Numpy、Panads - 技术栈

Numpy

用来存储和处理大型矩阵

NumPy重要功能如下：

高性能科学计算和数据分析的基础包
ndarray，多维数组，具有矢量运算能力，快速、节省空间
矩阵运算，无需循环，可完成类似Matlab中的矢量运算
用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具

Numpy 属性

py 复制代码

import numpy as np
# 生成15个数据
arr = np.arange(15)
print(arr) # [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14]

转换成 3 行 5 列

py 复制代码

# 转换
reshape = arr.reshape(3, 5)
print(reshape)
# [[ 0  1  2  3  4]
# [ 5  6  7  8  9]
# [10 11 12 13 14]]


print(f'数组的维度(轴)：{reshape.ndim}') # 几维数组。轴就是几
print(f'数组的形状：{reshape.shape}') # 几行几列 (行数，列数)
print(f'数组的元素类型：{reshape.dtype}')# 整型
print(f'数组中每个元素所占字节数：{reshape.itemsize}') #int32 4字节 int64 8字节
print(f'数组中元素的个数：{reshape.size}') # 长度
print(f'数组的类型：{type(reshape)}') # <class 'numpy.ndarray'>

# 数组的维度(轴)：2
# 数组的形状：(3, 5)
# 数组的元素类型：int64
# 数组中每个元素所占字节数：8
# 数组中元素的个数：15
# 数组的类型：<class 'numpy.ndarray'>

创建 ndarray

NumPy数组是一个多维的数组对象（矩阵），称为ndarray，具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力，并具有执行速度快和节省空间的特点。

注意：ndarray的下标从0开始，且数组里的所有元素必须是相同类型。

array 函数

py 复制代码

import numpy as np
# 将普通数组转换成 numpy
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])

指定字节类型，注意如果是小数，用的是整型，会直接砍掉，并不是四舍五入

py 复制代码

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.int32)
print(f'数组的元素类型：{array.dtype}')  # 整型
print(f'数组中每个元素所占字节数：{array.itemsize}')  #int32 4字节 int64 8字节
print(f'数组的类型：{type(array)}')  # <class 'numpy.ndarray'>

arange 函数

包左不包右

py 复制代码

import numpy as np
# 创建一个数组，从2到10，步长为2
array = np.arange(2, 10, 2)
print(array) # [2 4 6 8]

random 随机数

random.rand

py 复制代码

import numpy as np
# 随机数, 0-1, 3 行 4 列
array = np.random.rand(3, 4)
print(array)

# [[0.31049238 0.75832324 0.37506145 0.32252616]
#  [0.38807463 0.93432297 0.17881305 0.88305402]
#  [0.41024363 0.28271881 0.86731565 0.53035414]]

random.randint 整数

py 复制代码

import numpy as np
# 随机数, -1-4, 3 行 4 列
array = np.random.randint(-1, 5, size=(3, 4))
print(array)

# [[ 3  2  1  1]
#  [ 3  4  3 -1]
#  [ 1  0  3  0]]

random.uniform 包含小数

py 复制代码

import numpy as np
# 随机数, -1-4, 3 行 4 列，包含小数
array = np.random.uniform(-1, 5, size=(3, 4))
print(array)

# [[ 4.67745816  4.20730726  2.1148062   1.7430438 ]
#  [ 4.13875101  3.95117814 -0.91604952  0.31978374]
#  [ 2.18948176  2.99218651  4.02325524  2.29999013]]

randn

生成正态分布，的浮点数，3行5列。

py 复制代码

import numpy as np
f = np.random.randn(3, 5)
print(f)

创建等比数列

logspace(起始次幂，结束次幂，数字个数, base=基数) -> 生成等比数列，默认基数是10，即：10的起始次幂 ~ 10的结束次幂，包左包右

需求：创建长度为 5 的等比数列，起始次幂为1，结束次幂为3

过程：会自动计算，每生成一个数字，加多少幂合适。中间会变，开始和结尾不会变。

py 复制代码

import numpy as np
n = np.logspace(1, 3, 5, base=10)
print(n)
# [  10.           31.6227766   100.          316.22776602 1000.        ]

创建等差数列

np.linspace(起始值，结束值，元素个数, endpoint=True)

生成指定范围内的等差数列，默认包左包右。

endpoint：设置为false，可以不包右

py 复制代码

import numpy as np
# 创建一个等差数列，从1开始，到10结束，共10个数，包右
n = np.linspace(1, 10, 10, endpoint=True)
print(n)
# [ 1.  2.  3.  4.  5.  6.  7.  8.  9. 10.]

