Pandas入门

Pandas入门

Pandas简介

Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库,用于数据分析。

Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库,提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。

Pandas 名字衍生自术语 “panel data”(面板数据)和 “Python data analysis”(Python 数据分析)。

Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集,基础是 Numpy(提供高性能的矩阵运算)。

Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。

Pandas 可以对各种数据进行运算操作,比如归并、再成形、选择,还有数据清洗和数据加工特征。

Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域。

Pandas 的主要数据结构是 Series (一维数据)与 DataFrame(二维数据),这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。

安装

安装 pandas 需要基础环境是 Python,开始前我们假定你已经安装了 Python 和 Pip。

使用 pip 安装 pandas:

pip install pandas

安装成功后,我们就可以导入 pandas 包使用:

import pandas

我们在使用pandas时,一般使用它的别名:

import pandas as pd

这是已经约定俗成,建议大家这样使用。

查看 pandas 版本

import pandas as pd

print(pd.__version__)

Pandas的数据结构

DataFrame(数据帧)和 Series(序列)是 pandas 的核心数据结构。DataFrame 和二维的 NumPy 数组类似,但是
它的行和列有对应的标签,并且每一列都可以存储不同类型的数据。从 DataFrame 中提取一行或一列时,你会得到一个一维的 Series。类似地,Series 相当于带标签的一维 NumPy 数组。请看下图中的 DataFrame 的结构,你立马就会发现 DataFrame 可以被当作基于Python 的工作表。

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Pandas 使用 Series 和 DataFrame 作为数组数据的存储框架,数据进入这两种框架后,我们就可以利用它们提供的强大处理方法经行处理。

; Series

Pandas Series 类似表格中的一个列(column),类似于一维数组,可以保存任何数据类型。

Series 是pandas 最基础的数据结构。

Series 由索引(index)和列组成,函数如下:

pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)

参数说明:

  • data:一组数据(ndarray 类型)。
  • index:数据索引标签,如果不指定,默认从 0 开始。
  • dtype:数据类型,默认会自己判断。
  • name:设置名称。
  • copy:拷贝数据,默认为 False。

(1)使用列表和元组

创建一个简单的 Series 实例:

import pandas as pd

a = [1, 2, 3]
myvar = pd.Series(a)
print(myvar)

输出结果如下:

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从上图可知,如果没有指定索引,索引值就从 0 开始,我们可以根据索引值读取数据:

import pandas as pd

a = [1, 2, 3]
myvar = pd.Series(a)
print(myvar)
print(myvar[1])

输出结果如下:

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我们可以指定索引值,并根据索引值读取数据,如下实例:

import pandas as pd

a = ["Google", "Baidu", "Wiki"]
myvar = pd.Series(a, index=["x", "y", "z"])
print(myvar)
print(myvar["y"])

输出结果如下:

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通过列表、元组创建Series时,索引大小必须和列表大小一致。

(2)使用字典

我们也可以使用 key/value 对象,类似字典来创建 Series:

import pandas as pd

sites = {1: "Google", 2: "Baidu", 3: "Wiki"}
myvar = pd.Series(sites)
print(myvar)

输出结果如下:

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从上图可知,字典的 key 变成了索引值。

如果我们只需要字典中的一部分数据,只需要指定需要数据的索引即可,如下实例:

import pandas as pd

sites = {1: "Google", 2: "Baidu", 3: "Wiki"}
myvar = pd.Series(sites, index=[1, 2])
print(myvar)

输出结果如下:

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设置 Series 名称参数:

import pandas as pd

sites = {1: "Google", 2: "Baidu", 3: "Wiki"}
myvar = pd.Series(sites, index=[1, 2], name="Pandas-Series-Test")
print(myvar)

输出结果如下:

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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、布尔型值)。DataFrame 既有行索引也有列索引,它可以被看做由 Series 组成的字典(共同用一个索引)。

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DataFrame 构造方法如下:

pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)

参数说明:

  • data:一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。
  • index:索引值,或者可以称为行标签。
  • columns:列标签,默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) 。
  • dtype:数据类型。
  • copy:拷贝数据,默认为 False。

(1)使用列表

Pandas DataFrame 是一个二维的数组结构,类似二维数组。


import pandas as pd

data = [['Google', 10], ['Baidu', 12], ['Wiki', 13]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Site', 'Age'])
print(df)

