• 【Python 基础 2023 最新】第七课 Pandas

    【Python 基础 2022 最新】第七课 Pandas

    概述

    从今天开始, 小白我将带领大家学习一下 Python 零基础入门的内容. 本专栏会以讲解 + 练习的模式, 带领大家熟悉 Python 的语法, 应用, 以及代码的基础逻辑.
    在这里插入图片描述

    Pandas 是什么?

    Pandas 是一个开源的 Python 数据分析库, 它提供了大量功能, 能够帮助我们轻松的处理结构化数据. 在数据清洗, 转换, 分析中 Pandas 都是我们的得力助手.

    Pandas

    Pandas 的应用场景

    Pandas 的主要应用场景:

    • 数据清洗: 如处理丢失的数据, 过滤数据等
    • 数据转换: 如创建新的数据结构, 聚合数据等
    • 数据分析: 如计算统计量, 对数据进行分组和汇总等
    • 数据可视化: 与其他库 (Matplotlib, Seaborn) 结合, 绘制可视化图表

    安装 Pandas

    在 cmd 中输入:

    pip install pandas

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    查看是否安装成功:

    import pandas as pd

    • 1

    Pandas 数据结构

    Pandas 有两个核心的数据结构. “Series” 和 “DataFrame”.

    Series 数组

    什么是 Series?

    Series 是一个一维的标签化数组, Series 它可以容纳任何数据类型 (整型, 字符串, 浮点数, Python 对象等). Series 与普通的 Python 列表相似, 但是具有更多的功能和灵活性.

    Series 创建

    格式:

    pd.Series(data, index=None, dtype=None, name=None, copy=None, fastpath=False)

    • 1

    参数:

    • data: 列表状数据
    • index: 索引, 默认为 None
    • drype: 返回的 Series 数组的类型, 默认为 None
    • name: Series 数组的名字, 默认为 None
    • copy: 复制输入的数据, 默认为 None

    例子:

    import pandas as pd


# 创建 Series 数组
list1 = [1, 2, 3]  # 创建列表
series1 = pd.Series(list1)  # 通过 list 创建 Series 数组
print(series1) # 调试输出

import pandas as pd

# 创建 Series 数组, 带 Index
student_name = ["张三", "李四", "我是小白呀"]  # 创建学生名字列表, 用于索引学生id
student_id = [1, 2, 3]  # 创建学生 id 列表
series2 = pd.Series(student_id, index=student_name)  # 创建 Series 数组
print(series2)  # 调试输出

# 通过字典创建 Series 数组
dict1 = {'a':1,'b':2, 'c':3}  # 创建字典
series3 = pd.Series(dict1)  # 通过字典创建 Series 数组
print(series3)  # 调试输出

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    输出结果:

    0    1
1    2
2    3
dtype: int64
张三       1
李四       2
我是小白呀    3
dtype: int64
a    1
b    2
c    3
dtype: int64

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    Series 数组操作

    数据检索

    Series 数组中, 我们可以通过索引来实现数据检索.

    例子:

    import pandas as pd


# 创建 Series 数组, 带 Index
student_name = ["张三", "李四", "我是小白呀"]  # 创建学生名字列表, 用于索引学生id
student_id = [1, 2, 3]  # 创建学生 id 列表
series1 = pd.Series(student_id, index=student_name)  # 创建 Series 数组
print(series1)  # 调试输出

# 数据检索
zhangsan_id = series1["张三"]  # 通过索引提取张三对应的 id
lisi_id = series1["李四"]  # 通过索引提取李四对应的 id
iamarookie_id = series1["我是小白呀"]  # 通过索引提取小白对应的 id
print("张三的 id:", zhangsan_id)
print("李四的 id:", lisi_id)
print("张三的 id:", iamarookie_id)

# 多重检索
ids = series1[["张三", "李四"]]  # 通过索引提取张三和李四的 id
print("张三 & 李四的 id: \n{}".format(ids))  # 调试输出

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    输出结果:

    张三       1
李四       2
我是小白呀    3
dtype: int64
张三的 id: 1
李四的 id: 2
张三的 id: 3
张三 & 李四的 id: 
张三    1
李四    2
dtype: int64

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    数据修改

    Series 数组中, 可以用过索引来修改 Series 中的数据.