数据类型转换

1. 把元素类型为 np.float64 -> np.int32

zeros 创建用 0 填充的数组
astype 用于将调用者转换成指定类型，返回

py 复制代码

import numpy as np
# 生成 3行4列用0填充的数组，类型是float
zeros = np.zeros((3, 4), dtype=np.float64)
print(zeros)
# [[0. 0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0. 0.]]
# 
# 将zeros数组转换成整型
astype = zeros.astype(np.int32)
print(astype)
# [[0 0 0 0]
#  [0 0 0 0]
#  [0 0 0 0]]

Numpy 内置函数

py 复制代码

f = [[-0.30398695  0.39242509  0.83707249 -0.5360649 ]
 [-0.10631079 -0.69037792 -0.47947986 -1.06188956]
 [-0.45553133 -0.49964343  1.3645323   0.26271202]]

根据上面的 f 进行函数运算。

py 复制代码

import numpy as np
# 天花板数，向上取整
print(np.ceil(f))
# [[-0.  1.  1. -0.]
#  [-0. -0. -0. -1.]
#  [-0. -0.  2.  1.]]

# 地板数，向下取整
print(np.floor(f))
# [[-1.  0.  0. -1.]
#  [-1. -1. -1. -2.]
#  [-1. -1.  1.  0.]]

# 四舍五入
print(np.rint(f))
# [[-0.  0.  1. -1.]
#  [-0. -1. -0. -1.]
#  [-0. -0.  1.  0.]]

# 判断是否为空
print(np.isnan(f))
# [[False False False False]
#  [False False False False]
#  [False False False False]]

# 矩阵乘法
# 矩阵乘法的意思是，np.multiply() 会对数组 x 和 y 的每个对应位置的元素执行乘法运算。
print(np.multiply(f, f))
# [[0.09240807 0.15399745 0.70069035 0.28736557]
#  [0.01130198 0.47662167 0.22990094 1.12760944]
#  [0.20750879 0.24964356 1.8619484  0.0690176 ]]

# 矩阵除法
# 意思是，会对数组 x 和 y 的每个对应位置的元素执行除法运算。
print(np.divide(f, f))
# [[1. 1. 1. 1.]
#  [1. 1. 1. 1.]
#  [1. 1. 1. 1.]]

# 条件运算
print(np.where(f > 0, 1, 0))
# [[0 1 1 0]
#  [0 0 0 0]
#  [0 0 1 1]]

统计函数

数据展示

0 是列，1是行

py 复制代码

# 创建3行4列数据
f = np.arange(12).reshape(3,4)

# 求所有的和
print(f.sum()) # 66
# 求每列的和
print(f.sum(axis=0)) # [12 15 18 21]
# 求每行的和
print(f.sum(axis=1)) # [ 6 22 38]

# 求累加和，会把数组转成一维数组，进行累加
print(f.cumsum()) # [ 0  1  3  6 10 15 21 28 36 45 55 66]
# 按列统计，第一列，0，4，8，结果就是，0+0，0+4，0+4+8
print(f.cumsum(axis=0))
# [[ 0  1  2  3]
#  [ 4  6  8 10]
#  [12 15 18 21]]
# 按行统计
print(f.cumsum(axis=1))
# [[ 0  1  3  6]
#  [ 4  9 15 22]
#  [ 8 17 27 38]]

去重和排序

去重

我们创建了一个3行3列的数组，可以看到有很多重复的。通过unique执行了去重，发现变成一维数组了，并且不会影响arr的部分。

py 复制代码

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 1], [2, 3, 4], [3, 4, 5]])
# [[1 2 1]
#  [2 3 4]
#  [3 4 5]]
# 执行去重
print(np.unique(arr)) # [1 2 3 4 5]

排序

不会影响原数组。

py 复制代码

import numpy as np
arr = np.array([33, 11, 22, 66, 55])
print(arr) # [33 11 22 66 55]
print(np.sort(arr)) # [11 22 33 55 66]

影响原数组

py 复制代码

import numpy as np
arr = np.array([33, 11, 22, 66, 55])
arr.sort()
print(arr) # [11 22 33 55 66]

矩阵运算

多维数组运算

相加，相减，相乘，相除

可以看到每一列相加了，必须是元素个数一一对应，如果A的数组是6个，B的数组必须是6个，如果不一致，会报错。多维也是一样的。

py 复制代码

import numpy as np
arr = np.array([33, 11, 22, 66, 55])
print(arr)# [33 11 22 66 55]
a = np.arange(5)
print(a) # [0 1 2 3 4]

print(arr + a) # [33 12 24 69 59]

矩阵乘法，矩阵A的行数 = 矩阵B的列数

将 A 的 1,2,3 这一行，去和 B 的 9,6,5 这一列，去逐个元素相乘，然后再逐个元素相加，等于 C 的第一个数字

元素个数不一致也会报错。

py 复制代码

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr)
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]
a = np.array([[9, 8], [6, 5], [3, 2]])
print(a)
# [[9 8]
#  [6 5]
#  [3 2]]
print(arr.dot(a))
print(np.dot(arr, a)) # 结果和上面一样
# [[30 24]
#  [84 69]]

