机器学习——Pandas基础学习

╰+哭是因爲堅強的太久メ 2022-05-21 11:52 274阅读 0赞

# 一、背景知识 #

Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，纳入了大量的库和标准数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。  
对于Pandas包，在Python中常见的导入方法如下：

from pandas import Series,DataFrame
    import pandas as pd

###### Pandas中的数据结构 : ######

*  Series: 一维数组，类似于Python中的基本数据结构list，区别是Series只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。就像数据库中的列数据。  
    如下例子：

In :obj=Series([4,7,-5,3])
    In :obj
    Out:
    0 4
    1 7
    2 -5
    3 3

Series的交互式显示的字符串表示形式是索引在左边，值在右边  
我们还可以自己创建索引，这就类似字典了

In :obj2=Series([4,7,-5,3],index=['d','b','a','c'])
    In :obj2
    Out:
    d 4
    b 7
    a -5
    c 3

如果你有一些数据在一个Python字典中，你可以通过传递字典来从这些数据创建一个Series，只传递一个字典的时候，结果Series中的索引将是排序后的字典的键

In [7]:sdata={
       'Ohio':35000,'Texas':71000,'Oregon':16000,'Utah':5000}
    In [8]:obj3=Series(sdata)
    In [9]:obj3
    Out[9]:
    Ohio   35000
    Texas  71000
    Oregon 16000
    Utah   5000

*  DataFrame: 一个表格型的数据结构，是以一个或多个二维块存放的数据表格（层次化索引），DataFrame既有行索引还有列索引，它有一组有序的列，每列既可以是不同类型（数值、字符串、布尔型）的数据，或者可以看做由Series组成的字典。  
    DataFrame创建（开头是列名，\[ \]里面是每列的内容）

dictionary = {
       'state':['0hio','0hio','0hio','Nevada','Nevada'],
             'year':[2000,2001,2002,2001,2002],
             'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}
    frame = DataFrame(dictionary)

修改行名

frame=DataFrame(dictionary,index=['one','two','three','four','five'])

添加新列

frame['add']=[0,0,0,0,0] '列名'=[值]

*  Panel：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。

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# 二、利用Pandas导入csv格式数据 #

读取CSV

# 如果数据集中有中文的话，最好在里面加上 encoding = 'gbk' ，以避免乱码问题。后面的导出数据的时候也一样。
    df = pd.read_csv('uk_rain_2014.csv', header=0, encoding = 'gbk')
    # header 关键字告诉 Pandas 哪些是数据的列名。如果没有列名的话就将它设定为 None

数据导入pandas之后，我们该怎么查看数据呢？

# 查看前五行
    df.head(5)
    
    # 查看后五行
    df.tail(5)
    
    # 查看总行数
    len(df)

修改列名

df.columns = ['学号','班级','性别','年龄', '专业', '手机号码', '邮箱']

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# 三、排序 #

*  Series

# 初始化
    In: obj = Series(range(4), index=['d','a','b','c'])
    
    # 按索引排序
    In: obj.sort_index()  
    Out: 
    a    1
    b    2
    c    3
    d    0
    
    # 按值排序
    In: obj.sort() 或 obj.order()
    In: obj
    Out: 
    d    0
    a    1
    b    2
    c    3

*  DataFrame

# 初始化
    In: frame = DataFrame(np.arange(8).reshape((2,4)),index=['three', 'one'],columns=['d','a','b','c'])
    In: frame
    Out: 
           d  a  b  c
    three  0  1  2  3
    one    4  5  6  7
    
    # 按索引排序（即第一列）
    In: frame.sort_index() 或frame.sort()
    Out: 
           d  a  b  c
    one    4  5  6  7
    three  0  1  2  3
    
    # 按行（第一行）排序
    In[89]: frame.sort_index(axis=1, ascending=False)
    Out[89]: 
           d  c  b  a
    three  0  3  2  1
    one    4  7  6  5
    
    # 按值排序
    In[95]: frame = DataFrame({
       'b':[4, 7, -3, 2], 'a':[0, 1, 0, 1]})
    In[97]: frame.sort_values(by='b')
    Out[97]: 
       a  b
    2  0 -3
    3  1  2
    0  0  4
    1  1  7

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# 四、删除指定轴上的项 #

即删除 Series 的元素或 DataFrame 的某一行（列）的意思，我们可以通过对象的 drop(labels, axis=0) 方法实现此功能。

*  删除Series的一个元素:

In: ser = Series([4.5,7.2,-5.3,3.6], index=['d','b','a','c'])
    In: ser.drop('c')
    Out: 
    d    4.5
    b    7.2
    a   -5.3

*  删除DataFrame的行或列（axis=0代表往跨行（down)，而axis=1代表跨列（across)）

In[17]: df = DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3), index=['a','c','d'], columns=['oh','te','ca'])
    In[18]: df
    Out[18]: 
       oh  te  ca
    a   0   1   2
    c   3   4   5
    d   6   7   8
    In[19]: df.drop('a')
    Out[19]: 
       oh  te  ca
    c   3   4   5
    d   6   7   8
    In[20]: df.drop(['oh','te'],axis=1)
    Out[20]: 
       ca
    a   2
    c   5
    d   8

补充：  
下图代表在DataFrame当中axis为0和1时分别代表的含义:  
![这里写图片描述][1240]

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# 五、去重 #

duplicated()

DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型Series，表示各行是否是重复行。具体用法如下：

In[1]: df = DataFrame({'k1':['one']*3 + ['two']*4, 'k2':[1,1,2,3,3,4,4]})
    In[2]: df
    Out[2]: 
        k1  k2
    0  one   1
    1  one   1
    2  one   2
    3  two   3
    4  two   3
    5  two   4
    6  two   4
    In[3]: df.duplicated()
    Out[3]: 
    0    False
    1     True
    2    False
    3    False
    4     True
    5    False
    6     True
    dtype: bool

drop\_duplicates()

drop\_duplicates() 用于去除重复的行数，具体用法如下：

In[4]: df.drop_duplicates()
    Out[4]: 
        k1  k2
    0  one   1
    2  one   2
    3  two   3
    5  two   4

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# 六、数据重塑 #

将Series转化成DataFrame:

In[1]:data = Series(np.random.randn(10), index = [['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd', 'd' ],[1,2,3,1,2,3,1,2,2,3]])
    In[2]:data
    Out[2]:
    a  1    0.169239
       2    0.689271
       3    0.879309
    b  1   -0.699176
       2    0.260446
       3   -0.321751
    c  1    0.893105
       2    0.757505
    d  2   -1.223344
       3   -0.802812
    
    in[5]:data.unstack()
    Out[5]:
    1                    2            3
    a    0.169239    0.689271    0.879309
    b    -0.699176   0.260446  -0.321751
    c    0.893105    0.757505    NaN
    d    NaN        -1.223344   -0.802812

[1240]: /images/20220521/0d15f2be524149c8877cc55d0646f2c7.png