
df3.rename(columns = {'物理':'物理1','化学':'化学1','地理':'地理1'
},inplace=True)
print(df3)

修改行标题

# 新的数据源
df4 = pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)
print(df4)# 直接赋值
df4.index = list('123')
print(df4)# 使用rename
df4.rename(index = {'1':'11','2':'22','3':'33',
},inplace=True)
# 可以在rename中使用axis来表示修改的效果作用于行还是列
print(df4)

修改数据

# 新的数据源
df5 = pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)
print(df5)# 修改一整行
# 使用loc
df5.loc['张三'] = [111,222,333]
print(df5)
# 使用iloc
df5.iloc[0,:] = [90,90,90]
print(df5)# 修改列数据
# 使用loc
df5.loc[:,'数学'] = [100,1000,10000]
print(df5)
# 使用iloc
df5.iloc[:,0] = [200,2000,20000]
print(df5)# 修改某一格的数据
# 使用loc
df5.loc['李四','语文'] = 1000
print(df5)
# 使用iloc
df5.iloc[1,1] = 5000
print(df5)

数据的删除

删除数据

  • 使用DataFrame对象中的drop方法

  • df.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None,inplace=False)

  • 特殊参数的使用

  • 名称说明
    labels表示行标签或列标签
    axis0按行删除,1按列删除
    index删除行,默认None
    columns删除列,默认None
    inplace是否对元数据进行操作,默认False
# 新的数据源
df6 = pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)# 删除列的三种操作：[], columns, labels
# df6.drop(['数学'],axis=1,inplace=True) # axis=1表示的就是按列删除
# print(df6)
# df6.drop(columns='数学',inplace=True)
# print(df6)
# df6.drop(labels='英语',axis=1,inplace=True)
# print(df6)
df6.drop(['张三'],axis=0,inplace=True) # axis=0表示的就是按行删除
print(df6)
df6.drop(index='李四',inplace=True)
print(df6)
df6.drop(labels='王五', axis=0, inplace=True)
print(df6)# 带条件的删除
# 删除数学成绩小于60
df7 = pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)
# print(df[df['数学']<60])
# 增加条件：仅仅删除第一个元素
df7.drop(df[df['数学']<60].index[1],inplace=True)
print(df7)

e | 是否对元数据进行操作,默认False |

# 新的数据源
df6 = pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)# 删除列的三种操作：[], columns, labels
# df6.drop(['数学'],axis=1,inplace=True) # axis=1表示的就是按列删除
# print(df6)
# df6.drop(columns='数学',inplace=True)
# print(df6)
# df6.drop(labels='英语',axis=1,inplace=True)
# print(df6)
df6.drop(['张三'],axis=0,inplace=True) # axis=0表示的就是按行删除
print(df6)
df6.drop(index='李四',inplace=True)
print(df6)
df6.drop(labels='王五', axis=0, inplace=True)
print(df6)# 带条件的删除
# 删除数学成绩小于60
df7 = pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)
# print(df[df['数学']<60])
# 增加条件：仅仅删除第一个元素
df7.drop(df[df['数学']<60].index[1],inplace=True)
print(df7)

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前言 首先简单介绍一下这个app是干啥的,实际上我的标题已经差不多说完了.....就是用户可以上传带有鸟类的图片或者视频,然后就可以得到相应的识别效果,这个app的需求是来自于我的一位朋友,所以我就做出来了 正文 讲一下基本用到的技术栈吧,前端用的react-native,后端用的是f…
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用栈实现队列——leetcode刷题

用栈实现队列——leetcode刷题

题目要求我们只用栈的基本操作 push to top 入栈&#xff0c;peek from top 返回栈顶元素&#xff0c;pop from top 移除并返回栈顶元素&#xff0c;size 栈的大小&#xff0c;is_empty 判断栈是否为空&#xff0c;这几个函数来实现队列&#xff0c;也就是说&#xff0c;我们在…
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salesforce 如何访问lwc组件

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访问lwc有哪些途径呢? Action ButtonTabAura use lwc(拓展)如何区分是新建页面还是编辑页面 Action Button xml文件中要配置tab<?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?> <LightningComponentBundle xmlns"http://soap.sforce.com/2006/04/…
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全景剖析阿里云容器网络数据链路（七）：Terway DataPath V2（Terway≥1.8.0）

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作者&#xff1a;余凯 前言 近几年&#xff0c;企业基础设施云原生化的趋势越来越强烈&#xff0c;从最开始的IaaS化到现在的微服务化&#xff0c;客户的颗粒度精细化和可观测性的需求更加强烈。容器网络为了满足客户更高性能和更高的密度&#xff0c;也一直在高速的发展和演…
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