Pandas

Pandas 是 Python 的一个第三方包

Pandas在数据处理上具有独特的优势：

底层是基于Numpy构建的，所以运行速度特别的快
有专门的处理缺失数据的API
强大而灵活的分组、聚合、转换功能

适用场景:

数据量大到Excel严重卡顿，且又都是单机数据的时候，我们使用Pandas
Pandas用于处理单机数据(小数据集(相对于大数据来说))
在大数据ETL数据仓库中，对数据进行清洗及处理的环节使用Pandas

不能处理 GB 以上的数据

读取 CSV 文件

配置一些参数

设置显示的最大行数和列数为None

pd.set_option('display.max_rows', None) pd.set_option('display.max_columns', None)
恢复显示的最大行数到默认值

pd.reset_option('display.max_rows') # 恢复显示的最大列数到默认值 pd.reset_option('display.max_columns')
恢复所有选项到默认值 pd.reset_option('all')

开始

首先要确保工作路径，可以通过 os.getcwd() 获取工作目录，使用 os.chdir(r'E:\') 修改路径。因为每次都会默认到用户路径下。

如果编码是不正确的，会直接抛出异常，默认会打印所有。

py 复制代码

# 导入
import pandas as pd
# 加载路径下的文件，并指定编码
csv = pd.read_csv('./1960-2019全球GDP数据.csv', encoding='gbk')
# print(csv)

head = csv.head() # 查看前 5 行
head = csv.head(10) # 查看前 10 行

曲线生成 / 数据检索

需求：检索出中国，按照年份查看(并且将年份设置为行)

注意 Pandas 绘制图需要的是 matplotlib，pip install matplotlib

在设置索引的时候，inplace 表示的是否在原数据进行修改，默认false

GDP 是表中的字段，表示绘制那一列。

py 复制代码

import pandas as pd
csv = pd.read_csv('./1960-2019全球GDP数据.csv', encoding='gbk')
# 获取中国数据
s = csv[csv.country == '中国']
# 设置行列
s.set_index('year', inplace=True)
# 绘制 GDP 折线图
s.GDP.plot()

前面是一个图一个折现，如果是多个呢

注意：只能通过 s.GDP.plot() 这种方式去绘制，当多个字段一样时，自动合并

有个坑：inplace=True 表示 原地修改 DataFrame，这样就不能链式调用了。

那如果想修改颜色呢，和加上图例呢。注意，图例的名称默认是行名。比如GDP就是GDP，通过 color 和 legend，通过 label 属性呢，设置图例的名称。

显示出来了，但是我们发现，中文是乱码啊，这是因为 matplotlib 是 UTF-8的。

py 复制代码

import pandas as pd
csv = pd.read_csv('./1960-2019全球GDP数据.csv', encoding='gbk')

# 获取中国数据
s = csv[csv.country == '中国'].set_index('year')
# 获取日本数据
j = csv[csv.country == '日本'].set_index('year')
# 获取美国数据
u = csv[csv.country == '美国'].set_index('year')

s.GDP.plot(color='red', legend=True, label='中国')
j.GDP.plot(color='gray', legend=True, label='日本')
u.GDP.plot(color='blue', legend=True, label='美国')

修复乱码

py 复制代码

import matplotlib as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

Pandas 数据结构

在 pandas 中没有行的概念。

看图中，其中，0，1，2，3，4，5~这一列是索引列

索引列的左侧还隐藏了一列，叫行索引列，看不到，但是有，无法修改。

year，country，GDP，这一行叫列名。

每一列都是一个 Series 对象

还隐藏了一个列的编号，下方图中，year的编号是0，country 是1，GDP 是2。

这一整个图，叫做DataFrame对象

Series 对象的创建

Series也是Pandas中的最基本的数据结构对象，是 DataFrame 的列对象，series 本身也具有索引。

Series 是一种类似于一维数组的对象，由下面两个部分组成：

通过列表创建 series，使用 index 设置索引

py 复制代码

import pandas as pd
series = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
print(series)
# a    1
# b    2
# c    3
# dtype: int64

通过元组创建 series

py 复制代码

import pandas as pd
s3 = pd.Series(('张三', '男', 23), index=['name', 'sex', 'age'])
print(s3)
# name    张三
# sex      男
# age     23
# dtype: object

通过字典生成，默认key是索引，value是数据

py 复制代码

import pandas as pd
s3 = pd.Series({'name': '张三', 'age': 18, 'sex': '男'})
print(s3)
# name    张三
# age     18
# sex      男
# dtype: object

将 numpy 的 ndarray 对象转换成 series

py 复制代码

import pandas as pd
import numpy as np
arange = np.arange(5)
s3 = pd.Series(arange)
print(s3)

Series 的常用属性

我希望获取索引列
我希望获取数值列
我希望根据索引获取数据

py 复制代码

import pandas as pd
s1 = pd.Series(data=[i for i in range(6)], index=[i for i in 'ABCDEF'])
print(s1)
# A    0
# B    1
# C    2
# D    3
# E    4
# F    5
# dtype: int64