    例子:

    import pandas as pd


# 创建 Series 数组, 带 Index
student_name = ["张三", "李四", "我是小白呀"]  # 创建学生名字列表, 用于索引学生id
student_id = [1, 2, 3]  # 创建学生 id 列表
series1 = pd.Series(student_id, index=student_name)  # 创建 Series 数组
print(series1)  # 调试输出

# 数据修改
series1["张三"] = 123  # 将 Series 数组中, 索引张三对应的 id 修改为 123
print(series1)  # 调试输出

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    输出结果:

    张三       1
李四       2
我是小白呀    3
dtype: int64
张三       123
李四         2
我是小白呀      3
dtype: int64

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    过滤

    Series 数组可以用过布尔索引来实现数据过滤.

    例子:

    import pandas as pd


# 创建关于学生成绩的 Series 数组
student_name = ["张三", "李四", "我是小白呀"]  # 创建学生名字列表, 用于索引学生成绩
student_grade = [88, 90, 55]  # 创建学生成绩列表
series1 = pd.Series(student_grade, index=student_name)  # 创建 Series 数组
print(series1)  # 调试输出

# 数据修改
result = series1[series1 < 60]
print("成绩不及格的同学: \n{}".format(result))  # 调试输出

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    输出结果:

    张三       88
李四       90
我是小白呀    55
dtype: int64
成绩不及格的同学: 
我是小白呀    55
dtype: int64

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    Series 数组运算

    import pandas as pd


# 创建关于学生成绩的 Series 数组
student_name = ["张三", "李四", "我是小白呀"]  # 创建学生名字列表, 用于索引学生成绩
student_grade = [88, 90, 55]  # 创建学生成绩列表
series1 = pd.Series(student_grade, index=student_name)  # 创建 Series 数组
print("加分前: \n{}".format(series1))  # 调试输出

# Series 数组运算
series1 = series1 + 5  # 鉴于小白同学不及格, 老师觉得给大家都加 5 分
print("加分后: \n{}".format(series1))  # 调试输出

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    输出结果:

    加分前: 
张三       88
李四       90
我是小白呀    55
dtype: int64
加分后: 
张三       93
李四       95
我是小白呀    60
dtype: int64

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    总结

    Pandas 中的 Series 提供了一种灵活且强大的方式来处理数据. 无论是数据分析, 数据清洗还是数据操作, Series 都是一个非常有用的工具.

    什么是 DataFrame

    DataFrame 是一个二维的标签化数据结构, 类似于一个 Excel 表格. DataFrame 中的值都是相同长度的 Series, DataFrame 是 Pandas 最常用和强大的数据结构.

    DataFrame 创建

    通过使用pd.DataFrame函数我们可以创建 DataFrame 数组, DataFrame 可以由多种数据穿点, 如字典, 列表, 或外部文件.

    格式:

    pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=None)

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    参数:

    • data: 列表状数据
    • index: 索引, 默认为 None
    • columns: 列名, 默认为 None
    • detype: 返回的 Series 数组的类型, 默认为 None
    • copy: 复制输入的数据, 默认为 None

    例子:

    import pandas as pd


# 创建 DataFrame 数组
data = {"名字":["张三", "李四", "我是小白呀"], "年龄":[25, 32, 18]}  # 创建字典
df = pd.DataFrame(data)  # 由字典创建 DataFrame 数组
print(df)  # 调试输出

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    输出结果:

          名字  年龄
0     张三  25
1     李四  32
2  我是小白呀  18

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    DataFrame 操作

    数据检索

    通过列名, 我们可以检索 DataFrame 中的数据.

    例子:

    import pandas as pd


# 创建 DataFrame 数组
data = {"名字":["张三", "李四", "我是小白呀"], "年龄":[25, 32, 18]}  # 创建字典
df = pd.DataFrame(data)  # 由字典创建 DataFrame 数组
print(df)  # 调试输出

# 检索名字列
name = df["名字"]  # 提取名字列
print("提取名字列: \n{}".format(name))  # 调试输出

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    输出结果:

          名字  年龄
0     张三  25
1     李四  32
2  我是小白呀  18
提取名字列: 
0       张三
1       李四
2    我是小白呀
Name: 名字, dtype: object

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    筛选数据

    例子:

    import pandas as pd


# 创建 DataFrame 数组
data = {"名字":["张三", "李四", "我是小白呀"], "年龄":[25, 32, 18]}  # 创建字典
df = pd.DataFrame(data)  # 由字典创建 DataFrame 数组
print(df)  # 调试输出

# 检索名字列
name = df["名字"]  # 提取名字列
print("提取名字列: \n{}".format(name))  # 调试输出

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    输出结果:

          名字  年龄
0     张三  25
1     李四  32
2  我是小白呀  18
提取名字列: 
0       张三
1       李四
2    我是小白呀
Name: 名字, dtype: object

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    排序

    格式:

    pd.DataFrame.sort_values(by, *, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', ignore_index=False, key=None)

