Pandas
个人笔迹，建议不看
py
import pandas as pd
import numpy as npSeries类型
py
s=pd.Series([1，3，5，np.nan,6,8],index=['a','b','c','d','e'])
print(s) # 默认0-n-1，否则用index数组作行标
s.index
s.value # array()
s['a'] => 1 # 取值
s[0:3] # 切片
s[::2] # 其实跟 array 类似，就是输出不一样
# 索引赋值
s.index.name = '索引'
s.index = list('abcdef');
s['a':'c']; # 切片左闭右闭DataFrame类型
是一个二维结构，类似于一张excel表
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1)构造时间序列
date = pd.date_range('20180101',periods=6)
print(date)
2)创建一个DataFrame结构
## 传入二维数组
df = pd.DateFrame(np.random.randn(6,4))
df = pd.DateFrame(np.random.randn(6,4),index = date, columns=list('ABCD'))
## 用字典创建
df2 = pd.DataFrame({'A':1.,'B':pd.Timestamp('20181001'),'C':pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype = float),'D':np.array([3]*4,dtype=float),'E':
pd.Categorical(['test','train','test','train']),'F':abc});DateFrame只要求每列的数据类型相同就可以了
- 查看数据
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df.head() # 默认产生前五行
df.tail(3)
df2.dtypes # 查看各列的数据类型
## 下标用index属性查看
df.index
df.columns
df.values # 只看值- 读取数据及数据操作
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# 读取excel,同一目录下
df=pd.read_excel('name.xlsx')
df=pd.read_csv('name.csv')
df=pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\name.xlsx') # r 代表不需要转义- 行操作
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# iloc的参数为具体的数字行列号，loc的参数为设置的index值和列名
df.iloc[0] 看第0行
df.iloc[0:5] # 左闭右开，df.loc[0:4].左闭右闭
## 添加一行
##先定义Series
dit={'名字':'复仇者联盟3','投票人数':123456,'类型':'剧情','产地':'美国',上映时间':'2018-05-04'}
s=pd.Series(dit)
s.name = 38737
df = df.append(s);
df[-5:]；# 查看后5行
df[0:2]
## 删除行
df=df.drop([0,1,2]) # 给的是索引
## 查看
df['columnName'] # 显示名字这一列的所有信息
df['columnName'][:5]# 先取系列，后取下标
## 增加字段
df['newCol'] = range(1,len(df)+1)
## 删除列
df = df.drop('序号',axis=1)
## 通过标签进行数据选择， 先行后列用loc
df.loc[[index],[column]]
df.loc['a','名字']
df.loc[[1,3,5,7,9],['名字','评分']]- 条件选择
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df['产地'] == '美国' # bool series
df[df['产地'] == '美国'][:5]
## 选取产地为美国并且评分大于9
df[(df.产地=='美国')&(df.评分>9)][:5]
## 产地为美国或中国并且评分大于9
df[((df.产地=='美国')|(df.产地=='中国'))&(df.评分>9)] # 其实是位运算，注意加括号- 缺失值及异常值处理
py
dropna
fillna
isnull
notnull判断缺失值：
py
df.isnull()
返回二维bool数组
df['名字'].isnull()
df.col.notnull()
df[df.col.isnull][:5]填充缺失值：
py
fillna() # NaN
df['评分'].fillna(value)删除缺失值
py
df.dropna()
参数：
how = 'all' : 某行某列全为0时删除
inplace = true ： 覆盖掉原先的数据，即直接变为新数据
axis=0：选择行或者列练习
python
import pandas as pd
data = pd.read_excel('豆瓣电影数据.xlsx')
print(type(data))<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
python
data.to_excel(r'C:/Users/xxx/desktop/movie.xlsx')
python
df = pd.DataFrame({'name':['zs','ls'],'age':[1,2]})
df
df.describe()
#type(df)| | age |
| count | 2.000000 |
| mean | 1.500000 |
| std | 0.707107 |
| min | 1.000000 |
| 25% | 1.250000 |
| 50% | 1.500000 |
| 75% | 1.750000 |
| max | 2.000000 |
|---|
python
data.columnsIndex(['Unnamed: 0', '名字', '投票人数', '类型', '产地', '上映时间', '时长', '年代', '评分',
'首映地点'],
dtype='object')
python
df = pd.read_excel(r'C:/Users/xxx/desktop/附件.xlsx')
df.drop(['Unnamed: 15','Unnamed: 16'],axis = 1)
df.drop(df.columns[15:22],axis=1,inplace = True)
df.to_excel(r'C:/Users/xxx/desktop/test.xlsx')