# 索引列
print(s1.index)
# 数据列
print(s1.values)
# 根据索引D找值
print(s1['D'])

DataFrame 对象

DataFrame是一个类似于二维数组或表格(如excel)的对象，既有行索引，又有列索引

行索引，表明不同行，横向索引，叫index，0轴，axis=0
列索引，表明不同列，纵向索引，叫columns，1轴，axis=1

除了之前用 csv文件读取获取 DataFrame 还有很多方式

创建 DataFrame 对象，字典 + 列表的方式

py 复制代码

import pandas as pd
data_dict = {
    '日期': ['2025-11-08', '2025-11-09', '2025-11-10'],
    '温度': [5, 3, 4],
    '湿度': [60, 70, 60]
}
# 把上面的数据字典转换成DataFrame
s1 = pd.DataFrame(data=data_dict, index=['A', 'B', 'C'])
print(s1)
#            日期  温度  湿度
# A  2025-11-08   5  60
# B  2025-11-09   3  70
# C  2025-11-10   4  60

创建 DataFrame 对象，列表加元组的方式，不一定是元组，列表+列表也是可以的。

通过 columns 设置列名，通过index设置索引

py 复制代码

import pandas as pd
data_dc = [
    ('2025-11-08', 5, 60),
    ('2025-11-09', 3, 70),
    ('2025-11-10', 4, 60)
]
s2 = pd.DataFrame(data=data_dc, columns=['日期', '温度', '湿度'], index=['A', 'B', 'C'])
print(s2)

#            日期  温度  湿度
# A  2025-11-08   5  60
# B  2025-11-09   3  70
# C  2025-11-10   4  60

通过 numpy 创建

py 复制代码

import pandas as pd
import numpy as np
s3 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3))
print(s3)
#    0  1  2
# 0  0  1  2
# 1  3  4  5
# 2  6  7  8

DataFrame 常用属性

py 复制代码

import pandas as pd
import numpy as np
score = np.random.randint(40, 101, size=(10, 5))
score_df = pd.DataFrame(score)
# 赋值
score_df.columns = ['语文', '数学', '英语', '物理', '化学']
score_df.index = ['同学' + str(i) for i in range(10)]

已有数据是

注意，打印的 dtype 虽然是 object，但是表示的意思是字符串，等于 str

py 复制代码

# 获取形状
print(score_df.shape) # (10, 5)
# 获取索引
print(score_df.index) # Index(['同学0',....], dtype='object')
# 获取数据
print(score_df.values)
# [[92 81 63 79 83]
# ...
#  [71 89 90 94 64]]
# 转换成 numpy
print(score_df.to_numpy())
# 行列，数据转换，之前是行的转成列，之前是列的转成行
print(score_df.T)
#     同学0  同学1  同学2  同学3  同学4  同学5  同学6  同学7  同学8  同学9
# 语文   92   51   58   40   43   40   71   76   56   71
# 数学   81   54   96   84   67   44   70   80   99   89
# 英语   63   92   41   46   96   44   93   90   64   90
# 物理   79   66   43   98   76   64   43   92   48   94
# 化学   83   45   48   45   84   52   54   58   99   64
# size 大小，统计的元素个数。只包含数据
print(score_df.size) # 50
# 获取数据类型
print(score_df.dtypes)
# 语文    int32
# 数学    int32
# 英语    int32
# 物理    int32
# 化学    int32
# dtype: object

常用方法

已知数据 score_df

py 复制代码

# 查看前5行
score_df.head()
# 查看前10行
score_df.head(10)

# 查看后5行
score_df.tail()
# 查看后10行
score_df.tail(10)

获取方法的描述信息统计信息等

py 复制代码

score_df.describe()

行名	含义	示例解释（以"语文"为例）
count	非空（有效）样本数	一共有 10 个学生的语文成绩
mean	平均值（算术平均数）	平均语文成绩是 67 分
std	标准差（standard deviation）	成绩的波动程度是 19.9，说明分数差距较大
min	最小值	语文最低分 41
25%	第 1 四分位数（Q1）	有 25% 的学生语文 ≤ 50.5
50%	中位数（Q2）	一半学生语文 ≤ 64，另一半 ≥ 64
75%	第 3 四分位数（Q3）	有 75% 的学生语文 ≤ 82.75
max	最大值	语文最高分 98

py 复制代码

# 获取数据的描述性，详细信息
score_df.info()
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
# Index: 10 entries, 同学0 to 同学9
# Data columns (total 5 columns):
#  #   Column  Non-Null Count  Dtype
# ---  ------  --------------  -----
#  0   语文      10 non-null     int32
#  1   数学      10 non-null     int32
#  2   英语      10 non-null     int32
#  3   物理      10 non-null     int32
#  4   化学      10 non-null     int32
# dtypes: int32(5)
# memory usage: 280.0+ bytes

