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前言
pandas 是基于 Numpy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的，pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效的操作大型数据集所需要的的工具，pandas 提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。 推荐好课：Pandas 中文教程、Python3进阶：数据分析及可视化。
一、pandas 操作流程
- 表格数据的增删改查；
- 实现多表格处理；
- 数据清洗操作：缺失值,重复值，异常值，数据标准化，数据转换操作；
- 实现 excel 的特殊操作，生成透视表，交叉表；
- 完成统计分析。
二、pandas 的创建
1、导入 pandas 库
import pandas as pd
2、表结构数据，构建 Dataframe
columns：列索引 index：行索引 values：元素数据
方式一：
df = pd.DataFrame(
data=[['alex', 20, '男','0831'],['tom', 30, '女', '0830'],],
index=['a','b'], # 可以不写，默认从0开始，也可以直接指定字符进行排序
columns=['name', 'age', 'sex', 'class'],
) # 构建方法
print(df) # 打印数据
name age sex class
a alex 20 男 0831
b tom 30 女 0830
方式二：
df1 = pd.DataFrame(data={'name':['tom', 'alex'], 'age':[18,20], 'sex':['男','女'], 'class':['0831','0831']})
print(df) # 打印数据，没有指定index字符排序时，默认从0开始排序
name age sex class
0 alex 20 男 0831
1 tom 30 女 0830
3、dataframe 的属性
因为 pandas 基于 numpy，因此，numpy 的 ndarray 的属性，dataframe 也同样具有。
- df.shape # 结构
- df.ndim # 维度
- df.size # 数量
- df.dtypes # 元素的数据类型
- df.columns # 列索引
- df.index # 行索引
- df.values # 元素
三、df 的查找
1、索引某一列值
df1[‘name’] 一维的切法，返回的是 series
print(df1['name']) # 切一列值的方法
0 tom
1 alex
2、切多列值的方法
print(df1[['name', 'age']])
name age
0 tom 18
1 alex 20
print(type(df1[['name', 'age']])) # series 是一维的类型，只有一个轴
<class 'pandas.core.series.Series'>
3、索引切的方法
方法一：
print(df[['name', 'age']][:2]) # 不能指定行进行索引
name age
a alex 20
b tom 30
方法二：
索引切的方法： df.loc[行索引名称、条件， 列的索引名称]
print(df.loc['a', 'name'])
alex
df.loc['a', ['name']] # <class 'pandas.core.series.Series'> 行或者列，只要有一个为字符串，是一维
df.loc[['a'], ['name']] # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 行或者列，两个参数都为列表，是二维
4、条件索引： bool 切片
mask = df['age']>18 # 返回所有大于18岁的同学，返回True， False
mask2 = df['sex'] == '女' # 返回所有女的同学
mask3 = mask & mask2 # 将两个mask进行结合，不能使用and，只能使用 & 逻辑与
print(mask3)
a False
b True
dtype: bool
print(df.loc[mask3, :]) # 利用mask，对数据进行切片
name age sex class
b tom 30 女 0830
5、索引查询： iloc 【行的索引， 列的索引】 # 前闭后开
print(df.iloc[:1, :])
name age sex class
a alex 20 男 0831
四、df增加方法
1、键值对添加列
# df['address'] = ['北京', '上海'] 两种方式，一一对应， 直接等于‘北京’，则所有数据都会变成北京
df['address'] = '北京'
name age sex class address
a alex 20 男 0831 北京
b tom 30 女 0830 北京
2、append 增加行
df_mini = pd.DataFrame(data = {
'name':['jerry', 'make'],
'age':[15, 18],
'sex':['男', '女'],
'class':['0831', '0770'],
'address':['北京', '河南']
}, index = ['a', 'b'])
df4 = df.append(df_mini)
print(df4)
a alex 20 男 0831 北京
b tom 30 女 0830 北京
a jerry 15 男 0831 北京
b make 18 女 0770 河南
五、删除方法
axis ： 删除的行或者列
inplace：是否修改原始表
a = df4.drop(labels=['address', 'class'], axis=1) # 删除列 需要使用一个变量接受
df4.drop(labels=['a'], axis=0, inplace=True)
六、修改
切出指定数据，再进行赋值修改
c = df4.loc[df4['name'] == 'tom', 'class'] = '有问题'
print(c)
name age sex class address
a alex 20 男 0831 北京
b tom 30 女 有问题 北京
a jerry 15 男 0831 北京
b make 18 女 0770 河南
七、统计分析
1、延用了 Numpy 中的 10 个统计方法
min() argmin() max() argmax() std() vat() sum() mean() cumsum() cumprod()
2、pandas 中的方法
df['age'].min() df['age'].max() df['age'].argsort()
3、众数、非空元素、频数
df['age'].mode()
a grade
b grade
dtype: object
df['age'].count()
tom 1
make 1
alex 1
jerry 1
Name: name, dtype: int64
df['age'].value_counts()
name alex
age 20
sex 女
class 0830
address 北京
dtype: object
4、针对 df 类型
df['age'].idxmax(axis=1) # 横向比较
df['age'].idxmax(axis=0) # 纵向比较
name age sex class address
0 alex 15 女 0831 北京
1 jerry 18 男 NaN NaN
2 make 20 NaN NaN NaN
3 tom 30 NaN NaN NaN
5、描述 describe
df['age'].describe()
# age
# count 4.00 非空数目
# mean 20.75 平均值
# std 6.50 标准差
# min 15.00 最小
# 25% 17.25 1/4
# 50% 19.00 2/4
# 75% 22.50 3/4
# max 30.00 最大
df['name'].describe()
# count ： 非空数目
# unique： 去重之后有几个值
# top： 众数
# freq： 众数出现的频数
八、Excel 文件的读取
pandas 可以读取多种数据类型,这里介绍下读取 excel 数据的操作方法
pd.read_excel(r'文件路径')
