Pandas基于两种数据类型：series与dataframe。
一个series是一个一维的数据类型，其中每一个元素都有一个标签。series类似于Numpy中元素带标签的数组。其中，标签可以是数字或者字符串。
一个dataframe是一个二维的表结构。Pandas的dataframe可以存储许多种不同的数据类型，并且每一个坐标轴都有自己的标签。你可以把它想象成一个series的字典项。
Pandas常用知识
一、读取csv文件为dataframe
二、dataframe的数据概况
三、取列数据
四、取行数据
五、取某一单元格数据
六、缺失值处理
七、归一化处理
八、排序
九、索引重新编号
十、求均值
十一、矢量化操作(批量操作)
十二、透视表
一、读取csv文件为dataframe
Pandas很好的一点是，可以操作表文件。输出为dataframe格式，这点很nice。 使用pandas.read_csv()读取csv文件，输出为dataframe格式数据。 这里数据data.csv数据集下载自百度地图。import pandas as pd
filepath = r’C:/Users/lenovo/Desktop/20180108-百度地图/20180108-百度地图/data.csv’
df = pd.read_csv(filepath)
为了方便，我只显示三行，其实结果并不是这样子
print(df)
检测下数据格式#检测下数据格式是否为DataFrame
print(type(df))#输出
class ‘pandas.core.frame.DataFrame
二、 DataFrame数据概况
我们想知道数据如下知识：展示dataframe前后几条记录
显示dataframe的列名字
查看dataframe的维度情况(几行几列)
2.1展示dataframe前后几行#展示前两条记录(根据需要显示条数)
df.head(2)
print(df.head(2))#展示后三条记录
df.tail(3)
print(df.tail(3))
2.2展示dataframe列名#展示列名
col_names = df.columns
print(col_names)#查看下col_names格式
type(col_names)#将col_names转化为list
col_list = col_names.tolist()
col_list
三、从dataframe中取列数据
使用dataframe[column_name]，返回series格式数据。 series序列数据类似于list，你可以近似等同于list。 只不过返回数据中会多一列index索引。如下面的左侧数字序号
3.1 取一列数据#这里我们一列，如取Name列数据
df[‘Name’][:5]
print(df[‘Name’][:5])
3.2取多列数据#这里返回的数据还是dataframe格式，为了方便也只显示前几条记录
cols = [‘name’, ‘province_name’, ‘city_name’, ‘city_code’, ‘area’, ‘addr’]
df[cols]
print(df[cols])
四、从dataframe中取行数据(记录)
ix[row, col] 中括号中第一个参数row是行参数，你想选择的数据行数。 第二个参数col是列参数，选择你想要的列数据项。
4.1取一行数据#第一行所有数据
df.ix[0, :]
print(df.ix[0, :])#第一行的某几列数据
col = [‘Survived’, ‘Pclass’, ‘Sex’]
df.ix[0, col]
print(df.ix[0, col])
4.2取多行数据#取多行数据，所有列。这里我选择前5行，所有列.
这里是不是很像切片操作。python基础很重要
df.ix[:5, :]
print(df.ix[:5, :])#取多行，某几列
df.ix[:5, col]
print(df.ix[:5, col])
五、取某一单元格数据
取第一行第一列。df.ix[0,0] 第三行第七列。df.ix[2,6]
六、缺失值处理
缺失值一般标记为NaN,处理办法如下df.dropna(axis)
默认直接使用df.dropna()
axis=1,按照行进行缺失值处理
axis=0，按照列进行缺失值处理
df.dropna(axis=0,subset)
axis=0,按照列方向处理subset中的列缺失值
subset=[column] subset含有一个或多个列名的的list
6.1按照行进行缺失值处理#为了显示方便，只显示前五行。
axis=1表示按照行方向处理NAN
df.dropna(axis=1)
6.2按照列进行缺失值处理#按照列处理缺失值(为显示方便，只显示前5行)
df.dropna(axis=0)#对指定列进行缺失值处理
df.dropna(axis=0,subset=[‘Sex’,’Age’])
七、归一化处理
数据集中，不同的列的数据可能在不同量级，如果直接进行分析。模型会认为数字大的影响力大，数字小的影响力小。 最终结果可能导致量级小的变量被剔除出模型。因此需要将数据归一化，变成同一量级的数据，这就是归一化操作。 在这里我们只对一列操作下，其余列也需要操作，但为了方便，这里只写一列的归一化处理。处理步骤：
1.选取该列的最大值
max_value = df[col].max()
2.该列所有值均除以max_value
这里要注意，我们会用到pandas特性，矢量化操作，也就是可以对一个列表进行批量同样的操作。#这里我们选Fare列进行归一化，先看下Fare的数据
为了方便显示，只显示了前10个
df[‘Fare’]#这里我们选Fare列进行归一化