输出结果为:

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(2)使用字典

字典中的键为列名,值一般为一个列表或者元组。

import pandas as pd

data = {'Site': ['Google', 'Baidu', 'Wiki'], 'Age': [10, 12, 13]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果为:

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从以上输出结果可以知道, DataFrame 数据类型一个表格,包含 rows(行) 和 columns(列):

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(3)字典组成的列表

还可以使用字典(key/value),其中字典的 key 为列名:


import pandas as pd

data = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果为:

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没有对应的部分数据为 NaN

Pandas 可以使用 loc 属性返回指定行的数据,如果没有设置索引,第一行索引为 0,第二行索引为 1,以此类推:

import pandas as pd

data = {
    "calories": [420, 380, 390],
    "duration": [50, 40, 45]
}

df = pd.DataFrame(data)

print(df.loc[0])

print(df.loc[1])

输出结果为:

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注意:返回结果其实就是一个 Pandas Series 数据。

也可以返回多行数据,使用 [[ … ]] 格式, 为各行的索引,以逗号隔开:

import pandas as pd

data = {
  "calories": [420, 380, 390],
  "duration": [50, 40, 45]
}

df = pd.DataFrame(data)

print(df.loc[[0, 1]])

输出结果为:

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注意:返回结果其实就是一个 Pandas DataFrame 数据。

我们可以指定索引值,如下实例:

import pandas as pd

data = {
  "calories": [420, 380, 390],
  "duration": [50, 40, 45]
}

df = pd.DataFrame(data, index = ["day1", "day2", "day3"])

print(df)

输出结果为:

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Pandas 可以使用 loc 属性返回指定索引对应到某一行:

import pandas as pd

data = {
    "calories": [420, 380, 390],
    "duration": [50, 40, 45]
}

df = pd.DataFrame(data, index=["day1", "day2", "day3"])

print(df.loc["day2"])

输出结果为:

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索引

在后续的内容中,在不同场景下可能会对索引使用以下名称。

  • 索引(index):行和列上的标签,标识二维数据坐标的行索引和列索引,默认情况下,指的是每一行的索引。如果是 Series,那只能是它行上的索引。列索引又被称为字段名、表头。
  • 自然索引、数字索引:行和列的0~n(n为数据长度-1)形式的索引,数据天然具有的索引形式。虽然可以指定为其他名称,但在有些方法中依然可以使用。
  • 标签(label):行索引和列索引,如果是Series,那只能是它行上的索引。
  • 轴(axis):仅用在DataFrame结构中,代表数据的方向,如行和列,用0代表列(默认),1代表行。

Pandas的数据类型

数据类型查看

先加载数据:

import pandas as pd

df=pd.read_excel('../data/course_participants.xlsx')

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查看df中各列的数据类型:

df.dtypes

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可以看到,name、country 和 continent 列为object,user_id 和age为 int64,score为float64。

查看具体字段的类型:

df.name.dtype

df.name 是一个Series,所以需要使用.dtype而不是.dtypes。

常见数据类型

Pandas 提供了以下常见的数据类型,默认的数据类型是int64和 float64,文字类型是object。

  • float
  • int
  • bool
  • datetime64[ns]
  • datetime64[ns,tz]
  • timedelta64[ns]
  • timedelta[ns]
  • category
  • object
  • string

这些数据类型大多继承自 NumPy的相应数据类型,Pandas 提供了可以进行有限的数据类型转换的方法,如将数字型转为字符型。
d 和age为 int64,score为float64。

查看具体字段的类型:

df.name.dtype

df.name 是一个Series,所以需要使用.dtype而不是.dtypes。

常见数据类型

Pandas 提供了以下常见的数据类型,默认的数据类型是int64和 float64,文字类型是object。

  • float
  • int
  • bool
  • datetime64[ns]
  • datetime64[ns,tz]
  • timedelta64[ns]
  • timedelta[ns]
  • category
  • object
  • string

这些数据类型大多继承自 NumPy的相应数据类型,Pandas 提供了可以进行有限的数据类型转换的方法,如将数字型转为字符型。

Original: https://blog.csdn.net/W_chuanqi/article/details/127652830
Author: W_chuanqi
Title: Pandas入门

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