Pandas的基础使用

Pandas的数据结构

# 导入pandas与numpy

import pandas as pd

from pandas import Series, DataFrame

import numpy as np

一、Series

Series是一种类似与一维数组的对象，由下面两个部分组成：

values：一组数据（ndarray类型）
index：相关的数据索引标签

Series的创建

两种创建方式：

由列表或numpy数组创建
默认索引为0到N-1的整数型索引(隐式索引)

# 使用列表创建Series

Series(data=[1, 2, 3])

---------------------------

0    1

1    2

2    3

dtype: int64

---------------------------

还可以通过设置index参数指定索引(显示索引)

s = Series(data=[1,2,3],index=['a','b','c'])

---------------------------

a    1

b    2

c    3

dtype: int64

---------------------------

s[0]    # 1

s['a']  # 1

s.a     # 1

---------------------------

练习：

使用多种方法创建以下Series，命名为s1：

语文 150

数学 150

英语 150

理综 300

s1 = Series(data=[150, 150, 150, 300], index=['语文', '数学', '英语', '理综'])

---------------------------

语文    150

数学    150

英语    150

理综    300

dtype: int64

---------------------------

arr = np.array([150, 150, 150, 300])

s1 = Series(data=arr, index=['语文', '数学', '英语', '理综'])

Series的索引和切片

可以使用中括号取单个索引(此时返回的是元素类型) ，或者中括号里一个列表取多个索引(此时返回的是一个Series类型)。

显式索引：

使用index中的元素作为索引值
使用s.loc[]（推荐）:注意，loc中括号中放置的一定是显式索引

注意，此时是闭区间

---------------------------

语文    150

数学    150

英语    150

理综    300

dtype: int32    s1

---------------------------

s1[3]  # 300

s1[[1, 3]]

---------------------------

数学    150

理综    300

dtype: int32

---------------------------

s1[0:2]

---------------------------

语文    150

数学    150

dtype: int32

---------------------------

s1.iloc[0:2]   # 行切片

---------------------------

语文    150

数学    150

dtype: int32

---------------------------

Series的基本使用

可以使用s.head(),tail()分别查看前n个和后n个值

s = Series(data=[1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 6, 8])

s.head(2)

---------------------------

0    1

1    2

dtype: int64

---------------------------

s.tail(2)

---------------------------

8    6

9    8

dtype: int64

---------------------------

# 对Series元素进行去重

s.unique()

---------------------------

array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 8], dtype=int64)

---------------------------

当索引没有对应的值时，可能出现缺失数据显示NaN（not a number）的情况

s1 = Series([1, 2, 3],index=['a', 'b', 'c'])

s2 = Series([1, 2, 3],index=['a', 'd', 'c'])

s = s1 + s2

---------------------------

a    2.0

b    NaN

c    6.0

d    NaN

dtype: float64

---------------------------

# 可以使用pd.isnull()，pd.notnull()，或s.isnull(),s.notnull()函数检测缺失数据

s[['a','b','c']]

s[[0,1,2]]

s[[True,False,True,False]]   # 取出True所对应的行

---------------------------

a    2.0

c    6.0

dtype: float64

---------------------------

s.isnull()  # 显示是否为null

---------------------------

a    False

b     True

c    False

d     True

dtype: bool

---------------------------

s.notnull()  # 显示是否不为null

---------------------------

a     True

b    False

c     True

d    False

dtype: bool

---------------------------

# 将Series中的空值进行清洗

s[s.notnull()]

---------------------------

a    2.0

c    6.0

dtype: float64

---------------------------

Series之间的运算

将索引对应的数据进行算数运算
如果索引不对应，则补NaN

s1 = Series([1, 2, 3],index=['a', 'b', 'c'])

s2 = Series([1, 2, 3],index=['a', 'd', 'c'])

s = s1 + s2

---------------------------

a    2.0

b    NaN

c    6.0

d    NaN

dtype: float64

---------------------------

二、DataFrame

DataFrame是一个【表格型】的数据结构。DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成。设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维。DataFrame既有行索引，也有列索引。

