Pandas是没有行的概念
Pandas的两个核心概念Series和DataFrame
Series一列数据，DataFrame多列数据
Series
创建Series对象
python
import pandas
import numpy
#Series对象的创建
s1 = pandas.Series([1,2,3,4,5])
print(s1)
#创建一列数据改变索引
s2 = pandas.Series([1,2,3,4,5],index=['a','b','c','d','e'])
print(s2)
#根据元组创建一列数据
s3 = pandas.Series((1,2,3,4,5),index=('a','b','c','d','e'))
print(s3)
#根据字典创建一列数据
s4 = pandas.Series({"a":1,"b":2,"c":3,"d":4,"e":5})
print(s4)
#通过numpy创建索引对象
s5 = pandas.Series(numpy.arange(5))
print(s5)Series获取全部的值和根据索引获取值
输出结果
DataFrame
数据的产生
通过字典产生一列数据或者列表中套元组(列表中套列表产生一行数据)
DataFrame对象的属性
python
import pandas
import numpy
score_df = pandas.DataFrame(numpy.random.randint(40,100,(10,5)))
score_df.columns=["语文","数学","政治","体育","历史"]
score_df.index=["同学"+str(i) for i in range(10)]
print(score_df.shape) #列表形状
print(score_df.columns) #列的索引
print(score_df.index) #行的索引
print(score_df.values) #数据内容
print(score_df.T) #行列倒置
Pandas排序
按照年龄升序工资降序排序
python
import pandas
df = pandas.DataFrame({
'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
'年龄': [25, 30, 35, 28, 32],
'部门': ['技术部', '销售部', '技术部', '人事部', '销售部'],
'工资': [5000, 7000, 6000, 5500, 7500]
})
print(df)
df_order = df.sort_values(by=['年龄','工资'],ascending=[True,False]) #按照年龄升序工资降序排序
print(df_order)Pandas的固定筛选
Pandas的空处理(NaN)
dropna()删除一行中带有NaN的默认删行
python
import pandas
df = pandas.DataFrame({
'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
'年龄': [25, None, 35, 28,None],
'部门': ['技术部', '销售部', '技术部', '人事部', None],
'工资': [5000, 7000, 6000, 5500, 7500]
})
print(df)
# print(df.isnull())
# print(df.notnull())
print("*"*100)
# print(df.info())
df_nan = df.dropna()
print(df_nan)
删行删列
默认的删行
缺失值的填充
python
import pandas
import numpy
df = pandas.DataFrame({
'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
'年龄': [25, None, 35, 28,None],
'部门': ['技术部', '销售部', '技术部', '人事部', None],
'工资': [5000, 7000, 6000, 5500, 7500]
})
print(df)
# print(df.isnull())
# print(df.notnull())
print("*"*100)
# print(df.info())
# df_nan = df.dropna()
# print(df_nan)
#
# print("*"*100)
# df_row = df.dropna(axis=0) #删行，默认的就是删行
# print(df_row)
# print("*"*100)
# df_colum = df.dropna(axis=1) #删列
# print(df_colum)
#判断某列某行的某一个值是否有缺失值
print(pandas.isnull(df))
print(numpy.all(pandas.notnull(df) == True)) #判断所有的是否有缺失值
print("*"*100)
print(df.fillna("哈哈")) # 填充缺失值
#按照一列进行填充
print("*"*100)
df['年龄'] = df['年龄'].fillna(100)
print(df)
print("*"*100)
df.index=["行"+str(i) for i in range(df.shape[0])]
print(df)
##对某一行的空值进行填充
print("*"*100)
df.loc["行4"] = df.loc["行4"].fillna("哈哈")
print(df)Pandas分组处理
python
import pandas as pd
df = pd.read_csv("data/分组聚合数据.csv", sep=",")
print(df)
print("*"*100)
print(df.groupby(["产品"]).get_group(('A',)))
分组后进行数据统计，计算每个产品的下手额的总和
python
import pandas as pd
df = pd.read_csv("data/分组聚合数据.csv", sep=",")
print(df)
print("*"*100)
print(df.groupby(["产品"]).get_group(('A',)))
print("*"*100)
print(df.groupby(["产品"]).agg({"销售额":"sum"}))
