今天，就为大家总结一下 “Pandas数据处理的12技巧”，拿来即用，随查随用。
今天，就为大家总结一下 “Pandas数据处理的12技巧”，拿来即用，随查随用。
1. 安装
你还可以使用内置的 Python 工具 pip 安装 Pandas 并运行以下命令:
$ pip install pandas
安装完成后的提示成功，则可以环境中使用pandas包了。
import pandas
2. 创建数据列
Pandas一维数组(数据列)可以保存任何数据类型。一般通过调用 pd.Series() 方法实现，不指定index，默认为0,1,2,3...。
import pandas
import numpy
S = pandas.Series(
[1, 2, 3, 4], # 数据
index=["a", "b", "c", "d"], # 指定索引
dtype=numpy.int8, # 指定数据类型
)
S.name = "test" # 创建一维数组的名称
S.index.name = "index" # 创建一维数组的索引名称
print(S)
输出:
index a 1 b 2 c 3 d 4 Name: test, dtype: int8
3. 创建数据框
创建具有列的二维数据结构的对象(数据框)。一般通过调用 pd.DataFrame() 方法实现，不指定index，默认为0,1,2,3...。
import pandas
dat_list = [
[1, 2, 3],
[4, 6, 8],
[10, 11, 12],
]
df = pandas.DataFrame(
dat_list,
index=["i1", "i3", "i2"],
columns=["a", "b", "c"],
)
print(df)
输出:
a b c i1 1 2 3 i3 4 6 8 i2 10 11 12
4. CSV文件的读写
Pandas 支持从 CSV的读写，我们用 pd.read_csv() 和 pd.to_csv() 方法来实现。
import pandas
d = {
"A": [1, 2, 3],
"B": [4, 5, 6],
"C": [7, 8, 9],
"D": [10, 11, 12],
}
df = pandas.DataFrame(d, index=["i2", "i1", "i3"])
print(df)
df.to_csv("output/test.csv") # 导出到CSV文件
dfnew = pandas.read_csv("output/test.csv", index_col=0) # index_col=0 表示第一列为索引
print(dfnew)
5. Excel文件的读写
Pandas 支持从 Excel的读写，我们用 pd.read_excel() 和 pd.to_excel() 方法来实现。
import pandas
d = {
"A": [1, 2, 3],
"B": [4, 5, 6],
"C": [7, 8, 9],
"D": [10, 11, 12],
}
df = pandas.DataFrame(d, index=["i2", "i1", "i3"])
print(df)
df.to_excel("output/test.xlsx") # 导出到excel
dfnew = pandas.read_excel("output/test.xlsx", index_col=0) # index_col=0 表示第一列为索引
print(dfnew)
6. 通过位置选择值
Pandas 支持通过位置选择值，我们用 df.iloc[row_index, column_index] 来实现。
import pandas
d = {
"A": [1, 2, 3],
"B": [4, 5, 6],
"C": [7, 8, 9],
"D": [10, 11, 12],
}
df = pandas.DataFrame(d, index=["i2", "i1", "i3"])
print(df)
print(df.iloc[2, 1]) # 6 结果为一个值
print(df.iloc[[2], [1]]) # 结果为一个元素的数据框
print(df.iloc[1:3, :]) # 结果为一个数据框
输出:
A B C D
i2 1 4 7 10
i1 2 5 8 11
i3 3 6 9 12
6
B
i3 6
A B C D
i1 2 5 8 11
i3 3 6 9 12
7. 通过名称选择值
Pandas 支持通过名称选择值，我们用 df.loc[row_name, column_name] 来实现。
import pandas
d = {
"A": [1, 2, 3],
"B": [4, 5, 6],
"C": [7, 8, 9],
"D": [10, 11, 12],
}
df = pandas.DataFrame(d, index=["i2", "i1", "i3"])
print(df)
print(df.loc["i2", "C"]) # 6 结果为一个值
print(df.loc[["i2"], ["C"]]) # 结果为一个元素的数据框