行索引：index
列索引：columns
值：values

DataFrame的创建

最常用的方法是传递一个字典来创建。DataFrame以字典的键作为每一【列】的名称，以字典的值（一个数组）作为每一列。

此外，DataFrame会自动加上每一行的索引。

使用字典创建的DataFrame后，则columns参数将不可被使用。

同Series一样，若传入的列与字典的键不匹配，则相应的值为NaN。

使用ndarray创建DataFrame

df = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(3,4)),index=['a','b','c'],columns=['A','B','C','D'])

---------------------------

	A	B	C	D

a	22	32	21	50

b	33	36	17	10

c	46	92	15	50

---------------------------

DataFrame属性：values、columns、index、shape

df.values   # 所有的元素,数组

df.columns  # 所有的列索引

df.index    # 所有的行索引

df.shape    # 形状

使用字典创建DataFrame：

创建一个表格用于展示张三，李四，王五的语文，数学的成绩

dic = {

    '张三': [99, 11],

    '李四': [88, 12],

    '王五': [10, 100]

}

df = DataFrame(data=dic, index=['语文', '数学'])

---------------------------

	张三	李四	王五

语文	99	88	10

数学	11	12	100

---------------------------

练习：

根据以下考试成绩表，创建一个DataFrame，命名为df：

    张三  李四

语文 150  0

数学 150  0

英语 150  0

理综 300  0

dic = {

    '张三': [150, 150, 150, 300],

    '李四': [0, 0, 0, 0]

}

df = DataFrame(data=dic, index=['语文', '数学', '英语', '理综'])

DataFrame的索引

对列进行索引

通过类似字典的方式 df['q']
通过属性的方式 df.q

可以将DataFrame的列获取为一个Series。返回的Series拥有原DataFrame相同的索引，且name属性也已经设置好了，就是相应的列名。

---------------------------

	张三	李四

语文	150	0

数学	150	0

英语	150	0

理综	300	0

---------------------------

df['张三']  # 列索引

---------------------------

语文    150

数学    150

英语    150

理综    300

Name: 张三, dtype: int64

---------------------------

对行进行索引

使用.loc[]加index来进行行索引(显式索引)
使用.iloc[]加整数来进行行索引(隐式索引)

同样返回一个Series，index为原来的columns。

df.loc['语文']

df.iloc[0]

df.iloc[[0, 1]]

对元素索引的方法

使用列索引
使用行索引(iloc[3,1] or loc['C','q']) 行索引在前，列索引在后

df.iloc[2,1]            # 2行1列

df.loc['英语','张三']   # 英语行,张三列

df.iloc[[1,2],1]        # 1,2行的1列

DataFrame的切片

【注意】

直接用中括号时：

索引表示的是列索引
切片表示的是行切片

df[0:2]  # 行切片

在loc和iloc中使用切片(切列) ：

df.loc['B':'C','丙':'丁']

df.iloc[:, 0:1]

-------------------

	张三

语文	150

数学	150

英语	150

理综	300

-------------------

索引
- df['col']:列索引，取出指定的列
- df[[col1,col2]]:取出多列
- df.iloc[1]:取指定的1行
- df.loc['语文']:取指定的行
- df.iloc[hang,lie]:取元素
切片：
- df[行切片]：切行
- df.iloc[hang,lie]:切列

DataFrame的运算

DataFrame之间的运算

同Series一样：

在运算中自动对齐不同索引的数据
如果索引不对应，则补NaN

dic = {

    '张三': [150, 150, 150, 300],

    '李四': [0, 0, 0, 0]

}

df1 = DataFrame(data=dic, index=['语文', '数学', '英语', '理综'])

-------------------

	张三	李四

语文	150	0

数学	150	0

英语	150	0

理综	300	0

-------------------

dic = {

    '张三': [15, 15, 15, 30],

    '李四': [60, 50, 40, 30]

}

df2 = DataFrame(data=dic, index=['语文', '数学', '英语', '理综'])

-------------------

	张三	李四

语文	15	60

数学	15	50

英语	15	40

理综	30	30

-------------------

假设df1是期中考试成绩，df2是期末考试成绩，求期中期末平均值。
假设张三期中考试数学被发现作弊，要记为0分，如何实现？
李四因为举报张三作弊立功，期中考试所有科目加100分，如何实现？
后来老师发现有一道题出错了，为了安抚学生情绪，给每位学生每个科目都加10分，如何实现？

mean_score = (df1 + df2)/2

df1.loc['数学', '张三'] = 0

df1.loc[:,'李四'] += 100

df1 += 10