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    参数:

    • axis: 轴, 默认为纵向排序
    • ascending: 从低到高
    • inplace: 替换原本 DataFrame, 默认为 False

    例子:

    import pandas as pd


# 创建 DataFrame 数组
data = {"名字":["张三", "李四", "我是小白呀"], "年龄":[25, 32, 18]}  # 创建字典
df = pd.DataFrame(data)  # 由字典创建 DataFrame 数组
print(df)  # 调试输出

# DataFrame 排序
df = df.sort_values(by="年龄")  # 通过布尔条件筛选特定数据
df.reset_index(inplace=True)  # 重新索引
print("排序: \n{}".format(df))  # 调试输出

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    注: 通过df.reset_index(inplace=True), DataFrame 数组会进行重新索引.

    聚合

    我们可以对 DataFrame 数字进行各种聚合操作.

    例子:

    import pandas as pd


# 创建 DataFrame 数组
data = {"名字":["张三", "李四", "我是小白呀"], "年龄":[25, 32, 18]}  # 创建字典
df = pd.DataFrame(data)  # 由字典创建 DataFrame 数组
print(df)  # 调试输出

# DataFrame 聚合
mean = df["年龄"].mean()  # 通过布尔条件筛选特定数据
print("平均年龄:", mean)  # 调试输出

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    输出结果:

          名字  年龄
0     张三  25
1     李四  32
2  我是小白呀  18
平均年龄: 25.0

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    增删

    import pandas as pd


# 创建 DataFrame 数组
data = {"名字":["张三", "李四", "我是小白呀"], "年龄":[25, 32, 18]}  # 创建字典
df = pd.DataFrame(data)  # 由字典创建 DataFrame 数组
print(df)  # 调试输出

# 添加列
data["成绩"] = [78, 82, 60]  # 添加一个新的列, 成绩
print(df)  # 调试输出

# 删除列
del data["年龄"]  # 删除年龄列
print(df)

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    输出结果:

          名字  年龄
0     张三  25
1     李四  32
2  我是小白呀  18
      名字  年龄
0     张三  25
1     李四  32
2  我是小白呀  18
      名字  年龄
0     张三  25
1     李四  32
2  我是小白呀  18

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    数据加载

    我们经常会遇到需要从 csv 文件中加塞数据的情况. Pandas 中提供了read_csv方法, 使得我们从 csv 文件中加载数据变得非常简单.

    CSV 文件加载

    格式:

    pandas.read_csv(filepath_or_buffer, *, sep=_NoDefault.no_default, delimiter=None, header='infer', names=_NoDefault.no_default, index_col=None, usecols=None, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=False, skiprows=None, skipfooter=0, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, verbose=False, skip_blank_lines=True, parse_dates=None, infer_datetime_format=_NoDefault.no_default, keep_date_col=False, date_parser=_NoDefault.no_default, date_format=None, dayfirst=False, cache_dates=True, iterator=False, chunksize=None, compression='infer', thousands=None, decimal='.', lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, doublequote=True, escapechar=None, comment=None, encoding=None, encoding_errors='strict', dialect=None, on_bad_lines='error', delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None, storage_options=None, dtype_backend=_NoDefault.no_default)

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    参数:

    • filepath_or_buffer: 文件路径
    • header: 表头
    • names: 列名

    例子:

    import pandas as pd


# 读取 txt/csv
data = pd.read_csv("test.txt", header=None, names=["链接"])
print(data)  # 调试输出

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    输出结果:

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0  http://melanz.phorum.pl/viewtopic.php?f=7&t=64041
1  http://www.reo14.moe.go.th/phpBB3/viewtopic.ph...
2  https://www.xroxy.com/xorum/viewtopic.php?p=30...
3  http://armasow.forumbb.ru/viewtopic.php?id=840...
4  http://telecom.liveforums.ru/viewtopic.php?id=...
5  http://www.crpsc.org.br/forum/viewtopic.php?f=...
6  http://community.getvideostream.com/topic/4803...
7  http://www.shop.minecraftcommand.science/forum...
8  https://www.moddingway.com/forums/thread-31914...
9  https://webhitlist.com/forum/topics/main-featu...

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    Excel 文件加载

    例子:

    df = pd.read_excel('path_to_file.xlsx')

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    数据探索

    在 DataFrame 中, 我们可以用过一些函数来查看 DataFrame 数据的基本结构和内容.

