pandas 索引去重_Pandas入门 (一)

我会带着你远行 2023-01-09 03:40 90阅读 0赞

一、什么是Pandas?

一个开源的Python类库:用于数据分析、数据处理、数据可视化

●高性能

●容易使用的数据结构

●容易使用的数据分析工具

很方便和其它类库一起使用:

●numpy: 用于数学计算

●scikit-learn: 用于机器学习

二、Pandas数据读取

Pandas需要先读取表格类型的数据，然后进行分析

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1.读取csv文件

import pandas as pd

file = "./xxx.csv" \# 文件路径

rat = pd.read\_csv(file) \# 读取数据

rat.head() \#查看前几行数据

rat.shape \#查看数据形状(行数，列数)

rat.columns \#查看列名

rat.index \#查看索引列

rat.dtypes \#查看每列的数据类型

2.读取txt文件，自己指定分隔符，列名

import pandas as pd

file = "./xxx.txt"

data = pd.read\_csv(

file,

sep = "\\t",

header = None,

names = \['a','b','c'\]

)

3.读取excel文件

import pandas as pd

file = "./xxx.xlsx"

data = pd.read\_excel(file)

4.读取MySQL数据库

import pandas as pd

import pymysql

conn = pymysql.connect(

host = '127.0.0.1',

user = 'root',

password = '123'

database = 'test'

charset = 'utf8'

)

mysql\_page = pd.read\_sql("select \* from data", con = conn)

mysql\_page

三、Pandas数据结构

DataFrame：二维数据，整个表格，多行多列

DataFrame是一个表格型的数据结构

●每列可以是不同的值类型(数值、 字符串、布尔值等)

●既有行索引index，也有列索引columns

●可以被看做由Series组成的字典

根据多个字典序列创建dataframe

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Series: 一维数据,一行或一列

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1.创建一个Series

import pandas as pd

s = pd.Series(\[1,'a',5.2,7\]) \# 得到的s最左侧是索引，右侧是数据

s.index \# 获取索引

s.values \# 获取数据

2.创建一个带有标签索引的Series

s = pd.Series(\[1,'a',5.2,7\],index = \['a','b','c','d'\])

3.使用Python字典创建Series

sdata = \{'A':3500,'B':7200,'C':1600,'D':5000\}

s = pd.Series(sdata)

4.根据索引标签查询数据

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从DataFrame中查询出Series

●如果只查询一行、一列，返回的是pd.Series

●如果查询多行、多列，返回的是pd.DataFrame

1.查询列

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2.查询行

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四、Pandas数据查询的五种方法

Pandas查询数据的几种方法

df.loc方法,根据行、列的标签值查询

df.iloc方法,根据行、列的数字位置查询

df.where方法

df.query方法

.loc既能查询，又能覆盖写入，强烈推荐!

Pandas使用df.Iloc查询数据的方法

使用单个label值查询数据

使用值列表批量查询

使用数值区间进行范围查询

使用条件表达式查询

调用函数查询

注意

●以上查询方法，既适用于行，也适用于列

●注意观察降维dataFrame>Series>值

数据导入

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数据处理

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数据查询

1.使用单个label值查询数据

行或者列，都可以只传入单个值，实现精确匹配

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2.使用值列表批量查询

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3.使用数值区间进行范围查询

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4.使用条件表达式查询

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5.调用函数查询

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五、Pandas新增数据列

1.直接赋值法

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2.df.apply方法

沿DataFrame的轴应用函数

传递给函数的对象是序列对象，其索引是DataFrame的索引(axis=0)或DataFrame的列(axis=1)。

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3.df.assign方法

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4.按条件选择分组分别赋值

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六、Pandas数据统计函数

1.汇总类统计

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2.唯一去重

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3.相关系数和协方差

协方差:衡量同向反向程度,如果协方差为正，说明X，Y同向变化,协方差越大说明同向程度越高;如果协方差为负,说明X, Y反向运动，协方差越小说明反向程度越高。

相关系数:衡量相似度程度,当他们的相关系数为1时，说明两个变量变化时的正向相似度最大，当相关系数为-1时,说明两个变量变化的反向相似度最大

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七、Pandas缺失值处理

Pandas使用这些函数处理缺失值:

●isnull和notnull:检测是否是空值,可用于df和Series

●dropna:丢弃、删除缺失值

■axis:删除行还是列，\{0 or 'index', 1 or 'columns'\}, default 0

■how:如果等于any则任何值为空都删除，如果等于all则所有值都为空才删除

■inplace:如果为True则修改当前df, 否则返回新的df

●fillna:填充空值

■value:用于填充的值，可以是单个值，或者字典(key是列名, value是值)

■method:等于fill使用前一个不为空的值填充forword fill;等于bfill使用后一个不为空的值填充backword fill

■axis:按行还是列填充，\{0 or 'index', 1 or 'columns'\}

■inplace:如果为True则修改当前df,否则返回新的df

源数据：

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步骤1

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步骤2

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步骤3

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步骤4

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步骤5

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步骤6

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八、Pandas数据排序

Series的排序:

Series.sort\_values(ascending=True, inplace=False)

参数说明: .

●ascending: 默认为True升序排序,为False降序排序

●inplace: 是否修改原始Series

DataFrame的排序:

DataFrame.sort\_ values(by, ascending=True, inplace=False)

参数说明:

●by:字符串或者List，单列排序或者多列排序

●ascending: bool或者List, 升序还是降序，如果是list对应by的多列

●inplace: 是否修改原始DataFrame

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九、Pandas字符串处理

Pandas的字符串处理:

使用方法:先获取Series的str属性,然后在属性上调用函数;

只能在字符串列上使用，不能数字列上使用; .

Dataframe.上没有str属性和处理方法

Series.str并不是Python原生字符串，而是自己的一套方法，不过大部分和原生str很相似;

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十、Pandas索引

1.设置索引

![Image 1][]

2.使用index会提升查询性能

●如果index是唯一的，Pandas会使用哈希表优化，查询性能为O(1);

●如果index不是唯一的，但是有序，Pandas会使用二分查找算法，查询性能为O(logN);

●如果index是完全随机的，那么每次查询都要扫描全表,查询性能为O(N);

●Categoricallndex,基于分类数据的Index,提升性能;

●Multilndex, 多维索引,用于groupby多维聚合后结果等;

●Datetimelndex, 时间类型索引，强大的日期和时间的方法支持;

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