索引操作

已知数据是

新增一列，列名是同学0，值全部是 stu

py 复制代码

score_df['同学0'] = 'stu'
# 删除列，axis = 1 是列
score_df.drop('同学0', axis=1, inplace=True)

设置索引列

reset_index，可以被执行多次，但是执行多次有上限，会将 index 和 level0置顶过去。

py 复制代码

# 设置
score_df.reset_index('month', drop=False, inplace=True)
# 取消设置索引列
score_df.reset_index(inplace=True)
# 设置多列索引
score_df.reset_index(['month', 'year'], drop=False, inplace=True)

数据类型

Pandas数据类型	说明	对应的Python类型
Object	字符串类型	string
int	整数类型	int
float	浮点数类型	float
datetime	日期时间类型	datetime包中的datetime类型
timedelta	时间差类型	datetime包中的timedelta类型
category	分类类型	无原生类型，可以自定义
bool	布尔类型	bool（True,False）
nan	空值类型	None

py 复制代码

import pandas as pd
pd.to_datetime('2025-11-10')
# <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
pd.to_datetime(['2025-11-10', '2025-11-11', '2025-11-12'])
# DatetimeIndex(['2025-11-10', '2025-11-11', '2025-11-12'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

计算时间间隔

py 复制代码

import pandas as pd
start = pd.to_datetime('2025-11-10')
end = pd.to_datetime('2025-11-13')

result = end - start
print(result) # 3 days 00:00:00
print(type(result)) # <class 'pandas._libs.tslibs.timedeltas.Timedelta'>

category 类型

此时有重复的数据。

打印结果为：

0 apple

1 pear

2 orange

3 apple

4 pear

dtype: object

加上 dtype = category，数据一样，但是打印的值类型是3个，减少了内存消耗，只存储唯一值。

0 apple

1 pear

2 orange

3 apple

4 pear

dtype: category

Categories (3, object): ['apple', 'orange', 'pear']

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import pandas as pd
# f = pd.Series(['apple', 'pear', 'orange', 'apple', 'pear'])
f = pd.Series(['apple', 'pear', 'orange', 'apple', 'pear'], dtype='category')

操作 pandas 数据

使用语法和 loc 获取

已知 sd 数据为

因为时间设置了索引，所以是按照时间排的，注意：必须是先列后行

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# 获取 open 列
sd['open']

# 必须是5个，因为是5行，控制是否查看这一行。
sd.head(5)[[True, True, True, False, True]]

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# 获取到具体的数据，语法：sd[列][行] 
sd['open']['2018-02-23'] # 22.88
# 这也是获取的，只不过是先行后列，语法：sd.loc[行, 列]
sd.loc['2018-02-23', 'open']

获取区间的数据，语法：loc[开始:结束, 列名]，不指定列，是所有列

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sd.loc['2018-02-27':'2018-02-22', 'open']
# 获取多列
sd.loc['2018-02-27':'2018-02-22', ['open', 'high']]
# 写一个 : 号也是所有列
sd.loc['2018-02-27':'2018-02-22', :]
# 都不写，所有时间，所有列
sd.loc[:, :]

使用 iloc 获取

iloc 是操作索引的

获取第指定行所有列

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# 获取第 0 行所有
print(sd.iloc[0])

获取指定行的指定列

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sd.iloc[0,0]

区间查找

获取前四行数据，只要第0列。

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sd.iloc[:4, 0]

获取前四行，并且要第0~4列

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sd.iloc[:4, 0:4]
# 获取前四行，所有列
sd.iloc[:4, :]
# 获取所有行所有列
sd.iloc[:, :]

加上步长

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# 从第1行到第5行，步长为2，获取2~5列
sd.iloc[1:5:2, 2:5]

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# 查看第 0 行和第2行
sd.iloc[[0, 2]]

删除、添加、修改

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# 删除 axis = 1 的列，列名是ma20和ma10
sd.drop(['ma20', 'ma10'], axis=1)

在进行修改的时候，可以直接使用列名进行赋值，如果存在则修改，不存在则添加

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# 将open列的值设置为1
sd['open'] = 1
# 因为ai列没有，此时是新增
sd['ai'] = '333'
# 这样新增的时候，会每行进行计算，而不是每一列都是一个数据
sd['diff'] = sd['high'] - sd['low']

细节：方括号里写列名和.列名，都是一样的，只是特殊内容，直接写出来，并不合规

排序

已知 sd 数据如下图

ascending：等于 false 是降序排序
注意axis 只能是 0

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# 默认是升序排序，指定列名
sd.sort_values('列名', ascending=False)
# 多列名排序
sd.sort_values(['列名', '列名'])
# 多列名排序，并单独指定排序规则
sd.sort_values(['列名', '列名'], ascending=[True, False])
# 根据索引排序，默认是True，升序
sd.sort_index(ascending=True)
# 这样也可以
sd.列名.sort_values()

pandas 基础运算

已知 open 数据如下

基础运算符 +-*/ 都一样

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# 临时数据，此时 s 的结果是open这一列 + 1的数据
s = open + 1
# 此时返回的 s 也是加 1 的
s = open.add(1)

