pandas基础之 Series与DataFrame操作

发布时间:2020-07-22 21:13:08 作者:nineteens
来源:网络 阅读:351

  pandas包

  # 引入包

  import pandas as pd

  import numpy as np

  import matplotlib.pyplot as plt

  Series

  Series 是一维带标签的数组,数组里可以放任意的数据(整数,浮点数,字符串,Python Object)。其基本的创建函数是:

  s = pd.Series(data, index=index)

  其中 index 是一个列表,用来作为数据的标签。data 可以是不同的数据类型:

  Python 字典

  ndarray 对象

  一个标量值,如 5

  Series创建

  s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])

  Series日期创建

  # 生成日期 从2013-01-01 生成至 2013-01-06

  dates = pd.date_range('20130101', periods=6)

  # DatetimeIndex(['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04','2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')

  Series创建列表

  # 生成2列 第一列: 012345678910 第二列: abbcdabacad

  s = pd.Series(list('abbcdabacad'))

  # 统计不同的列名

  s.unique()

  # 统计列名出现的次数

  s.value_counts()

  # 判断第一列是否在列表中

  s.isin(['a', 'b', 'c'])

  Series索引

  # 两列一列abcde 一列5个随机数

  s = pd.Series(np.random.rand(5), index=list('abcde'))

  # s的列名(第一列),是Index对象

  s.index

  # 添加一行 alpha

  s.index.name = 'alpha'

  # 返回所有第一列为'a'的值

  s['a']

  # 是否有重复的index

  s.index.is_unique

  # 返回不重复index

  s.index.unique()

  # 按index分组,求出每组和

  s.groupby(s.index).sum()

  DataFrame

  DataFrame 是二维带行标签和列标签的数组。可以把 DataFrame 想你成一个 Excel 表格或一个 SQL 数据库的表格,还可以相像成是一个 Series 对象字典。它是 Pandas 里最常用的数据结构。

  DataFrame创建

  df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 6), index=list('ADFH'), columns=['one', 'two', 'three', 'four', 'five', 'six'])

  # 添加index 如果该index没有对应值设为NaN

  df2 = df.reindex(index=list('ABCDEFGH'))

  # 重新设置col(行头)

  df.reindex(columns=['one', 'three', 'five', 'seven'])

  # 把NaN值设为默认的0

  df.reindex(columns=['one', 'three', 'five', 'seven'], fill_value=0)

  # fill method 只对行有效

  df.reindex(columns=['one', 'three', 'five', 'seven'], method='ffill')

  # 重置列index

  df.reindex(index=list('ABCDEFGH'), method='ffill')

  DataFrame操作

  df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 6), index=list('ADFH'), columns=['one', 'two', 'three', 'four', 'five', 'six'])

  # 所有index 为'A' col 为'one'的位置的值设置为100

  df.loc['A']['one'] = 100

  # 舍弃index 为'A'的行

  df.drop('A')

  # 舍弃columns 为 'two' 'four'的列

  df2 = df.drop(['two', 'four'], axis=1)

  # 数据拷贝

  df.iloc[0, 0] = 100

  # 获取index 为'one'的行

  df.loc['one']

  DataFrame计算

  df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4, 3), index=['one', 'two', 'three', 'four'], columns=list('ABC'))

  # 每一列作为一个 Series 作为参数传递给 lambda 函数

  df.apply(lambda x: x.max() - x.min())

  # 每一行作为一个 Series 作为参数传递给 lambda 函数

  df.apply(lambda x: x.max() - x.min(), axis=1)

  # 返回多个值组成的 Series

  def min_max(x):郑州人流多少钱 http://mobile.zyyyzz.com/

  return pd.Series([x.min(), x.max()], index=['min', 'max'])

  df.apply(min_max, axis=1)

  # applymap 逐元素计算 每个值保留2位小数

  formater = '{0:.02f}'.format

  df.applymap(formater)

  DataFrame列选择/增加/删除

  df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), columns=['one', 'two', 'three', 'four'])

  # 第三列 为 第一列 加上 第二列

  df['three'] = df['one'] + df['two']

  # 添加一个flag列 大于0为True 否则为False

  df['flag'] = df['one'] > 0

  # 删除col为'three'的列

  del df['three']

  # 获取被删的

  four = df.pop('three')

  # 选取col为 five

  df['five'] = 5

  #

  df['one_trunc'] = df['one'][:2]

  # 指定插入位置

  df.insert(1, 'bar', df['one'])

  使用assign() 方法来插入新列

  df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 5, (6, 4)), columns=list('ABCD'))

  # 新列Ratio 值为 df['A'] / df['B']

  df.assign(Ratio = df['A'] / df['B'])

  # 新列AB_Ratio CD_Ratio 值为lambda表达式的值

  df.assign(AB_Ratio = lambda x: x.A / x.B, CD_Ratio = lambda x: x.C - x.D)

  DataFrame排序

  df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 10, (4, 3)), index=list('ABCD'), columns=['one', 'two', 'three'])

  # 按index 为one 排序

  df.sort_values(by='one')

  #

  s.rank()

  DataFrame操作

  DataFrame 在进行数据计算时,会自动按行和列进行数据对齐。最终的计算结果会合并两个 DataFrame。

  df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), index=list('abcdefghij'), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])

  df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(7, 3), index=list('cdefghi'), columns=['A', 'B', 'C'])

  df1 + df2

  df1 - df1.iloc[0]


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