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    iCoA首席特工 逍遥峡谷 发布：2020-02-09 更新：2020-02-09 浏览次 有0条评论
    内容简介

    相关关键词：Python   Pandas   DataFrame   数据分析  

    本文链接：https://www.icoa.cn/a/901.html

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    前面学习了 Python 第三方数据分析模块 Pandas 里一维数据 Series 的基础知识，本文我们学习 Pandas 里的 DataFrame 多维数据。

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    创建 DataFrame 数据

    我们可以使用字典来创建 DataFrame 数据。

    当然文档开头要导入 Pandas 数据，下面举例的时候，不再重复了：

    import pandas as pd
dict_data = {
    'Name':['Anna','Nina','Elena','Tom'],
    'Age':[12,11,3,8],
    'Gender':['Girl','Girl','Girl','Boy']}
data = pd.DataFrame(dict_data)
print(data)

    运行结果：

         Name  Age Gender
0   Anna   12   Girl
1   Nina   11   Girl
2  Elena    3   Girl
3    Tom    8    Boy

    也就是'Name' 'Age' 'Gender'这些是行，后面的是列。


    我们还可以自定义列的顺序：

    data = pd.DataFrame(dict_data, columns=['Gender','Name','Age'])
print(data)

    运行结果：

        Gender   Name  Age
0   Girl   Anna   12
1   Girl   Nina   11
2   Girl  Elena    3
3    Boy    Tom    8


    获得 DataFrame 数据中列的名称

    print(data.colums)

    运行结果：

    Index(['Gender', 'Name', 'Age'], dtype='object')


    获取 DataFrame 数据中某一列的数据

    下面两种方法都可以：

    print(data['Name'])
print(data.Age)

    运行结果：

    0     Anna
1     Nina
2    Elena
3      Tom
Name: Name, dtype: object
0    12
1    11
2     3
3     8
Name: Age, dtype: int64


    获取 DataFrame 数据中某一行的数据

    根据行号索引：

    print(data.iloc[0])

    运行结果：

    Gender    Girl
Name      Anna
Age         12
Name: 0, dtype: object


    如果有特殊索引值的话，可以根据行索引值：

    data.index = ['a','b','c','d']
print(data.loc['b'])

    运行结果：

    Gender    Girl
Name      Nina
Age         11
Name: b, dtype: object


    切片跟 Series 非常像，同样对切片的数据进行修改的话，会修改原数据值：

    slice_data = data['Age']
slice_data[0] = 9
print(data)

    运行结果：

        Gender   Name  Age
a   Girl   Anna    9
b   Girl   Nina   11
c   Girl  Elena    3
d    Boy    Tom    8


    所以如果想要切片数据作为一个独立的数据，不关联源数据，则在赋值的时候加一个.copy()函数即可：

    slice_data = data['Age'].copy()
slice_data[0] = 9
print(slice_data)
print(data)

    运行结果：

    a     9
b    11
c     3
d     8
Name: Age, dtype: int64
  Gender   Name  Age
a   Girl   Anna   12
b   Girl   Nina   11
c   Girl  Elena    3
d    Boy    Tom    8


    将 DataFrame 数据中的某一列修改为相同的数据：

    data['Age'] = 8
print(data)

    运行结果：

        Gender   Name  Age
a   Girl   Anna    8
b   Girl   Nina    8
c   Girl  Elena    8
d    Boy    Tom    8


    也可以批量填充 DataFrame 某一列的数据：

    data['Age'] = range(5,9)
print(data)

    运行结果：

        Gender   Name  Age
a   Girl   Anna    5
b   Girl   Nina    6
c   Girl  Elena    7
d    Boy    Tom    8


    可以使用 Series 数据修改 DataFrame 数据中的某一列

    age = pd.Series([8,7,6,9])
data['Age'] = age
print(data)

    运行结果：

        Gender   Name  Age
0   Girl   Anna    8
1   Girl   Nina    7
2   Girl  Elena    6
3    Boy    Tom    9


    如果 DataFrame 数据有特殊索引值，那么使用 Series 数据修改的时候，特殊索引值可以一一对应。

    dict_data = {
    'Name':['Anna','Nina','Elena','Tom'],
    'Age':[12,11,3,8],
    'Gender':['Girl','Girl','Girl','Boy']}
data = pd.DataFrame(dict_data, index=['a','b','c','d'])
age = pd.Series([18,17,15,9], index=['d','a','c','b'])
data['Age'] = age
print(age)
print(data)

    运行结果：

    d    18
a    17
c    15
b     9
dtype: int64
    Name  Age Gender
a   Anna   17   Girl
b   Nina    9   Girl
c  Elena   15   Girl
d    Tom   18    Boy


    删除 DataFrame 中的一列数据

    del data['Gender']
print(data)

    运行结果：

         Name  Age
a   Anna   12
b   Nina   11
c  Elena    3
d    Tom    8


    修改索引排序：

    data = data.reindex(['c','b','d','a'])
print(data)