    常用函数:

    • df.info(): 返回数据基本信息, 包括数据类型, 非空等
    • df.head(): 显示前 5 行
    • df.tail(): 显示最后 5 行
    • df.describe(): 显示基本统计信息, 包括: 如平均值, 标准差, 最小值, 25th, 50th (中位数) 和 75th 百分位数, 最大值等

    例子:

    import pandas as pd


# 读取数据
data = pd.read_csv("students.txt", header=None)
print(data.info())  # 显示总览, 包括每列的数据类型和非空值的数量
print(data.head())  # 显示前 5 行
print(data.tail())  # 显示后 5 行
print(data.describe())  # 显示基本统计信息

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    调试输出:

    
RangeIndex: 131 entries, 0 to 130
Data columns (total 2 columns):
0    131 non-null object
1    131 non-null object
dtypes: object(2)
memory usage: 2.1+ KB
None
                      0                   1
0  c1235666 Fink-Nottle      Augustus James
1    c3456765 O'Mahoney            Geoffrey
2       c8732719 De Leo   Victoria Margaret
3     c9676814 Thompson             Sabrina
4         c4418710 Heck               Kevin
                    0                        1
126     c6060052 Long                  Marilyn
127    c2390980 Martz       Perry Tony William
128   c5456142 Wilson          Christine Mabel
129    c1036678 Bunch            Richard Frank
130  c8306065 Hartley   Marcel Jonathan Philip
                    0        1
count             131      131
unique            131      127
top     c3827371 Bush   Thomas
freq                1        2

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    Pandas 缺失值填充

    大多情况下, 数据可能不总是完整的, 所以我们要处理数据丢失. Pandas 提供了多种处理缺失数据的方法.

    识别缺失值

    在 Pandas 中, 缺失值通常表示为 “NaN” (Not a Number). 我们可以使用isnull()函数或者isna()函数来列出数据中的缺失值.

    以下数据就缺失 Fare 列中的几个值:

         PassengerId  Survived  Pclass  ...      Fare        Cabin  Embarked
0              1         0       3  ...    7.2500          NaN         S
1              2         1       1  ...   71.2833          C85         C
2              3         1       3  ...    7.9250          NaN         S
3              4         1       1  ...   53.1000         C123         S

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    例子:

    import pandas as pd


# 读取数据
data = pd.read_csv("train.csv")
print(data)

# 调试输出每列的缺失值
print(data.isnull().sum())

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    输出结果:

         PassengerId  Survived  Pclass  ...      Fare        Cabin  Embarked
0              1         0       3  ...    7.2500          NaN         S
1              2         1       1  ...   71.2833          C85         C
2              3         1       3  ...    7.9250          NaN         S
3              4         1       1  ...   53.1000         C123         S
4              5         0       3  ...    8.0500          NaN         S
5              6         0       3  ...    8.4583          NaN         Q
6              7         0       1  ...   51.8625          E46         S
7              8         0       3  ...   21.0750          NaN         S
8              9         1       3  ...   11.1333          NaN         S
9             10         1       2  ...   30.0708          NaN         C
10            11         1       3  ...   16.7000           G6         S
11            12         1       1  ...   26.5500         C103         S
12            13         0       3  ...    8.0500          NaN         S
13            14         0       3  ...   31.2750          NaN         S
14            15         0       3  ...    7.8542          NaN         S
15            16         1       2  ...   16.0000          NaN         S
16            17         0       3  ...   29.1250          NaN         Q
17            18         1       2  ...   13.0000          NaN         S
18            19         0       3  ...   18.0000          NaN         S
19            20         1       3  ...    7.2250          NaN         C
20            21         0       2  ...   26.0000          NaN         S
21            22         1       2  ...   13.0000          D56         S
22            23         1       3  ...    8.0292          NaN         Q
23            24         1       1  ...   35.5000           A6         S
24            25         0       3  ...   21.0750          NaN         S
25            26         1       3  ...   31.3875          NaN         S
26            27         0       3  ...    7.2250          NaN         C
27            28         0       1  ...  263.0000  C23 C25 C27         S
28            29         1       3  ...    7.8792          NaN         Q
29            30         0       3  ...    7.8958          NaN         S
..           ...       ...     ...  ...       ...          ...       ...
861          862         0       2  ...   11.5000          NaN         S
862          863         1       1  ...   25.9292          D17         S
863          864         0       3  ...   69.5500          NaN         S
864          865         0       2  ...   13.0000          NaN         S
865          866         1       2  ...   13.0000          NaN         S
866          867         1       2  ...   13.8583          NaN         C
867          868         0       1  ...   50.4958          A24         S
868          869         0       3  ...    9.5000          NaN         S
869          870         1       3  ...   11.1333          NaN         S
870          871         0       3  ...    7.8958          NaN         S
871          872         1       1  ...   52.5542          D35         S
872          873         0       1  ...    5.0000  B51 B53 B55         S
873          874         0       3  ...    9.0000          NaN         S
874          875         1       2  ...   24.0000          NaN         C
875          876         1       3  ...    7.2250          NaN         C
876          877         0       3  ...    9.8458          NaN         S
877          878         0       3  ...    7.8958          NaN         S
878          879         0       3  ...    7.8958          NaN         S
879          880         1       1  ...   83.1583          C50         C
880          881         1       2  ...   26.0000          NaN         S
881          882         0       3  ...    7.8958          NaN         S
882          883         0       3  ...   10.5167          NaN         S
883          884         0       2  ...   10.5000          NaN         S
884          885         0       3  ...    7.0500          NaN         S
885          886         0       3  ...   29.1250          NaN         Q
886          887         0       2  ...   13.0000          NaN         S
887          888         1       1  ...   30.0000          B42         S
888          889         0       3  ...   23.4500          NaN         S
889          890         1       1  ...   30.0000         C148         C
890          891         0       3  ...    7.7500          NaN         Q