# 修改原数据 + 1
open += 1

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# 加法是 open，减法是 sub
open.sub(1)

可以进行两个字段相计算。空用Nan填充

实现对整个DataFrame表加 1

已知整个表的数据为 sd

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sd + 1

pandas 逻辑运算

已知 sd 数据为

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# 筛选出 open 的值大于 23 的
sd[sd.open > 23]
# 多条件判断方式一
sd[(sd.open >= 23) & (sd.open <= 24)]
sd[(sd['open'] >= 23) & (sd['open'] <= 24)]

逻辑运算函数方式

query：可以直接写表达式
isin：等于比较

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# 查询出来 open 的值在 23 和 24 之间
sd.query('open >= 23 & open <= 24')
# 查询出来 open 等于 23.8或者等于22.8
sd[(sd.open == 23.8) | (sd.open == 22.8)]
# query 方式
sd.query('open in [22.8, 23.8]')
# isin 方式
sd[sd.open.isin([22.8, 23.8])]

统计函数

已知数据是

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# 统计每列数据的总条数
sd.count()
sd.count(axis=0)

# 统计每行有多少列
sd.count(axis='columns')
# 统计每列有多少行
sd.count(axis='rows')

# 查看每列最大值
sd.max()
sd.max(0)
# 按行索引统计最大值
sd.max(1)
# 最小值  min
# 查看平均值
sd.mean()

方差怎么算呢，每个值和平均值的差值。

每个值和平均值的差的一个平方和的平均值。

标准差等于方差开根号。

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# 查看每列的标准差(std)，方差(var)
sd.std()
sd.var()

求中位数，将数据从小到大排序，取中间的那个数字，如果是偶数，取中间两个数字的平均值。

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df = pd.DataFrame({
    'col1': [2, 3, 4, 5, 4, 2], # 排序后：2,2,3,4,4,5
    'col2': [0, 1, 2, 3, 4, 2]  # 排序后：0,1,2,2,3,4
})
df.median()
# col1    3.5，3和4之间就是3.5
# col2    2.0 # 两个一样就是 2
# dtype: float64

如果不是偶数，是奇数，直接取中间的数字

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df = pd.DataFrame({
    'col1': [2, 3, 4, 5, 4, 2, 10], # 排序后：2,2,3,4,4,5,10
    'col2': [0, 1, 2, 3, 4, 2, 10]  # 排序后：0,1,2,2,3,4,10
})
# 求中位数
df.median()
# col1    4.0
# col2    2.0
# dtype: float64

# 求最大值位置，找出行 索引
df.idxmax()
# df.idxmax(1) # 如果是1没有意义，求出来的是列名
# col1    6
# col2    6
# dtype: int64

累加和函数

已知 sd 数据为

计算每列的累加和

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# 求每列累加和
sd.cumsum()

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# 计算 open 列
sd.open.cumsum()
# 绘制所有列的可视化图
sd.cumsum().plot()

apply 函数执行自定义函数

apply(函数对象，axis=0)

执行自定义函数，按行 1 或者按列 0 传入数据。

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# 求每行的最大值
sd.apply(lambda col: col.max(), axis=0)
# 求每行的最小值
sd.apply(lambda col: col.max(), axis=0)

以行的方式传入

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sd.apply(lambda row: row.max(), axis=1)

读写文件

csv 是以逗号分隔，tsv 是以 Tab 分割。

读取 CSV

index_col：设置索引列

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# 读取所有列
sd = pd.read_csv('./stock_day.csv')
# 加载指定列
sd = pd.read_csv('./stock_day.csv', usecols=['high', 'low'])

写入 csv

index：是否将索引写入，默认True
header：是否将表头写入，默认True

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sd.to_csv('./testHead10.csv', index=True, header=True)

读取 TSV

columns：指定写出的列
sep：按 \t 分割
mode='a'：表示追加

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sd.to_csv('./testHead10.tsv', sep='\t', columns=['low'])

读写 SQL

创建引擎对象

mysql+pymysql：要操作的数据库，具体用的包
root:123456：要操作的数据库的账号和密码
localhost:3306：数据库的IP和端口
my_project：数据库表
charset：码表

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# 导包
from sqlalchemy import create_engine
engine =  create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/my_project?charset=utf8')
# Engine(mysql+pymysql://root:***@localhost:3306/my_project?charset=utf8)

写入

参数一：导入的sql表名
参数二：连接对象
参数三：是否包含索引
参数四：导入模式（如果表名存在），fail/报错, replace/覆盖，append/追加

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sd = pd.read_csv('./csv示例文件.csv', encoding='GBK', index_col=0)
sd.to_sql('person_info', engine, index=False, if_exists='replace')

读入

参数一：sql语句
参数二：引擎对象

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import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
engine =  create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/my_project?charset=utf8')
pd.read_sql('select * from person_info', engine)