df.fillna(df.mean())| | 编号 | 母亲年龄 | 婚姻状况 | 教育程度 | 妊娠时间（周数） | 分娩方式 | CBTS | EPDS | HADS | 婴儿行为特征 | 婴儿性别 | 婴儿年龄（月） | 整晚睡眠时间（时：分：秒） | 睡醒次数 | 入睡方式 |
| 0 | 1 | 34 | 2 | 5 | 37.0 | 1 | 3 | 13 | 9 | 中等型 | 1 | 1 | 10:00:00 | 3.000000 | 2.000000 |
| 1 | 2 | 33 | 2 | 5 | 42.0 | 1 | 0 | 0 | 3 | 安静型 | 2 | 3 | 11:00:00 | 0.000000 | 4.000000 |
| 2 | 3 | 37 | 2 | 5 | 41.0 | 1 | 4 | 8 | 9 | 安静型 | 1 | 1 | 12:00:00 | 1.000000 | 2.000000 |
| 3 | 4 | 31 | 2 | 5 | 37.5 | 1 | 6 | 16 | 13 | 安静型 | 2 | 3 | 11:00:00 | 2.000000 | 1.000000 |
| 4 | 5 | 36 | 1 | 5 | 40.0 | 1 | 1 | 3 | 3 | 中等型 | 2 | 3 | 10:30:00 | 1.000000 | 4.000000 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 405 | 406 | 31 | 2 | 3 | 39.5 | 1 | 1 | 4 | 4 | NaN | 2 | 2 | NaN | 1.461538 | 3.025641 |
| 406 | 407 | 26 | 2 | 2 | 37.0 | 1 | 4 | 9 | 14 | NaN | 2 | 2 | NaN | 1.461538 | 3.025641 |
| 407 | 408 | 26 | 2 | 5 | 39.0 | 1 | 0 | 3 | 3 | NaN | 1 | 1 | NaN | 1.461538 | 3.025641 |
| 408 | 409 | 27 | 2 | 5 | 41.2 | 1 | 0 | 0 | 4 | NaN | 1 | 1 | NaN | 1.461538 | 3.025641 |
| 409 | 410 | 31 | 2 | 5 | 38.0 | 1 | 3 | 7 | 7 | NaN | 2 | 2 | NaN | 1.461538 | 3.025641 |
|---|
410 rows × 15 columns
python
df[df.婴儿行为特征 == '安静型']| | 编号 | 母亲年龄 | 婚姻状况 | 教育程度 | 妊娠时间（周数） | 分娩方式 | CBTS | EPDS | HADS | 婴儿行为特征 | 婴儿性别 | 婴儿年龄（月） | 整晚睡眠时间（时：分：秒） | 睡醒次数 | 入睡方式 |
| 1 | 2 | 33 | 2 | 5 | 42.0 | 1 | 0 | 0 | 3 | 安静型 | 2 | 3 | 11:00:00 | 0.0 | 4.0 |
| 2 | 3 | 37 | 2 | 5 | 41.0 | 1 | 4 | 8 | 9 | 安静型 | 1 | 1 | 12:00:00 | 1.0 | 2.0 |
| 3 | 4 | 31 | 2 | 5 | 37.5 | 1 | 6 | 16 | 13 | 安静型 | 2 | 3 | 11:00:00 | 2.0 | 1.0 |
| 5 | 6 | 32 | 2 | 5 | 41.0 | 1 | 1 | 2 | 3 | 安静型 | 1 | 1 | 12:00:00 | 0.0 | 4.0 |
| 9 | 10 | 34 | 1 | 3 | 37.2 | 1 | 3 | 5 | 10 | 安静型 | 1 | 3 | 11:00:00 | 0.0 | 4.0 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 377 | 378 | 29 | 2 | 4 | 41.0 | 1 | 6 | 7 | 9 | 安静型 | 2 | 2 | 11:00:00 | 1.0 | 4.0 |
| 378 | 379 | 41 | 2 | 3 | 39.4 | 1 | 10 | 13 | 11 | 安静型 | 1 | 1 | 10:00:00 | 0.0 | 4.0 |
| 380 | 381 | 32 | 2 | 5 | 40.0 | 1 | 5 | 5 | 3 | 安静型 | 1 | 1 | 09:00:00 | 0.0 | 5.0 |
| 387 | 388 | 31 | 2 | 5 | 41.6 | 1 | 0 | 3 | 1 | 安静型 | 1 | 1 | 10:30:00 | 2.0 | 1.0 |
| 388 | 389 | 27 | 2 | 3 | 40.0 | 1 | 1 | 10 | 5 | 安静型 | 1 | 1 | 06:00:00 | 2.0 | 1.0 |
|---|
120 rows × 15 columns
python
import numpy as np
python
d = dict(A = np.array([1,2]),B =np.array([1,2,3,4]))
python
df1 = pd.DataFrame({'name':['zs','ls'],'age':[1,2]})
df2 = pd.DataFrame({'mane':['ww','ll'],'sex':[0,1]})
pd.concat([df1,df2])| | name | age | mane | sex |
| 0 | zs | 1.0 | NaN | NaN |
| 1 | ls | 2.0 | NaN | NaN |
| 0 | NaN | NaN | ww | 0.0 |
| 1 | NaN | NaN | ll | 1.0 |
|---|
python
df1 = pd.DataFrame({'name':['zs','ls'],'age':[1,2]})
df2 = pd.DataFrame({'name':['ww','ll'],'age':[0,1]})
df3 = pd.concat([df1,df2])
df3['age+1'] =df3['age'] + 1
df3.dtypes
df3| | name | age | age+1 |
| 0 | zs | 1 | 2 |
| 1 | ls | 2 | 3 |
| 0 | ww | 0 | 1 |
| 1 | ll | 1 | 2 |
|---|
python
df2.size # 面积 4 * 3
df.shape
df.var()
# df.discribe()
df.std()编号 118.501055
母亲年龄 4.362262
婚姻状况 0.359970
教育程度 1.001642
妊娠时间（周数） 1.900777
分娩方式 0.109890
CBTS 4.963365
EPDS 6.757595
HADS 4.259715
婴儿性别 0.500319
婴儿年龄（月） 0.821911
睡醒次数 1.612071
入睡方式 1.408516
dtype: float64