[891 rows x 12 columns]
PassengerId      0
Survived         0
Pclass           0
Name             0
Sex              0
Age            177
SibSp            0
Parch            0
Ticket           0
Fare             0
Cabin          687
Embarked         2
dtype: int64

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    使用dropna()舍弃缺失值

    df.dropna()可以帮助我们删除数据中所有缺失的行.

    例子:

    import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个模拟数据集
data = {
    'Product': ['Apple', 'Banana', 'Cherry', 'Date', 'Fig', 'Grape', 'Mango', 'Watermelon'],
    'Price': [1, 0.5, np.nan, 0.75, np.nan, 2.5, 1.2, np.nan],
    'Date_sold': [np.nan, '2023-01-15', '2023-01-16', '2023-01-17', '2023-01-18', '2023-01-19', np.nan, '2023-01-21']
}

df = pd.DataFrame(data)
print("原始数据:")
print(df)

# 删除任何含有 NaN 的行
df_dropped = df.dropna()
print("\n删除含有 NaN 后的数据:")
print(df_dropped)

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    输出结果:

    原始数据:
      Product  Price   Date_sold
0       Apple   1.00         NaN
1      Banana   0.50  2023-01-15
2      Cherry    NaN  2023-01-16
3        Date   0.75  2023-01-17
4         Fig    NaN  2023-01-18
5       Grape   2.50  2023-01-19
6       Mango   1.20         NaN
7  Watermelon    NaN  2023-01-21

删除含有 NaN 后的数据:
  Product  Price   Date_sold
1  Banana   0.50  2023-01-15
3    Date   0.75  2023-01-17
5   Grape   2.50  2023-01-19

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    使用fillna()填充缺失值

    df.fillna()帮助我们使用指定的值填充缺失数据.

    例子:

    import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个模拟数据集
data = {
    'Product': ['Apple', 'Banana', 'Cherry', 'Date', 'Fig', 'Grape', 'Mango', 'Watermelon'],
    'Price': [1, 0.5, np.nan, 0.75, np.nan, 2.5, 1.2, np.nan],
    'Date_sold': [np.nan, '2023-01-15', '2023-01-16', '2023-01-17', '2023-01-18', '2023-01-19', np.nan, '2023-01-21']
}

df = pd.DataFrame(data)
print("原始数据:")
print(df)

# 使用固定值填充
df1 = df.copy()
df1['Price'].fillna("1", inplace=True)
print("\n使用固定值填充后的数据:")
print(df1)

# 使用前一个值填充
df2 = df.copy()
df2['Price'].fillna(method='ffill', inplace=True)
print("\n使用前一个值填充后的数据:")
print(df2)

# 使用平均值填充
df3 = df.copy()
df3['Price'].fillna(df3['Price'].mean(), inplace=True)
print("\n使用平均值填充后的数据:")
print(df3)

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    输出结果:

    原始数据:
      Product  Price   Date_sold
0       Apple   1.00         NaN
1      Banana   0.50  2023-01-15
2      Cherry    NaN  2023-01-16
3        Date   0.75  2023-01-17
4         Fig    NaN  2023-01-18
5       Grape   2.50  2023-01-19
6       Mango   1.20         NaN
7  Watermelon    NaN  2023-01-21