max_value = df[‘Fare’].max()
max_value
这里我们选Fare列进行归一化
max_value = df[‘Fare’].max()
max_value#归一化，并将数据传入新列new_Fare
df[‘new_Fare’]=df[‘Fare’]/max_value
df[‘new_Fare’]
八、排序df.sort_values(col,inplace,ascending)
col 对col列进行排序
inplace 布尔型值，是否原地操作。
True时，操作结果覆盖掉原数据，原数据被修改
False时，新建一个新数据，原数据未被修改
ascending 布尔型值。升序降序。 False降序，True升序
对Age列进行降序操作，不修改原始数据
df.sort_values(‘Age’,inplace=False,ascending=False)
九、索引重新将排序后的索引重新排序
df.reset_index(drop)
drop 为布尔型值，True表示修改原始数据的索引。
False保留原始数据索引序列。
df.reset_index(drop=False)
十、求平均值
10.1所有列的平均值信息df.mean()
10.2 单个列的平均值df[‘Age’].mean()
十一、矢量化操作(批量操作)
一般对如list样式的数据批量操作，需要写循环，但是这样费时费力。 pandas基于numpy，可进行矢量化操作，一行就能完成复杂的循环语句，而且运行效率还很高。#对Age列批量加10
df[‘Age’]+10).head#对Age列批量减20
df[‘Age’]-10
十二、透视表df.pivot_table(index=col1,values=col2,aggfunc=’numpy函数’)
围绕index参数列，分析各个col2，aggfunc是np函数，当然这里的aggfunc也可以是自定义函数。#分析平均年龄对对生存率的影响。
0为死亡，1为生存。
这里我们发现年龄对生存率有影响。
import numpy as np
df.pivot_table(index=’Survived’,values=’Age’,aggfunc=np.mean)#分析仓位等级对生存率影响。0为死亡，1为生存。
仓位为一等二等三等分别取值1，2，3
一等舱最高级。我们发现仓位等级对生存也有影响。
df.pivot_table(index=’Survived’,values=’Pclass’,aggfunc=np.mean)
pandas提取html中的表格数据
andas会在网页中寻找任何符合html表形式的数据，并将其转化WieDataFrame对象作为返回结果
Code
pandas使用方法import pandas as pd
header=1 显示列名；header=0，不显示
pd.read_html(url,header)
实战代码开始import pandas as pd
url = “http://hz.house.ifeng.com/detail/2014_10_28/50087618_1.shtml”
data = pd.read_html(url,header=1)
print(data)
注意啊，这里得到的数据格式是list。[ 序号 楼盘名称 城区 签约套数 预定套数 签约面积(㎡) 签约均价(元/㎡)
0 1.0 龙湖春江郦城 滨江 18 0 2178.61 23757.0
1 2.0 海威钱塘之星 滨江 13 0 629.55㎡ 17398.0
2 3.0 大家运河之星 拱墅 12 0 1052.72㎡ 10457.0
3 4.0 保利城市果岭 下沙 8 0 743.05㎡ 10457.0
.. … … … … … … …
85 86.0 广宇锦绣桃源 拱墅 1 0 86.44㎡ 12473.0
86 87.0 景瑞申花壹号院 拱墅 1 0 89.18㎡ 21529.0
87 88.0 复地黄龙和山 西湖 0 1 0㎡ 0.0
88 89.0 中粮方圆府 下城 0 1 0㎡ 0.0
89 90.0 东方铭楼 下沙 0 16 0㎡ 0.0
90 NaN 总计签约： 主城区 216 40 21755.55㎡ NaN
[91 rows x 7 columns], 2
DataFrame对象
df.to_json()
而只要知道数据存储在DataFrame中，一切都变的简单起来。 比如我很希望数据以json记形式输出，很简单！这只是一行代码的事情。import pandas as pd
data = pd.read_html(url,header=1)
data数据是list类型，要先转化为dataframe
df = pd.DataFrame(data)
df.to_json(orient=’records’)
df.to_csv()
dataframe对象，还可以将数据输出保存为csv文件import pandas as pd
data = pd.read_html(url,header=1)
df = pd.DataFrame(data)
encoding为gbk编码，可以在ofiice excell中看中文不乱吗
df.to_csv(‘data.csv’,encoding=’gbk’)
Original: https://blog.csdn.net/weixin_42525289/article/details/113496004
Author: 投机启示录
Title: python 数据挖掘 简书_Python数据挖掘与分析—-Pandas常用知识
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