数据转JSON

ensure_ascii：是否将中文转换为 ASCII 码

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import json
# 创建一个字典 
dict_data = {'name': '乔峰', 'age': 38, 'sex': '男'}

# 将字典转为JSON
json2 = json.dumps(dict_data, ensure_ascii=False)

# 将 JSON 转换为 字典
newDict = json.loads(json2)

读取JSON文件

首先 json 文件是如下

json 复制代码

{"name": "乔峰", "age": 38, "sex": "男"}
{"name": "乔峰2", "age": 39, "sex": "男"}
{"name": "乔峰3", "age": 40, "sex": "男"}

参数一：是路径
参数二：是读取方式，表示每个对象是一行
- records：每个对象一行
- columns：以列为主
- index：以索引为主
参数三：是一行一行的读取

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import pandas as pd
pd.read_json('./my.json', orient='records', lines=True)

写入 JSON 文件

已知数据是

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import pandas as pd
df.to_json('./my_to.json')
# 效果同上
df.to_json('./my_to.json', orient='columns')

转换后是

希望是按行读取，返回列表 orient='records'

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import pandas as pd
df.to_json('./my_to.json', orient='records')

希望每个对象一行一行，而不是一个列表，lines = True

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import pandas as pd
df.to_json('./my_to.json', orient='records', lines=True)

DateFrame 列操作

已知 sd 数据为

这些都会修改原始数据

增加 col1 列，值全是 2

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sd['col1'] = 2

增加col2 列，每列指定数据，这种方式，假设该 DataFrame，有五列，就只能指定 5 个，否则会报错

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sd['col2'] = [1, 2, 3, 4, 5]

还可以使用其他列计算

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sd['col3'] = sd.year * 2

不会修改原始数据的

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# 添加一列 cole = 1
sd.assign(cole = 1)
sd.assign(cole = [1,2,3,4,5])
sd.assign(cole = sd.year * 2)

使用 series 对象传入，如果行数对不齐，使用 NAN 填充

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import pandas as pd
series = pd.Series(['段延庆', '王伟', '叶二娘', '王小虎'])
sd.assign(col = series)

使用函数

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def fun1(df):
    # 返回索引
    return df.index.values

sd.assign(col = fun1)

一次添加多个列

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sd.assign(
    col=2, # 列1
    col1=[1, 2, 3, 4, 5] # 列2
)

删除

删除行

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# 删除第 0 行，不会修改数据，这是根据索引
sd.drop([0])
# 效果同上
sd.drop([0], axis = 0)

# 删除多行
sd.drop([0, 1, 4])

删除列

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# 删除列
sd.drop(['year', 'col', 'col1'], axis=1)

修改原数据，删除列

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del sd['year']

去重

dataframe 的去重

已知数据 sd 数据是 9930 行

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# 执行去重
sd.drop_duplicates()

serires 的去重

假设有个 s 变量是series类型

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# 去重
s.unique()
# 去重
s.drop_duplicates()

修改

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# 修改df5，的GDP列为 66，临时修改
df5.assign(GDP=66)
# 同上
df5['GDP'] = [5, 4, 3, 2, 1]

replace 替换

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# 将 sd2 的 year 字段的 1960 修改为 2025
sd2.year.replace(1960, 2025)

# 替换多个值，方式一
sd2.replace([1960, '日本', '中国'], [2025, '鬼子', '龙国'])
# 多个值，方式二
sd2.replace({1960: 2025, '日本': '鬼子', '中国': '龙国'})

查询dataFrame中的数据

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# 默认取前5行数据
df.head()
df.head(10) # 取前10行

# 默认取后5行数据
df.tail()
df.tail(15) # 倒数15行

获取一列或多列数据

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df['country']
df.country
df[['country', 'GDP']] # 返回新的df

索引下标切片取行

格式：df[start:stop:step]

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df[:3] # 取前3行
df[:5:2] # 取前5行，步长为2
df[1::3] # 取第2行到最后所有行，步长为3

查找数据

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df.query('country=="帕劳"')
df[df['country']=='帕劳']

多条件查询

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df.query('country=="中国" or country=="日本" or country=="美国"').query('year in ["2015", "2016", "2017", "2018", "2019"]')
df.query('(country=="中国" or country=="日本" or country=="美国") and year in ["2015", "2016", "2017", "2018", "2019"]')

排序函数

已知 sd 数据为

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# 根据索引排序，默认升序， ascending 设置为false ，降序
sd.sort_index(ascending=False)
# 按照字段排序，默认升序，ascending 设置 False，降序
sd.sort_values('GDP', ascending=False)
# 如果year一样，按照GDP排序，降序排序
sd.sort_values(['year', 'GDP'], ascending=False)
# 如果year一样，按照GDP排序，year 是降序排序，GDP 是升序排序
sd.sort_values(['year', 'GDP'], ascending=[False, True])