    运行结果：

         Name  Age Gender
c  Elena    3   Girl
b   Nina   11   Girl
d    Tom    8    Boy
a   Anna   12   Girl


    如果修改索引的时候，索引数比原数据索引数多一行，则多的这行会被赋值 NaN

    data = data.reindex(['c','b','d','a','x'])
print(data)

    运行结果：

         Name   Age Gender
c  Elena   3.0   Girl
b   Nina  11.0   Girl
d    Tom   8.0    Boy
a   Anna  12.0   Girl


    如果修改索引的时候，想给增加的索引行赋值某个数，可以用给 fill_value 赋值的方法：

    data = data.reindex(['c','b','d','a','x'], fill_value=0)
print(data)

    运行结果：

         Name  Age Gender
c  Elena    3   Girl
b   Nina   11   Girl
d    Tom    8    Boy
a   Anna   12   Girl
x      0    0      0


    还可以使用插值法给空行赋值

    method = 'ffill' / method = 'pad' 是从最后一行赋值一组数据

    # method = 'bfill' / method = 'backfill' 这个应该是从前面赋值一组数据，但是没有运行成功不知道为什么

    data = pd.DataFrame(dict_data, index=['a','b','c','d'])
print(data)
data = data.reindex(['c','x','b','d','a'], method='ffill')
print(data)

    运行结果：

         Name  Age Gender
a   Anna   12   Girl
b   Nina   11   Girl
c  Elena    3   Girl
d    Tom    8    Boy
    Name  Age Gender
c  Elena    3   Girl
x    Tom    8    Boy
b   Nina   11   Girl
d    Tom    8    Boy
a   Anna   12   Girl


    扔掉包含缺失数据（为NaN）的行，即数据不全的行

    print(data.dropna)

    扔掉全部数据缺失的行

    print(data.dropna(how='all'))

    把数据缺失的行补充为指定数值

    print(data.fillna(0))

    运行结果：

        Name   Age Gender
c  Elena   9.0   Girl
x      0   0.0      0
b   Nina  11.0   Girl
d    Tom   8.0    Boy
a   Anna  12.0   Girl

    也可以指定列填充不同的默认值

    print(data.fillna({'Gender':'Girl','Age':8,'Name':'Unknow'}))

    运行结果：

          Name   Age Gender
c   Elena   9.0   Girl
x  Unknow   8.0   Girl
b    Nina  11.0   Girl
d     Tom   8.0    Boy
a    Anna  12.0   Girl


    删除某一行

    data = data.drop('d')


    筛选数据：

    print(data[data['Age'] > 9])
print(data[data['Gender'] == 'Girl'])
name_list = ['Nina','Anna','Elena']
print(data[data['Name'].isin(name_list)])

    运行结果：

        Name   Age Gender
b  Nina  11.0   Girl
a  Anna  12.0   Girl
    Name   Age Gender
c  Elena   9.0   Girl
b   Nina  11.0   Girl
a   Anna  12.0   Girl
    Name   Age Gender
c  Elena   9.0   Girl
b   Nina  11.0   Girl
a   Anna  12.0   Girl


    可以使用 groupby 对数据进行分组，之后可以使用.sum()/.mean()等函数进行计算

    data = pd.DataFrame({
    'id':['a','c','b','c','a'],
    'num':[1,2,3,4,5]
})
group_data = data.groupby('id')
sum_data = group_data.sum()
print(sum_data)

    运行结果：

            num
id
a     6
b     3
c     6


    数据按照索引名称进行排序

    print(data.sort_index()) #升序
print(data.sort_index(ascending=False)) #倒序

    运行结果：

         Name   Age Gender
a   Anna  12.0   Girl
b   Nina  11.0   Girl
c  Elena   9.0   Girl
d    Tom   8.0    Boy
x    NaN   NaN    NaN
    Name   Age Gender
x    NaN   NaN    NaN
d    Tom   8.0    Boy
c  Elena   9.0   Girl
b   Nina  11.0   Girl
a   Anna  12.0   Girl


    也可以按照某一列数据进行排序

    print(data.sort_values(by='Age'))
print(data.sort_values(by='Age',ascending=False))

    运行结果：

          Name   Age Gender
d    Tom   8.0    Boy
c  Elena   9.0   Girl
b   Nina  11.0   Girl
a   Anna  12.0   Girl
x    NaN   NaN    NaN
    Name   Age Gender
a   Anna  12.0   Girl
b   Nina  11.0   Girl
c  Elena   9.0   Girl
d    Tom   8.0    Boy
x    NaN   NaN    NaN


    数据汇总：

    数值则会相加，而字符串会连接在一起

    print(data)
print(data.sum())

    运行结果：

         Name  Age Gender
a   Anna   12   Girl
b   Nina   11   Girl
c  Elena    9   Girl
d    Tom    8    Boy
Name      AnnaNinaElenaTom
Age                     40
Gender     GirlGirlGirlBoy
dtype: object

