2、Python 数据分析-Pandas

1、简介

Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。

pandas的目的是什么？

• numpy能够帮助我们处理的是数值型的数据，在数据分析中除了数值型的数据还有好多其他类型的数据（字符串，时间序列），那么pandas就可以帮我们很好的处理除了数值型的其他数据！

2、什么是pandas？

Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。

数据类型概览

Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近。Series如今能保存不同种数据类型，字符串、boolean值、数字等都能保存在Series中。

Time- Series：以时间为索引的Series。

DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。

Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。

Panel4D：是像Panel一样的4维数据容器。

PanelND：拥有factory集合，可以创建像Panel4D一样N维命名容器的模块。

最常用的数据类型是一维Series和二维DataFrame

3、一维【Series】

3.1、Series组成

• values：一组数据（ndarray类型）
• index：相关的数据索引标签

#隐式索引：默认索引,行号默认从0开始。0，1，2，3，4
a = Series(data=[1,2,3])
>>>
0    1
1    2
2    3
dtype: int64

    
#显式索引：自定义的索引
b = Series(data=[1,2,3],index=[‘A‘,‘B‘,‘C‘])
>>>
A    1
B    2
C    3
dtype: int64

3.2、Series的创建

• 由列表或numpy数组创建

  a = Series(data=np.random.randint(0,10,size=(3)))
  >>>
  0    3
  1    0
  2    7
  dtype: int32
  

• 由字典创建

  dic = {
      ‘语文‘:100,
      ‘数学‘:110,
      ‘外语‘:120,
  }
  b = Series(data=dic)
  >>>
  语文    100
  数学    110
  外语    120
  dtype: int64
  

3.3、Series的索引和切片

b = Series(data=[1,2,3],index=[‘A‘,‘B‘,‘C‘])
b[1]
>>>
2

b["A"]
>>>
1

b.C
>>>
3

b[0:2]		#或b[‘A‘:‘B‘]
>>>
A    1
B    2
dtype: int64
   
b[0:3:2]	#或b[‘A‘:‘B‘:2]
>>>
A    1
C    3
dtype: int64
   

3.4、Series的常用属性

• shape#返回数组的形状
• size#返回数组的个数
• index#返回数组索引
• values#返回数组值

b = Series(data=[1,2,3],index=[‘A‘,‘B‘,‘C‘])
b.shape
>>>
(3,)

b.size
>>>
3

b.index
>>>
Index([‘A‘, ‘B‘, ‘C‘], dtype=‘object‘)

b.values
>>>
array([1, 2, 3], dtype=int64)

3.5、Series的常用方法

• head(),tail()

b = Series(data=[1,2,3],index=[‘A‘,‘B‘,‘C‘])
b.head(2)	#显示前两个元素
>>>
A    1
B    2
dtype: int64
    
b.tail(2)	#显示后两个元素
>>>
B    2
C    3
dtype: int64

• unique()

s = Series(data=[1,1,2,2,3,3,4,4,5,6,7,8,9])
s.unique()	#去重
>>>
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], dtype=int64)

• add() sub() mul() div()

3.6、Series的算术运算

• 法则：索引一致的元素进行算数运算否则补空

isnull(),notnull()

s1 = Series(data=[1,2,3,4,5])
s2 = Series(data=[1,2,3])
s = s1+s2
>>>
0    2.0
1    4.0
2    6.0
3    NaN
4    NaN
dtype: float64
    
s.isnull()		#isnull检测哪些元素为空值，显示True,反之False
>>>
0    False
1    False
2    False
3     True
4     True
dtype: bool
    
s.notnull()		#notnull检测哪些元素为空值,显示False,反之True
>>>
0     True
1     True
2     True
3    False
4    False
dtype: bool
    
#想要去除Seriese中的空值
s[[True,True,True,False,False]]		#或s[s.notnull()]
>>>
0    2.0
1    4.0
2    6.0
dtype: float64
    

4、二维DataFrame

4.1、DataFrame组成

• DataFrame是一个【表格型】的数据结构。DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成。设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维。DataFrame既有行索引，也有列索引。
  • 行索引：index
  • 列索引：columns
  • 值：values

DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(3,4)))

4.2、DataFrame的创建

• ndarray创建
• 字典创建

dic = {
    ‘name‘:[‘小王‘,‘小李‘,‘小张‘],
    ‘sex‘:[18,22,33]
}
DataFrame(data=dic,index=[‘A‘,‘B‘,‘C‘])

4.3、DataFrame的属性

• values#返回数组值
• columns#返回数组列行索引
• index#返回数组列索引
• shape#返回数组的形状

dic = {
    ‘name‘:[‘小王‘,‘小李‘,‘小张‘],
    ‘sex‘:[18,22,33]
}
df = DataFrame(data=dic,index=[‘A‘,‘B‘,‘C‘])
df.values
>>>
array([[‘小王‘, 18],
       [‘小李‘, 22],
       [‘小张‘, 33]], dtype=object)

df.columns
>>>
Index([‘name‘, ‘sex‘], dtype=‘object‘)

df.index
>>>
Index([‘A‘, ‘B‘, ‘C‘], dtype=‘object‘)

df.shape
>>>
(3, 2)

4.4、练习1：

1、根据以下考试成绩表，创建一个DataFrame，命名为df：

    张三  李四  
语文 150  0
数学 150  0
英语 150  0
理综 300  0

dic = {
    ‘张三‘:[150,150,150,150],
    ‘李四‘:[0,0,0,0]
}
df = DataFrame(data=dic,index=[‘语文‘,‘数学‘,‘英语‘,‘理综‘])

4.5、DataFrame索引操作

• 对行进行索引

  dic = {
      ‘张三‘:[150,150,150,150],
      ‘李四‘:[0,0,0,0]
  }
  df = DataFrame(data=dic,index=[‘语文‘,‘数学‘,‘英语‘,‘理综‘])
  
  iloc:
  - 通过隐式索引取行
  
  #取单行
  df.iloc[0]
  >>>
  张三    150
  李四      0
  Name: 语文, dtype: int64
          
  #取多行
  df.iloc[[0,2]]
  
  

loc:
- 通过显示索引取行

df.loc[‘英语‘,‘张三‘] #取单个值
>>>
150


df.loc[[‘英语‘,‘数学‘],‘张三‘] #取多个值
>>>
英语    150
数学    150
Name: 张三, dtype: int64

• 队列进行索引

  dic = {
      ‘张三‘:[150,150,150,150],
      ‘李四‘:[0,0,0,0]
  }
  df = DataFrame(data=dic,index=[‘语文‘,‘数学‘,‘英语‘,‘理综‘])
  df[‘张三‘]#取一列
  >>>
  语文    150
  数学    150
  英语    150
  理综    150
  Name: 张三, dtype: int64
  
  df[[‘李四‘,‘张三‘]] #取多列
  # df[0] #error，如果df有显示索引，那么在索引取值的话，只能用显示索引不能用隐式索引
  

4.6、DataFrame切片操作

• 对行进行切片

#df[index1:index3]
df[0:2] #切行

• 对列进行切片

#df.iloc[:,col1:col3]
df.iloc[:,0:1] #切列

4.7、DataFrame的运算

• 同Series

4.8、练习2：

1. 假设ddd是期中考试成绩，ddd2是期末考试成绩，请自由创建ddd2，并将其与ddd相加，求期中期末平均值。
2. 假设张三期中考试数学被发现作弊，要记为0分，如何实现？
3. 李四因为举报张三作弊立功，期中考试所有科目加100分，如何实现？
4. 后来老师发现有一道题出错了，为了安抚学生情绪，给每位学生每个科目都加10分，如何实现？

1??

qimo = df
qizhong = df
(qizhong + qimo) / 2 #计算均值

2??

qizhong.iloc[1,0] = 0

3??

qizhong[‘李四‘] += 100

4??

qizhong += 10

2、Python 数据分析-Pandas【1】

原文：https://www.cnblogs.com/remixnameless/p/13205503.html