排名函数，rank

定义数据

py 复制代码

df = pd.DataFrame({
    '姓名': ['小明', '小美', '小强', '小兰'],
    '成绩': [100, 90, 90, 80]
})

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# 按照排名，降序排序，评分一致，取平均值
df.rank(ascending=False)
df.rank(ascending=False, method='average')
# 评分一致，取最小值
df.rank(ascending=False, method='min')
# 评分一致，取最大值
df.rank(ascending=False, method='max')
# 评分一致，数值相同，完全等价于SQL中的dense_rank()，完全等于 min函数
df.rank(ascending=False, method='dense')

缺失值处理

已知 sd 数据为

查看信息

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sd.info()

# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
# RangeIndex: 1000 entries, 0 to 999 # 有 0 ~ 999 行数据
# Data columns (total 12 columns):
#  #   Column              Non-Null Count  Dtype  
# ---  ------              --------------  -----  
#  0   Rank                1000 non-null   int64  
#  1   Title               1000 non-null   object 
#  2   Genre               1000 non-null   object 
#  3   Description         1000 non-null   object 
#  4   Director            1000 non-null   object 
#  5   Actors              1000 non-null   object 
#  6   Year                1000 non-null   int64  
#  7   Runtime (Minutes)   1000 non-null   int64  
#  8   Rating              1000 non-null   float64
#  9   Votes               1000 non-null   int64  
#  10  Revenue (Millions)  872 non-null    float64 # 872行非空
#  11  Metascore           936 non-null    float64 # 936行非空
# dtypes: float64(3), int64(4), object(5)
# memory usage: 93.9+ KB

判断缺失值

py 复制代码

import pandas as pd
import numpy as np
# 打印的列表有 true 的就是空值
sd.isnull()
# 打印的列表有 true 的是非空值
sd.notnull()
# 打印缺失值的个数
sd.isnull().sum()
# 打印非缺失值的个数
sd.notnull().sum()
# 使用 numpy 的all方法，判断是否全部不为空，有一个就 false
np.all(sd.notnull())

删除缺失值

比如，A 字段和 B 字段，B字段为空，那么即使A字段不为空，也会删除。

但是索引会留下，比如删除了 8 行，那么 9 索引不会往前靠。

py 复制代码

# 删除行
sd.dropna()
# 删除列
sd.dropna(axis=1)

填充缺失值

根据平均值，填充所有列。

py 复制代码

# 计算平均值
avg = sd['Revenue (Millions)'].mean()
# 执行填充
sd.fillna(avg, inplace=True)

循环遍历，是否存在缺失值，用每列的平均值填充每列

py 复制代码

for col_name in sd:
    # 判断是否存在缺失值
    if sd[col_name].isnull().sum() > 0:
        # 计算每列平均值
        mean_value = sd[col_name].mean()
        # 填充给每列
        sd[col_name] = sd[col_name].fillna(mean_value)

如果表示空的不是NaN呢，那该怎么处理

已知数据集中使用的是 ? 号作为空值，处理逻辑是：先进行更换成 nan，再进行删除

py 复制代码

# 加载数据
wis = pd.read_csv("https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data")
# 将问号替换为空
wis.replace('?', np.nan, inplace=True)
# 进行删除
wis.dropna(inplace=True)

数据合并

concat 可以合并多个 DataFrame 对象，可以行也可以列合并

已知数据如下

py 复制代码

import pandas as pd
left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],
                     'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'],
                     'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                     'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})

right = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'],
                      'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'],
                      'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                      'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

left

right

合并结果

列名一样，列合并
列名不一样，行合并
默认是纵向合并

py 复制代码

import pandas as pd
pd.concat([left, right])
# 同上
# pd.concat([left, right], axis=0)

上述会发现，索引居然出现了重复，去除索引重复，忽略索引

py 复制代码

pd.concat([left, right], axis=0, ignore_index=True)

列合并呢，直接往后面堆叠就可以，但是会参考行索引

py 复制代码

import pandas as pd
pd.concat([left, right], axis=1)

行索引不一致演示，会使用空填充

py 复制代码

import pandas as pd
pd.concat([left, right], axis=1)

merge

只能两个两个合并

参数1：第一个df对象
参数2：第二个df对象
参数3：how 连接方式
- left 左外连接，
- right 右外连接
- inner 内连接
- outer 全连接，满外连接
参数4：on 关联字段，表示参考谁合并

左外连接

py 复制代码

import pandas as pd
pd.merge(left, right, how='left', on=['key1'])

结果

右连接

也是按照右表，去一一的找，找不到就丢弃左表的。

py 复制代码

import pandas as pd
pd.merge(left, right, how='right', on=['key1', 'key2'])

内连接，基于左右表全有

py 复制代码

pd.merge(left, right, how='inner', on=['key1', 'key2'])

全连接

会基于左表的全部和右表的全部

py 复制代码

pd.merge(left, right, how='outer', on=['key1', 'key2'])