print(df.loc[["i2", "i3"], ["A", "D"]]) # 切片
输出:
A B C D
i2 1 4 7 10
i1 2 5 8 11
i3 3 6 9 12
7
C
i2 7
A D
i2 1 10
i3 3 12
8. 标签可以重复么？
这是一个有意思的问题，如果重复了如何取值呢，如何去掉重复呢？
import pandas
d = {
"A": [1, 2, 3],
"B": [4, 5, 6],
"C": [7, 8, 9],
"D": [10, 11, 12],
}
df = pandas.DataFrame(d, index=["i2", "i1", "i2"])
print(df)
print(df.loc["i2", "C"])
df.columns = ["A", "B", "B", "D"]
print(df)
print(df.loc["i2", "B"])
输出:
A B C D
i2 1 4 7 10
i1 2 5 8 11
i2 3 6 9 12
i2 7
i2 9
Name: C, dtype: int64
A B B D
i2 1 4 7 10
i1 2 5 8 11
i2 3 6 9 12
B B
i2 4 7
i2 6 9
9. 删除行/列
Pandas 支持删除行/列，我们用 df.drop([col/row name], axis=0/1) 来实现。
import pandas
d = {
"A": [1, 2, 3],
"B": [4, 5, 6],
"C": [7, 8, 9],
"D": [10, 11, 12],
}
df = pandas.DataFrame(d, index=["i2", "i1", "i3"])
print(df)
df.drop(
["i2", "i1"],
axis=0, # axis=0删除行，axis=1删除列
inplace=True, # 如果为True，则在原数据上进行操作，否则，创建一个新的数据对象
errors="ignore", # 忽略不存在的列
)
print(df)
输出:
A B C D
i2 1 4 7 10
i1 2 5 8 11
i3 3 6 9 12
A B C D
i3 3 6 9 12
10. 在最后增加列
import pandas
d = {
"A": [1, 2, 3],
"B": [4, 5, 6],
"C": [7, 8, 9],
"D": [10, 11, 12]
}
df = pandas.DataFrame(d, index=["i2", "i1", "i3"])
print(df)
df['E'] = 0
print(df)
输出为:
A B C D
i2 1 4 7 10
i1 2 5 8 11
i3 3 6 9 12
A B C D E
i2 1 4 7 10 0
i1 2 5 8 11 0
i3 3 6 9 12 0
11. 在最后增加行
import pandas
d = {
"A": [1, 2, 3],
"B": [4, 5, 6],
"C": [7, 8, 9],
"D": [10, 11, 12],
}
df = pandas.DataFrame(d, index=["i2", "i1", "i3"])
print(df)
df = df.append(
pandas.DataFrame({"A": 13, "B": 14, "C": 15, "D": 16}, index=["i4"]),
ignore_index=True,
)
print(df)
输出：
A B C D
i2 1 4 7 10
i1 2 5 8 11
i3 3 6 9 12
A B C D
0 1 4 7 10
1 2 5 8 11
2 3 6 9 12
3 13 14 15 16
12. 通过标签(索引或列名)排序
import pandas
d = {
"A": [1, 2, 3],
"B": [4, 5, 6],
"C": [7, 8, 9],
"D": [10, 11, 12]
}
df = pandas.DataFrame(d, index=["i2", "i1", "i3"])
print(df)
df = df.sort_index(
axis=0, # axis=0 按行标签排序，axis=1 按列标签排序
level=None,
ascending=True, # 是否升序
inplace=False, # 是否修改原数据
kind="quicksort", # 排序算法
na_positinotallow="last", # 如果有NA值，放在最后
sort_remaining=True, # 是否排序剩余列
)
print(df)
输出:
A B C D
i2 1 4 7 10
i1 2 5 8 11
i3 3 6 9 12
A B C D
i1 2 5 8 11
i2 1 4 7 10
i3 3 6 9 12
总结
上面分享的pandas入门的12个技巧，希望对你有所帮助。
原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwMzYxODY0Mg==&mid=2247484150&idx=1&sn=72f4cae71db8a42a0354314a7de62e11
