pandas学习笔记

一.pandas简介

pandas是一个开源的python类库：用于数据分析、数据处理、数据可视化。有如下几个特点：

• 高性能
• 容易使用的数据结构
• 容易使用的数据分析工具

很方便和其他类库一起使用：

• numpy：用于数学计算
• scikit-learn：用于机器学习

安装pandas：pip install pandas

二.pandas实战

2.1 pandas数据读取

2.1.1读取csv，使用默认逗号分隔符

使用pd.read_csv读取数据

import pandas as pd
fpath="./bank_marketing_copy.csv"
#使用pd.read_csv读取数据
ratings = pd.read_csv(fpath)
#查看前几行数据
ratings.head()
1
2
3
4
5
6

查看数据的形状，返回（行数、列数）

ratings.shape
1

查看列名列表

ratings.columns
1

查看索引咧

ratings.index
1

查看每列的数据类型

ratings.dtypes
1

读取txt文件自定义分隔符

txt_path="./access_pvuv.txt"
pvuv = pd.read_csv(txt_path,sep="\t",header=None,names=['pdate','pv','uv'])
pvuv
1
2
3

读取excel文件

excel_path = "./pandasdata/access_pvuv.xlsx"
pvuv = pd.read_excel(excel_path)
pvuv
1
2
3

2.2 pandas数据结构dataFrame & Series

Dataframe：二维数据，整个表格，多行多列

Series：一维数据，一行一列

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

2.2.1 仅有数据列表即可产生最简单的series

import numpy as np
import pandas as pd
s1 = pd.Series([1,'a',5.2,7])
s1
1
2
3
4

获取索引

s1.index
1

获取数据

s1.values
1

创建一个具有标签索引的series

s2 = pd.Series([1,'a',5.2,7],index=['a','b','c','d'])
s2
1
2

使用python字典创建series

sdata = {'zhoujie':8888,'xiaohai':6666,'xiaoming':7777}
s3 = pd.Series(sdata)
s3
1
2
3

2.2.2 根据标签索引查询series数据

类似python的字段dict

s2['a']
1

s2[['a','b']]
1

type(s2[['a','b']])
1

2.2.3 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

根据多个字典序列创建dataframe

data = {
     'sdata':['zhoujie','xiaohai','xiaoming']
    ,'year':[2001,2002,2003]
    ,'pop':[1.5,1.7,3.6]
}
df  = pd.DataFrame(data)
df
1
2
3
4
5
6
7

df.dtypes
1

df.columns
1

2.2.4 从dataframe中查询出Series

1. 如果只查询一列、一行。返回的是pd.Series
2. 如果查询多行、多列，返回的是pd.DataFrame

df['year']
1

2.2.5 查询dataframe的一行，结果是一个pd.Series

2.2.5 查询dataframe的多行，结果是一个pd.Dataframe

2.3 pandas查询数据的几种方法

1. df.loc方法，根据行、列的标签值查询
2. df.iloc方法，根据行、列的数字位置查询
3. df.where方法
4. df.query方法
   .loc既能查询，又能覆盖写入，强烈推荐！

pandas使用df.loc查询数据的方法

1. 使用单个label值查询数据
2. 使用值列表批量查询
3. 使用数值区间进行范围查询
4. 使用条件表达式查询
5. 调用函数查询

注意

• 以上查询方法，既适用于行，也适用于列
• 注意观察降维dataFrame>Series>值

读取数据

数据为北京2018年全年天气预报

使用单个label值查询数据

行或者列都可以只传入单个值，实现精准匹配

使用值列表批量查询

使用数值区间进行范围查询

使用条件表达式查询

调用函数查询