    注意，如果数据中有 NaN，那么字符串连接就不会发生，数值列会相加

         Name   Age Gender
c  Elena   9.0   Girl
x    NaN   NaN    NaN
b   Nina  11.0   Girl
d    Tom   8.0    Boy
a   Anna  12.0   Girl
---------------
Age    40.0
dtype: float64

    数据统计相关函数：

    函数说明
     
    count
    		统计非NaN数据的数量
    min/max
    		统计最小值和最大值
    argmin/argmax
    		查找最小值和最大值的位置
    sum
    		计算数据的和
    mean
    		计算平均数
    median
    		计算中位数
    var
    		计算方差
    std
    		计算标准差


    可以使用多种方式对 DataFrame 进行索引

    data = pd.DataFrame(dict_data, index=[['a','a','b','b'],[1,2,3,2]])
print(data)

    运行结果：

           Name  Age Gender
a 1   Anna   12   Girl
  2   Nina   11   Girl
b 3  Elena    9   Girl
  2    Tom    8    Boy

    会对其中特殊索引值进行合并。


    对两个 DataFrame 数据进行连接：

    dict_data = {
    'Name':['Anna','Nina','Elena','Tom'],
    'Age':[12,11,9,8],
    'Gender':['Girl','Girl','Girl','Boy']}
class_data = {
    'Name':['Anna','Nina','Elena','Tom'],
    'Class':[1,3,2,4]
}
data1 = pd.DataFrame(dict_data)
data2 = pd.DataFrame(class_data)
data = pd.merge(data1,data2)
print(data)

    运行结果：

         Name  Age Gender  Class
0   Anna   12   Girl      1
1   Nina   11   Girl      3
2  Elena    9   Girl      2
3    Tom    8    Boy      4


    在对两个 DataFrame 数据连接的时候，如果数据行数不同，则只会留下重合的部分

    dict_data = {
    'Name':['Anna','Nina','Elena','Tom'],
    'Age':[12,11,9,8],
    'Gender':['Girl','Girl','Girl','Boy']}
class_data = {
    'Name':['Anna','Nina','Elena','Elsa'],
    'Class':[1,3,2,4]
}
data1 = pd.DataFrame(dict_data)
data2 = pd.DataFrame(class_data)
data = pd.merge(data1,data2)
print(data)

    运行结果：

         Name  Age Gender  Class
0   Anna   12   Girl      1
1   Nina   11   Girl      3
2  Elena    9   Girl      2


    如果想要两个 DataFrame 数据连接的时候，不丢弃掉非重合的部分，则需要添加一个参数 how：

    data = pd.merge(data1,data2,how='outer')

    输出结果：

         Name   Age Gender  Class
0   Anna  12.0   Girl    1.0
1   Nina  11.0   Girl    3.0
2  Elena   9.0   Girl    2.0
3    Tom   8.0    Boy    NaN
4   Elsa   NaN    NaN    4.0

    也可以只保留一个数据的参数，那么 how 的值为 left 或者 right，以左边为准，还是以右边为准：

    data = pd.merge(data1,data2,how='left')

    输出结果：

         Name  Age Gender  Class
0   Anna   12   Girl    1.0
1   Nina   11   Girl    3.0
2  Elena    9   Girl    2.0
3    Tom    8    Boy    NaN


    两个 DataFrame 数据连接的时候，想要以某一列的数据对齐进行连接，增加一个on参数就可以：

    data = pd.merge(data1,data2,on='Name')

    如果两个 DataFrame 数据中没有同名称的列，连接的时候，可以分别指定左右两个数据的某一列进行对齐

    data = pd.merge(data1,data2,left_on='Name',right_on='Student')


    Pandas 读写文件


    读取 CSV 文件：

    data = pd.read_csv('simple.csv')

    读取的时候，会默认把第一行当做标题行。

    如果读取的时候，源文件里没有标题行，则需要添加参数 header=None

    data = pd.read_csv('simple.csv',header=None)

    这时候，标题行则为0,1,2,3等数值。

    也可以使用names参数自定义标题行：

    data = pd.read_csv('simple.csv',names=['Name','Age','Class'])

    如果想把第一列当做索引列，则需要增加参数index_col，指定某一列为索引列

    data = pd.read_csv('simple.csv',names=['ID','Name','Age','Class'],index_col='ID')

    另外读取的时候，可以使用sep参数指定源文件的分隔符：

    data = pd.read_csv('simple.csv',sep=',')


    存储为 CSV 文件：

    data.to_csv('simple.csv')

    把 data 的数据存入csv文件。


    读取 Excel 文件：

    需要安装一个第三方模块 xlrd

    pip install xlrd -i https://pypi.douban.com/simple

    读取 Excel 文件

    file = pd.ExcelFile('simple.xlsx')
data = file.parse('Sheet1')

    其中 Sheet1 为 Excel 中想要读取的工作表的名称。


    Pandas VS Numpy

    读取文件的时候，Pandas 速度远远快于 Numpy，而且功能更强大。但是在数据运算方面 Numpy 更快一些。


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    关键词： Python   Pandas   DataFrame   数据分析  


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