使用固定值填充后的数据:
      Product Price   Date_sold
0       Apple     1         NaN
1      Banana   0.5  2023-01-15
2      Cherry     1  2023-01-16
3        Date  0.75  2023-01-17
4         Fig     1  2023-01-18
5       Grape   2.5  2023-01-19
6       Mango   1.2         NaN
7  Watermelon     1  2023-01-21

使用前一个值填充后的数据:
      Product  Price   Date_sold
0       Apple   1.00         NaN
1      Banana   0.50  2023-01-15
2      Cherry   0.50  2023-01-16
3        Date   0.75  2023-01-17
4         Fig   0.75  2023-01-18
5       Grape   2.50  2023-01-19
6       Mango   1.20         NaN
7  Watermelon   1.20  2023-01-21

使用平均值填充后的数据:
      Product  Price   Date_sold
0       Apple   1.00         NaN
1      Banana   0.50  2023-01-15
2      Cherry   1.19  2023-01-16
3        Date   0.75  2023-01-17
4         Fig   1.19  2023-01-18
5       Grape   2.50  2023-01-19
6       Mango   1.20         NaN
7  Watermelon   1.19  2023-01-21

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    去重

    去重:

    df.drop.duplicates()

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    数据转换:

    df['column_name'] = df['column_name'].astype('new_type')  # 转换数据类型
df['new_column'] = df['column1'] + df['column2']

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    inplace 参数

    Pandas 中 inplace 参数在很多函数中都会有, 它的作用是: 是否在原对象基础上进行修改.

    inplace 中 True 和 False 的意思:

    • inplace = True: 不创建新的对象, 直接对原始对象进行修改
    • inplace = False: 对数据进行修改, 创建并返回新的对象承载其修改结果

    例子:

    # 以下两行代码意思相同
df.dropna(inplace=True)  # 直接对 df 对象进行修改
df_dropped = df.dropna(inplace=True)  # 对 df 进行修改并返回对象

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    inplace 参数在函数中默认是 False，即创建新的对象进行修改, 原对象不变, 和深复制和浅复制有些类似.

    数据合并, 连接与管理

    合并

    contact()函数可以帮助我们连接两个或者多个数据.

    格式:

    df.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,
           keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False,
           sort=None, copy=True)

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    参数:

    • objs: 需要拼接的数字
    • join: 拼接模式
    • join_axes: 拼接轴

    例子:

    import pandas as pd


# 初始化 DataFrame 数组
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
                   'B': ['B0', 'B1', 'B2']})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A3', 'A4', 'A5'],
                   'B': ['B3', 'B4', 'B5']})
# 调试输出
print(df1)
print(df2)

# 进行 concat 连接
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)

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    调试输出:

        A   B
0  A0  B0
1  A1  B1
2  A2  B2
    A   B
0  A3  B3
1  A4  B4
2  A5  B5
    A   B
0  A0  B0
1  A1  B1
2  A2  B2
0  A3  B3
1  A4  B4
2  A5  B5

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    ```merge()``函数也可以帮助我们进行合并操作, 类似于 SQL 的 JOIN.

    例子:

    import pandas as pd


# 初始化 DataFrame 数组
left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2'],
                     'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
                     'B': ['B0', 'B1', 'B2']})
right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2'],
                      'C': ['C0', 'C1', 'C2'],
                      'D': ['D0', 'D1', 'D2']})

# 调试输出
print(left)
print(right)

# 使用 merge 拼接
result = pd.merge(left, right, on='key')
print(result)

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    输出结果:

      key   A   B
0  K0  A0  B0
1  K1  A1  B1
2  K2  A2  B2
  key   C   D
0  K0  C0  D0
1  K1  C1  D1
2  K2  C2  D2
  key   A   B   C   D
0  K0  A0  B0  C0  D0
1  K1  A1  B1  C1  D1
2  K2  A2  B2  C2  D2

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    分组与聚合

    使用groupby()可以将数组框按列值分组, 然后对每个组应用聚合函数.

    常见的聚合函数:

    • sum(): 求和
    • mean(): 平均数
    • median(): 求中位数
    • min(): 求最小值
    • max(): 求最大值

    例 1:

    import pandas as pd


# 初始化 DataFrame 数组
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar'],
                   'B': [1, 2, 3, 4],
                   'C': [2.0, 3.0, 4.0, 5.0]})
print(df)

# 聚合求和
grouped = df.groupby('A').sum()
print(grouped)


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    调试输出:

         A  B    C
0  foo  1  2.0
1  bar  2  3.0
2  foo  3  4.0
3  bar  4  5.0
     B    C
A          
bar  6  8.0
foo  4  6.0

