1、介紹

Pandas是基于Numpy的專業(yè)數據分析工具，可以靈活高效的處理各種數據集，也是我們后期分析案例的神器。它提供了兩種類型的數據結構，分別是DataFrame和Series，我們可以簡單粗暴的把DataFrame理解為Excel里面的一張表，而Series就是表中的某一列

2、創(chuàng)建DataFrame

# -*- encoding=utf-8 -*-import pandasif __name__ == ’__main__’: pass test_stu = pandas.DataFrame( {’高數’: [66, 77, 88, 99, 85], ’大物’: [88, 77, 85, 78, 65], ’英語’: [99, 84, 87, 56, 75]}, ) print(test_stu) stu = pandas.DataFrame( {’高數’: [66, 77, 88, 99, 85], ’大物’: [88, 77, 85, 78, 65], ’英語’: [99, 84, 87, 56, 75]}, index=[’小紅’, ’小李’, ’小白’, ’小黑’, ’小青’] # 指定index索引 ) print(stu)

運行

高數 大物 英語0 66 88 991 77 77 842 88 85 873 99 78 564 85 65 75 高數 大物 英語小紅 66 88 99小李 77 77 84小白 88 85 87小黑 99 78 56小青 85 65 75

3、讀取CSV或Excel(.xlsx)進行簡單操作（增刪改查）

data.csv

# -*- encoding=utf-8 -*-import pandasif __name__ == ’__main__’: pass data = pandas.read_csv(’data.csv’, engine=’python’) # 使用python分析引擎讀取csv文件 print(data.head(5)) # 顯示前5行， print(data.tail(5)) # 顯示后5行 print(data) # 顯示所有數據 print(data[’height’]) # 顯示height列 print(data[[’height’, ’weight’]]) # 顯示height和weight列 data.to_csv(’write.csv’) # 保存到csv文件 data.to_excel(’write.xlsx’) # 保存到xlsx文件 data.info() # 查看數據信息(總行數，有無空缺數據，類型) print(data.describe()) # (count非空值，mean均值、std標準差、min最小值、max最大值25%50%75%分位數。) data[’新增列’] = range(0, len(data)) # 類似字典直接添加即可 print(data) new_data = data.drop(’新增列’, axis=1, inplace=False) # 刪除列,如果inplace為True則在源數據刪除，返回None，否則返回新數據，不改動源數據 print(new_data) data[’體重+身高’] = data[’height’] + data[’weight’] print(data) data[’remark’] = data[’remark’].str.replace(’to’, ’’) # 操作字符串 print(data[’remark’]) data[’birth’] = pandas.to_datetime(data[’birth’]) # 轉為日期類型 print(data[’birth’])

4、根據條件進行篩選，截取

# -*- encoding=utf-8 -*-import pandasif __name__ == ’__main__’: pass data = pandas.read_csv(’data.csv’, engine=’python’) # 使用python分析引擎讀取csv文件 a = data.iloc[:12, ] # 截取0-12行，列全截 # print(a) b = data.iloc[:, [1, 3]] # 行全截,列1,3 # print(b) c = data.iloc[0:12, 0:4] # 截取行0-12，列0-4 # print(c) d = data[’sex’] == 1 # 查看性別為1(男)的 # print(d) f = data.loc[data[’sex’] == 1, :] # 查看性別為1(男)的 # print(f) g = data.loc[:, [’weight’, ’height’]] # 選取身高體重 # print(g) h = data.loc[data[’height’].isin([166, 175]), :] # 選取身高166,175的數據 # print(h) h1 = data.loc[data[’height’].isin([166, 175]), [’weight’, ’height’]] # 選取身高166,175的數據 # print(h1) i = data[’height’].mean() # 均值 j = data[’height’].std() # 方差 k = data[’height’].median() # 中位數 l = data[’height’].min() # 最小值 m = data[’height’].max() # 最大值 # print(i) # print(j) # print(k) # print(l) # print(m) n = data.loc[ (data[’height’] > data[’height’].mean()) & (data[’weight’] > data[’weight’].mean()), :] # 身高大于身高均值，且體重大于體重均值，不能用and要用&如果是或用| print(n)

5、清Nan數據，去重，分組，合并

# -*- encoding=utf-8 -*-import pandasif __name__ == ’__main__’: pass sheet1 = pandas.read_excel(’data.xlsx’, sheet_name=’Sheet1’) # 讀取sheet1 # print(sheet1) # print(’-------------------------’) sheet2 = pandas.read_excel(’data.xlsx’, sheet_name=’Sheet2’) # 讀取sheet2 # print(sheet2) # print(’-------------------------’) a = pandas.concat([sheet1, sheet2]) # 合并 # print(a) # print(’-------------------------’) b = a.dropna() # 刪除空數據nan，有nan的就刪除 # print(b) # print(’-------------------------’) b1 = a.dropna(subset=[’weight’]) # 刪除指定列的空數據nan # print(b1) # print(’-------------------------’) c = b.drop_duplicates() # 刪除重復數據 # print(c) # print(’-------------------------’) d = b.drop_duplicates(subset=[’weight’]) # 刪除指定列的重復數據 # print(d) # print(’-------------------------’) e = b.drop_duplicates(subset=[’weight’], keep=’last’) # 刪除指定列的重復數據,保存最后一個相同數據 # print(e) # print(’-------------------------’) f = a.sort_values([’weight’], ascending=False) # 從大到小排序weight # print(f) g = c.groupby([’sex’]).sum() # 根據sex分組，再求和 # print(g) g1 = c.groupby([’sex’], as_index=False).sum() # 根據sex分組，再求和，但sex不作為索引 # print(g1) g2 = c.groupby([’sex’, ’weight’]).sum() # 根據sex分組后再根據weight分組，再求和 # print(g2) h = pandas.cut(c[’weight’], bins=[80, 90, 100, 150, 200], ) # 根據區(qū)間分割體重 print(h) # print(’-------------------------’) c[’根據體重分割’] = h # 會有警告，未解決，但不影響結果 print(c)

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