Python 数据分析函数汇总

常用模块

import pandas as pd
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常用函数

1、pd.read_csv(): 读取csv文件

Data = pd.read_csv('Data.csv',sep=',',dtype=object)
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2、pd.to_csv(): 写入csv文件

链接: link

3、head(): 返回前n行的dataframe

head() 函数：返回前n行的dataframe。默认参数为5

import pandas as pd
Data = pd.read_csv('Data.csv',sep=',',dtype=object)
print(Data.head(6))
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4、shape: 数据集大小

shape函数的作用是查看行数和列数。

import pandas as pd
Data = pd.read_csv('Data.csv',sep=',',dtype=object)
print(Data.shape)
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5、loc[]，iloc[]: 选择数据

（1）loc[]函数：按标签取数据
loc[行索引，列名/column]（如果第二个参数的个数是全部即 : ，可以省略不写）。

print(Data.loc[1,'name'])    # 索引1（行），名为‘name’的列
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（2）iloc[]函数：按位置索引取数据
iloc[行索引，列索引](没有逗号及以后就是默认列为所有列)

print(Data.iloc[1,0])   # 第2行第1列的值
print(Data.iloc[-5:,[0,2,4,6]])  # 最后5行第1,3,5,7列的值
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6、isna().any(axis=0)/pd.isnull().any(axis=0): 数据集每列信息是否有为空值

any () 函数用于判断给定的可迭代参数 iterable 是否都为 False，如果是，any ()操作后的结果返回 False，如果给定的可迭代参数 iterable其中有一个为 True，any ()操作后的结果则返回 True。
axis=0:方向沿着列；axis=1方向沿着行，默认axis=0

print(Data.isna().any())
print(Data.isna().any(axis=0))
print(Data.isnull().any(axis=0))
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7、value_counts(): 对每个项进行计数

value_counts() ：返回一个序列 Series，该序列包含每个值的数量。i.e. 对于数据框中的任何列，value-counts () 方***返回该列每个项的计数。
参数：
normalize = True ：返回的对象将包含各个值的相对频率（默认False）
ascending = True：升序（默认False）
dropna = False：对无效值进行计数（默认True）

print(Data.Language.value_counts())
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8、max()，min()，mean()，std()，var()，mode()，median(): 最大值，最小值，平均值，标准差，方差，中位数

9、unique()：返回的是去重之后的不同值

print(Data.Language.nunique())
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10、nunique()：直接返回不同值的个数

print(Data.Language.tolist())
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11、quantile()：计算四分位数

当q=0.25 0.5 0.75 时，就是在计算四分位数。

print(Data.iloc[:,[2,6]].quantile(0.25))
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12、str.len()：用于确认每个字符串的长度。此方法仅适用于一系列字符串。

由于这是一个字符串方法，因此必须在每次调用.str之前添加前缀。否则会产生错误。

print(Data['Name'].str.len())
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13、dropna()：去掉有缺失数据的行

DataFrme.dropna(axis=0,how=’any’,thresh=None,subset=None,inplace=False)
参数：
axis: 默认axis=0。0为按行删除,1为按列删除
how: 默认 ‘any’。 ‘any’指带缺失值的所有行/列; 'all’指清除一整行/列都是缺失值的行/列
thresh: int,保留含有int个非nan值的行
subset: 删除特定列中包含缺失值的行或列
inplace: 默认False，即筛选后的数据存为副本,True表示直接在原数据上更改

print(Data.dropna())
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14、fillna()：用指定的值去填充dataframe中的缺失值

df.fillna(a)
其中：参数a表示的是常数或字典，若a为常数，则用常数a填充缺失值，若a为字典，则表示第key列的缺失值用key对应的value值填充，如：df.fillna({0:10,1:20}),表示用10去填充第0列的缺失值，用20去填充第1列的缺失值；
inplace为可选参数，默认为False，表示不修改原对象，若指定inplace=True,则直接修改原对象。
fillna()函数的返回值：若指定inplace=True，则函数返回值为None，若未指定，则函数返回填充缺失值后的数据。

Data.fillna({'Graduate_year':2022, 'Language':'Python', 
             'Achievement_value':Data.Achievement_value.mean().round(0)}, inplace=True)
res = Data.fillna({'Graduate_year':2022, 'Language':'Python', 
             'Achievement_value':Data.Achievement_value.mean().round(0)})
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15、duplicated()：查找并判断数据表中的重复值

当两条记录中所有的数据都相等时duplicated函数才会判断为重复值
duplicated支持从前向后(first)，和从后向前(last)两种重复值查找模式
默认是从前向后进行重复值的查找和判断，也就是后面的条目在重复值判断中显示为True

参数
subset： 列标签
keep： {‘first’, ‘last’, False}, 默认值 ‘first’
first： 保留第一次出现的重复项。
last： 删除重复项，仅保留最后一次出现的重复项
False： 删除所有重复项
inplace：布尔值，默认为False，是否删除重复项或返回副本

print(Data.duplicated()) 
print(Data.duplicated(subset=None, keep='first')) 
Data.duplicated().sum() #计算有多少个重复值
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16、drop_duplicates()：删除数据表中的重复值，判断标准和逻辑与duplicated函数一样

print(Nowcoder.drop_duplicates())
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17、pd.to_datetime()：将给定的数据按照指定格式转换成日期格式

to_datetime(data,error = ‘raise’,format=None)
data：输入
errors：错误数据处理
format：日期格式

import pandas as pd
Data = pd.read_csv('Data.csv',sep=',',dtype=object)
Data['Time'] = pd.to_datetime(Data['Time'],format='%Y-%m-%d')
Data['Time'] = pd.to_datetime(Data['Time'],format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
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#to_datetime默认有时间精度，.dt.date去掉分钟，得到日期列表

b['date'] = pd.to_datetime(Data.date).dt.date
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18、pd.DataFrame()：将数据转换成表格格式

#  将json文件转换为表格形式
import pandas as pd
import json

with open('Nowcoder.json', 'r') as f:
    data = json.loads(f.read())
print(pd.DataFrame(data))
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19、groupby()：将数据根据某个（多个）字段划分为不同的群体（group）

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group = Data.groupby("company")
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