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    例 2, 关于全球员工薪水的数据集:

    import pandas as pd

# 数据集
data = {
    'Country': ['USA', 'India', 'UK', 'USA', 'India', 'UK', 'USA', 'India'],
    'Employee': ['Sam', 'Amit', 'John', 'Alice', 'Alok', 'Bob', 'Charlie', 'Deepak'],
    'Salary': [70000, 45000, 60000, 80000, 50000, 55000, 85000, 65000]
}

# 初始化 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

# 使用 goupby() 根据国家计算平均薪水
salary_by_country = df.groupby("Country")["Salary"].mean()
print("平均薪水:", salary_by_country)

# 使用 groupby() 计算每个国家的员工数
employee_by_country = df.groupby("Country")["Employee"].count()
print("员工数量: \n{}",format(employee_by_country))

# 多重聚合
result = df.groupby("Country")['Salary'].agg(['mean', 'median', 'sum', 'max', 'min'])
print(result)

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    输出结果:

      Country Employee  Salary
0     USA      Sam   70000
1   India     Amit   45000
2      UK     John   60000
3     USA    Alice   80000
4   India     Alok   50000
5      UK      Bob   55000
6     USA  Charlie   85000
7   India   Deepak   65000
平均薪水: Country
India    53333.333333
UK       57500.000000
USA      78333.333333
Name: Salary, dtype: float64
员工数量: 
{} Country
India    3
UK       2
USA      3
Name: Employee, dtype: int64
                 mean  median     sum    max    min
Country                                            
India    53333.333333   50000  160000  65000  45000
UK       57500.000000   57500  115000  60000  55000
USA      78333.333333   80000  235000  85000  70000

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    时间序列分析

    Pandas 提供了 “datatime” 和 “timedelta” 类型, 用于处理时间数据.

    例子:

    import pandas as pd


# 时间序列分析
data = pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-02-01'])
print(data)  # 调试输出

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    输出结果:

    DatetimeIndex(['2023-01-01', '2023-02-01'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

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    数据可视化

    我们可以通过 Pandas 进行基本的数据可视化.

    Pandas 除了能进行数据处理和分析的功能外, 还提供了简单直观的绘制方法:

    • ````plot()```: 绘制线图, 通常用于时间序列数据
    • hist(): 绘制直方图, 有助于观察数据分布
    • boxpolt(): 绘制箱线图, 可用于观察数据的中位数, 分位数等统计指标

    使用plot绘制线图:

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


# 生成示例数据
date_rng = pd.date_range(start='2020-01-01', end='2020-12-31', freq='D')
df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
df['data'] = np.random.randint(0, 100, size=(len(date_rng)))


df.set_index('date', inplace=True)
df.plot(figsize=(10, 6))
plt.title('Time Series Data Visualization')
plt.ylabel('Random Data')
plt.show()

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    请添加图片描述

    使用hist()绘制直方图:

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

# 生成示例数据
date_rng = pd.date_range(start='2020-01-01', end='2020-12-31', freq='D')
df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
df['data'] = np.random.randint(0, 100, size=(len(date_rng)))

# 绘制直方图
df['data'].hist(bins=30, figsize=(10, 6))
plt.title('Histogram Data Visualization')
plt.xlabel('Random Data')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

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    输出结果:
    请添加图片描述
    使用boxplot()绘制箱线图:

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


# 生成示例数据
date_rng = pd.date_range(start='2020-01-01', end='2020-12-31', freq='D')
df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
df['data'] = np.random.randint(0, 100, size=(len(date_rng)))

# 绘制箱线图
df.boxplot(column='data', figsize=(6, 10))
plt.title('Boxplot Data Visualization')
plt.ylabel('Random Data')
plt.show()

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    输出结果:
    请添加图片描述

    总结

    Pandas 在数据分析中的重要性. Pandas 是 Python 数据分析中的一个不可或缺的库. 通过 Pandas, 数据科学家和数据分析师能够轻松的读取, 处理, 分析和可视化数据.

    Pandas 的一些关键点:

    1. 灵活性与效率:

    练习

    数据集介绍

    泰坦尼克号数据集。这个数据集包含了泰坦尼克号上乘客的信息和他们是否在沉船事故中生还。

    数据描述：

    • PassengerId：乘客编号
    • Survived：是否生还（0 = No, 1 = Yes）
    • Pclass：票的类别（1 = 1st, 2 = 2nd, 3 = 3rd）
    • Name：乘客姓名
    • Sex：性别
    • Age：年龄
    • SibSp：在船上的兄弟姐妹和配偶的数量
    • Parch：在船上的父母和子女的数量
    • Ticket：票号
    • Fare：票价
    • Cabin：船舱号
    • Embarked：登船港口（C = Cherbourg, Q = Queenstown, S = Southampton）

