Pandas光速入门-一文掌握数据操作

前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。

简介

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Pandas是Python的一个强大的数据分析库，是基于NumPy开发的。可以支持从各种格式的文件中导入数据，比如CSV、EXCEL、JSON、SQL等，并提供了两种数据结构Series和DataFrame，可以方便的对数据进行操作运算清洗加工等。

对了，与Python取自蟒蛇不同，Pandas取自Panel Data & Python Data Analysis（面板数据与Python 数据分析），而不是熊猫（doge）。

本文主要参考pandas文档。
Python环境搭建-从安装到Hello World

安装

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如果使用pip安装：

pip install pandas
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如果使用conda安装：

conda install pandas
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如果使用的是Pycham，可以直接打开File->settings->Project:->Python Interpreter中安装库。

可以打印pandas版本号即安装成功(●’◡’●)

import pandas as pd
print(pd.__version__)
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一般定义别名pd。

数据结构

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Paddas定义了两个数据结构Serise和DataFrame。

• Serise

Serise表示一维数据，可以理解位一维数组，或一列。

使用函数pandas.Series(data, index, dtype, name, copy)创建，介绍其中两个主要参数：1、data，数据源；2、index(可选)，索引，默认从数字0开始，也可以自定义索引。

举个栗子：

import pandas as pd

data = ["点赞", "收藏", "评论"]  # 定义数据
var = pd.Series(data)  # 创建一个Series型变量var
print(var)
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自定义索引例子：

import pandas as pd

data = ["点赞", "收藏", "评论"]
var = pd.Series(data, index=["a", "b", "c"])  # 指定索引为a、b、c
print(var)
print(var["a"])  # 打印索引a对应数据

print("----------")
data2 = {"a": "点赞", "b": "收藏", "c": "评论"}
var2 = pd.Series(data2)  # 等价于使用key-value数据
print(var2["b"])
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更多属性和方法可以用的时候查阅文档，不便赘述，后同。

• DataFrame

DataFrame表示二维数据，即二维数组，或表格。是由若干列Series组成的，每列的数据类型可以不同。

使用函数pandas.DataFrame(data, index, columns, dtype, copy)创建，data和index参数同Series，columns是列名，其实对应Series中的name。

import pandas as pd

data = [['Alice', 18], ['Bob', 20]]
var = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])  # 指定列名
print(var)
print("----------")
print(var['Name'])  # 打印指定列
print("----------")
print(var.loc[0])  # 打印第一行

# 与上等价
data2 = {'Name': ['Alice', 18], 'Age': ['Bob', 20]}
var2 = pd.DataFrame(data2)  # 等价同上
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数据读写

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上面的数据是直接定义的，但实际场景往往是从文件中读写数据，pandas可以支持很多文件格式，读取文件函数一般命名是read_*(路径)，比如常用的CSV文件读取使用函数read_csv()，类似的写文件函数是to_*(路径)。

这里以Kaggle中鸢尾花数据为例（下载链接），将文件解压到D盘。可以使用绝对路径D:\Iris_flower_dataset.csv，也可以将文件放在项目根目录下直接使用相对路径即可。

import pandas as pd

data = pd.read_csv("D:\\Iris_flower_dataset.csv")
print(data)
print("----------")
print(data.to_string())
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（插播反爬信息 ）博主CSDN地址：https://wzlodq.blog.csdn.net/
读写其他格式的文件也是一样的，也可以从格式A读取后写成格式B文件，排列组合。

import pandas as pd

data = pd.read_csv("D:\\Iris_flower_dataset.csv")
print(data.to_numpy())  # 转成numpy
data.to_json("D:\\Iris_flower_dataset.json")  # 写为json文件
data.to_xml("D:\\Iris_flower_dataset.xml")  # 需要lxml库支持 pip install lxml
data.to_excel("D:\\Iris_flower_dataset.xlsx")  # 需要openpyxl库支持 pip install openpyxl
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数据运算

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如果学过关系型数据库SQL的话，就很好理解。pandas对表的操作大多都支持，比如连接、合并、分组等操作。

比如函数concat(objs, axis, join, ignore_inde, keys, levels, names, verify_integrity, sort, copy)连接合并数据，主要参数objs表示数据；axis默认0表示以行为连接轴，为1表示以列为连接轴；join可以选外连接outer（默认）和内连接inner；ignore_inde默认Fasle，为True则忽略原索引；keys设置外层索引等；names设置索引名；

