文章目录
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– pandas在pycharm的安装
– Pandas的数据结构：
– Series
– Series的创建
– Series的内容读取
– Series间的计算
– Series的常用函数、自定义函数
– DataFrame：
– DataFrame创建
– DataFrame内容读取
– DataFrame运算
Pandas简介：
一个用于统计分析常用Python模块，Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。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。Pandas的基本功能：以字段为单位的数学运算，灵活处理缺失数据合并、连接等关系型运算
这里我们用pycharm进行学习
pandas在pycharm的安装
安装代码
pip insatall pandas
若下载缓慢，则加上清华源后缀
pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
在代码的开头导入pandas即可使用，习惯上，导入pandas后会起一个别名pd
import pandas as pd
Pandas的数据结构：
Series(一维)：一维数组，与Python基本的数据结构List相近。
DataFrame(二维)：二维的表格型数据结构。可以将DataFrame理解为Series的容器
Series
Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成 ，可以理解为带标签的列表List
Series的创建
import pandas as pd
a = pd.Series(['张三','李四','王五'],index = [1001,1002,1003])
print(a)
不使用索引，则默认，0开始
import pandas as pd
a = pd.Series(['张三','李四','王五'])
print(a)
字典创建
import pandas as pd
a = {'姓名':'张三','年龄':'18'}
s = pd.Series(a)
print(s)
Series的内容读取
1、使用index、values读取索引列表、值列表（注意：它们不是函数；可以转成list格式再使用）
import pandas as pd
a = pd.Series(['张三','李四','王五'],index = [1001,1002,1003])
print(list(a.index))
print(list(a.values))
2、2、索引取值，方法和列表或字典相似中括号内如果是标签名，则取对应的值，如果是数字下标，则取对应下标的值
import pandas as pd
a = {'姓名':'张三','年龄':'18'}
s = pd.Series(a)
print(s['姓名'])
3、若要按下标取值，和索引
Series间的计算
1、加减乘除运算，将对应位置的值计算，若数量不对等，则产生NaN，计算的结果是一个新的Series
import pandas as pd
a = pd.Series([1,2,3])
b = pd.Series([4,5,6])
print(a+b)
2、比较运算，满足条件的，结果为True，不满足的为False，然后组成一个新的Series（此时值已失去，仅剩标签）
import pandas as pd
a = pd.Series([1,2,3])
b = pd.Series([4,5,6])
print(a>=2)
Series的常用函数、自定义函数
1、求和、均值，最大最小值函数
a = pd.Series([1,2,3])
print(a.sum())
print(a.max())
print(a.min())
print(a.mean())
2、自定义函数apply，对每一个值执行相同的操作，相当于map的功能
import pandas as pd
a = pd.Series([1,2,3])
def func(x):
return x*x
print(a.apply(func))
DataFrame：
DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）
DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）
DataFrame创建
import pandas as pd
a = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]],columns=['a','b','c'],index=[1,2])
print(a)
字典创建
import pandas as pd
b = {'姓名':['张1','张2','张3'],'年龄':[15,16,17],'成绩':[88,89,77]}
a = pd.DataFrame(b)
print(a)
列表字典创建
import pandas as pd
b =[{'姓名':'张三','年龄':16,'成绩':88},{'姓名':'张2','年龄':15,'成绩':87},{'姓名':'张1','年龄':18,'成绩':98}]
a = pd.DataFrame(b)
print(a)
DataFrame内容读取
通用方法：loc按索引取值，iloc按下标取值（少用）
格式：df.loc[ 行索引或范围, 列索引或范围 ]
其中，范围用列表来表示，且可以用冒号: 表示全范围
返回结果：
如果行和列都是范围，结果为dataframe
行和列其中一个是范围，结果为Series
行和列都是一个值，结果为单个元素
import pandas as pd
b =[{'姓名':'张三','年龄':16,'成绩':88},{'姓名':'张2','年龄':15,'成绩':87},{'姓名':'张1','年龄':18,'成绩':98}]
a = pd.DataFrame(b)
print('读取所有人的年龄','\n',a.loc[:,'年龄'])
print('读取第一行的所有列','\n',a.loc[1,:])
print('选取1-2行的姓名、成绩','\n',a.loc[[1,2],['姓名','成绩']])
print('读取第一行的姓名','\n',a.loc[1,'姓名'])
import pandas as pd
b =[{'姓名':'张三','年龄':16,'成绩':88},{'姓名':'张2','年龄':15,'成绩':87},{'姓名':'张1','年龄':18,'成绩':98}]
a = pd.DataFrame(b)
print('年龄大于等于15的列','\n',a.loc[a['年龄']>=16,['姓名','年龄']])
DataFrame运算
Dataframe的加减乘除运算，就是对应位置的Series进行计算
import pandas as pd
b = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]])
c = pd.DataFrame([[1,2,3],[7,8,9]])
print(c+b)
print(b-c)
import pandas as pd
b = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]])
print(b.sum(0))
print(b.sum(1))
DataFrame的常用函数：
自定义函数apply
示例：给df增加一个新的列d，它的值为abc列的值的和
import pandas as pd
b = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]],columns=['a','b','c'])
def func(x):
x['d'] = x['a']+x['b']+x['c']
return x
print(b.apply(func,axis=1))
import pandas as pd
b = pd.DataFrame([[-1,-2,3],[4,-5,-6]],columns=['a','b','c'])
def func(x):
x = abs(x)
return x
print(b.apply(func,axis=1))
b[['b']] = b[['b']].apply(func,axis=0)
print(b)
索引对象：
索引对象可以理解为表的主键，DataFrame默认是没有索引对象的，且默认从0开始计数，可以使用set_index函数设置某个字段标签为索引对象
import pandas as pd
b = pd.DataFrame([[1,5,3],[2,5,6]],columns=['a','b','c'])
b = b.set_index('a')
print(b)
Original: https://blog.csdn.net/THREEFUCT/article/details/122315751
Author: 南师大蒜阿熏呀
Title: pandas数据预处理（Series DataFrame）详解附带案例
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