    数据记载

    下载泰坦尼克号数据集：点此下载
    使用 Pandas 读取下载的 CSV 文件。

    数据初步探索

    数据初步探索:

    • 描述数据集的大小、列的数据类型。
    • 查看数据集中是否有缺失值，并决定如何处理它们。

    数据筛选与操作

    数据筛选与操作：

    • 选择 Pclass, Sex, 和 Survived 列进行进一步分析。
    • 找出所有在1等舱的女性乘客。
      创建一个新列 IsChild，标记年龄小于18岁的乘客。

    数据统计与聚合

    数据统计与聚合：

    • 计算女性乘客的平均生还率。
    • 对 Pclass 使用 groupby()，并计算每个类别的平均生还率。
    • 创建一个数据透视表，显示不同舱位和性别的生还率。

    数据清洗

    数据清洗：

    • 处理 Age 列的缺失值，可以考虑填充平均年龄或使用其他方法。
    • 根据姓名查找可能的重复乘客。
    • 将 Sex 列转换为数值型，如：0为male，1为female。

    数据可视化

    数据可视化：

    • 使用 Pandas 绘制不同 Pclass 的生还率条形图。
    • 绘制 Age 列的直方图，观察乘客年龄分布。
    • 对 Fare 列绘制箱线图，观察票价的分布。

    参考答案

    import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt


# 读取数据
data = pd.read_csv("train.csv")
print(data)


# 显示基本信息
print(data.info())
print(data.describe())
print(data.isnull().sum())  # 调试输出缺失值

# 填充缺失
data["Age"].fillna(data["Age"].mean(), inplace=True)  # 填充平均值
data['Cabin'].fillna('Unknown', inplace=True)
print(data.isnull().sum())  # 调试输出缺失值


# 数据筛选与操作
selected_data = data[['Pclass', 'Sex', 'Survived']]
first_class_females = data[(data['Pclass'] == 1) & (data['Sex'] == 'female')]

# 标记18岁以下的乘客
data['IsChild'] = data['Age'].apply(lambda x: 1 if x < 18 else 0)

# 数据统计与聚合
female_survival_rate = data[data['Sex'] == 'female']['Survived'].mean()
print(f"Female Survival Rate: {female_survival_rate}")


class_survival_rates = data.groupby('Pclass')['Survived'].mean()
print(class_survival_rates)

pivot_table = data.pivot_table('Survived', index='Sex', columns='Pclass')
print(pivot_table)

# 数据清洗
data['Sex'] = data['Sex'].map({'male': 0, 'female': 1})  # 将 Sex 列转为数值型

# 数据可视化
class_survival_rates.plot(kind='bar', title='Survival Rates by Pclass')
plt.ylabel('Survival Rate')
plt.show()

data['Age'].hist(bins=30, edgecolor='black')
plt.title('Age Distribution')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Number of Passengers')
plt.show()

data['Fare'].plot(kind='box')
plt.title('Fare Distribution')
plt.ylabel('Fare')
plt.show()

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         PassengerId  Survived  Pclass  ...      Fare        Cabin  Embarked
0              1         0       3  ...    7.2500          NaN         S
1              2         1       1  ...   71.2833          C85         C
2              3         1       3  ...    7.9250          NaN         S
3              4         1       1  ...   53.1000         C123         S
4              5         0       3  ...    8.0500          NaN         S
5              6         0       3  ...    8.4583          NaN         Q
6              7         0       1  ...   51.8625          E46         S
7              8         0       3  ...   21.0750          NaN         S
8              9         1       3  ...   11.1333          NaN         S
9             10         1       2  ...   30.0708          NaN         C
10            11         1       3  ...   16.7000           G6         S
11            12         1       1  ...   26.5500         C103         S
12            13         0       3  ...    8.0500          NaN         S
13            14         0       3  ...   31.2750          NaN         S
14            15         0       3  ...    7.8542          NaN         S
15            16         1       2  ...   16.0000          NaN         S
16            17         0       3  ...   29.1250          NaN         Q
17            18         1       2  ...   13.0000          NaN         S
18            19         0       3  ...   18.0000          NaN         S
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..           ...       ...     ...  ...       ...          ...       ...
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879          880         1       1  ...   83.1583          C50         C
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888          889         0       3  ...   23.4500          NaN         S
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890          891         0       3  ...    7.7500          NaN         Q

[891 rows x 12 columns]

RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
Data columns (total 12 columns):
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[8 rows x 7 columns]
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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_46274168/article/details/133508645