简介

Pandas是一个Python库，用于数据操作和数据分析。它提供了一种名为DataFrame的数据结构，该结构类似于电子表格或SQL表。Pandas还提供了许多用于数据操作和分析的函数和方法，例如：21111112

• 读取和写入各种文件格式的数据
• 数据清洗和预处理
• 数据转换和重塑
• 数据聚合和分组
• 时间序列分析
• 绘图
• ...

学习资源：

• 用户手册：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/index.html#user-guide
• API参考：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/index.html#api

教程

DataFrame基本操作

创建

df = pd.DataFrame(
    {
        "A": 1.0,
        "B": pd.Timestamp("20130102"),
        "C": pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype="float32"),
        "D": np.array([3] * 4, dtype="int32"),
        "E": pd.Categorical(["test", "train", "test", "train"]),
        "F": "foo",
    }
)

image.png

查看数据

• df.head()：查看顶部5行(默认)
• df.tail()：查看底部5行(默认)
• df.index: 查看索引

image.png

• df.columns: 查看包含的列

image.png

• df.shape: 查看形状

image.png

• df.dtypes: 查看每列的数据类型

image.png

• df.describe(): 查看每列数据的统计特征(均值、标准差、最小值、最大值、分位点等)

image.png

合并

• pd.concat

out_df = pd.concat([df1, df2])

筛选

筛选指定行

# 根据index查
df.loc[0]
df.loc[[0,2]]

# 根据编号查
df.iloc[1]

筛选指定列

# 筛选一列
df['a']

# 筛选多列
df[['a', 'c']]

筛选指定行指定列

df.loc[0:2,['A', 'C']]

df.loc[df['a'] > 10, ['a’, 'c']]

条件筛选

• []筛选

df[df['Length']>7]                      # 基本
df[(df['Length']>7) & (df['Width']<8)]  # 与
df[(df['Length']>7) | (df['Width']<8)]  # 或
df[~(df['E']=='train')]                 # 非
df[df['Name'].str.startswith("abc")]    # 字符串
df[df['E'].isin(['train', 'test'])]     # 列表

• df.query

df.query('Length > 7')
df.query('Length > 7 and Width < 8')
df.query('Name.str.startswith("abc")', engine="python")

:::info

image.png

:::

修改

• df.assign()
• df.apply()

排序

• df.sort_values()

分组

• df.group_by()

统计相关

• df.sum()
• df.min()
• df.max()
• df.mean()
• df.median()
• df.std()
• df.var()
• df.count(): 统计每列(行)的非NA值数量

缺失值处理

• df.dropna()
• df.fillna(value)

去重

• df.drop_duplicates()

画图

• df.plot.hist()
• df.plot.scatter(x='w', y='h')

参考

[1] Pandas_Cheat_Sheet