import pandas as pd
# 合并数据
s1 = pd.Series(['a', 'b'])
s2 = pd.Series(['c', 'd'])
print(pd.concat([s1, s2]))
# 忽略原索引
print("----------")
print(pd.concat([s1, s2], ignore_index=True))
# 设置外层索引
print("----------")
print(pd.concat([s1, s2], keys=['s1', 's2']))
# 设置索引名
print("----------")
print(pd.concat([s1, s2], keys=['s1', 's2'], names=['Series name', 'Row ID']))
# 外连接
print("----------")
df1 = pd.DataFrame(
    {
        "A": ["A0", "A1", "A2", "A3"],
        "B": ["B0", "B1", "B2", "B3"],
        "C": ["C0", "C1", "C2", "C3"],
        "D": ["D0", "D1", "D2", "D3"],
    },
    index=[0, 1, 2, 3],
)
df2 = pd.DataFrame(
    {
        "B": ["B2", "B3", "B6", "B7"],
        "D": ["D2", "D3", "D6", "D7"],
        "F": ["F2", "F3", "F6", "F7"],
    },
    index=[2, 3, 6, 7],
)
print(pd.concat([df1, df2], axis=1))
# 内连接
print("----------")
print(pd.concat([df1, df2], axis=1, join="inner"))
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使用函数groupby(by, axis, level, as_index, sort, group_keys, squeeze, observed, dropna)进行分组聚合，主要参数by设置需要映射的列；axis默认0表示以行为连接轴，为1表示以列为连接轴；level指定多层索引的组；dropna默认True删除含NA的行和列，为False则不删NA的行列。
然后可以对分组进行相关操作，如求和、平均数、最小最大值等等。

import pandas as pd

# 以Animal分组求Max Speed平均数
df = pd.DataFrame({'Animal': ['Falcon', 'Falcon',
                              'Parrot', 'Parrot'],
                   'Max Speed': [380., 370., 24., 26.]})
print(df)
print(df.groupby(['Animal']).mean())
# 是否显示NaN
print("----------")
l = [[1, 2, 3], [1, None, 4], [2, 1, 3], [1, 2, 2]]
df2 = pd.DataFrame(l, columns=["A", "B", "C"])
print(df2)
print(df2.groupby(['B']).sum())
print(df2.groupby(['B'], dropna=False).sum())
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数据清洗

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数据清洗是对一些无用的数据进行处理，以免影响实验结果，比如空值、错误格式、错误数据、重复数据等。

• 空值

对于空值，我们可以使用dropna()函数进行删除，或者使用fillna()函数对空值进行填充，比如可以填充平均数mean()、中位数median()、众数mode()或自定义等。

DataFrame.dropna(axis, how, thresh, subset, inplace)其中axis默认为0，表示逢空值删除整行，置为1则删除整列；how默认为 ‘any’ 如果一行（或列）有任何一个 NA 就去掉整行，置为’all’则 一行（或列）都是 NA 才去掉这整行；subset：指定要检查的列；inplace默认False，表示返回一个新的DataFrame，否则返回None并覆盖原数据。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([1, None, 3, 5], columns=["value"])
print(df)
# 删除空值
print("----------")
print(df.dropna())
# 填充空值
print("----------")
mid = df.median()  # 计算中位数
print(df.fillna(mid))
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• 错误格式

比如使用to_datetime()函数统一日期，to_numeric()统一浮点数，to_timedelta()统一时间。

import pandas as pd

# 统一日期格式
df = pd.DataFrame(['2022/9/01', '2022-09-02', '20220903'], columns=["Date"])
print(pd.to_datetime(df['Date']))
# 统一浮点数
print("----------")
df2 = pd.DataFrame(['20.2', '2022'], columns=["Number"])
print(pd.to_numeric(df2['Number']))
# 统一实际格式
print("----------")
df3 = pd.DataFrame(['1 days 06:05:01', '15.5s', '1h'], columns=["Time"])
print(pd.to_timedelta(df3['Time']))
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• 错误数据

可以使用drop()删除，或者loc()修改。根据实际场景进行操作即可。

import pandas as pd

person = {
    "name": ['AlicE', 'Bob', 'CASEY'],
    "age": [18, 340, 22]
}
df = pd.DataFrame(person)
# 删除年龄>120的
for x in df.index:
    if df.loc[x, "age"] > 120:  #loc[行索引，列名]
        df.drop(x, inplace=True)
# 修改名字为小写
for x in df.index:
    df.loc[x, "name"] = df.loc[x, "name"].lower()
print(df)
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• 重复数据

使用drop_duplicates() 函数可以直接删除重复值。

import pandas as pd

person = {
    "name": ['AlicE', 'Bob', 'Bob'],
    "age": [18, 34, 34]
}
df = pd.DataFrame(person)
print(df.drop_duplicates())
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数据可视化

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pandas里的plot()函数其实是对Matplotlib的封装，具体的绘图可参考我这篇博客：Matplotlib光速入门-从安装到绘图实战，这边简单举个例子就润了。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Series
ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range("1/1/2000", periods=1000))
ts = ts.cumsum()
ts.plot()
# DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=ts.index, columns=list("ABCD"))
df = df.cumsum()
df.plot()

plt.show()
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