python 数据分析工具包 pandas（一）

时间 2019-11-17

原文原文链接

1. 简单介绍

pandas 是专为 python 编程语言设计的高性能，简单易用的数据结构和数据分析工具库，它创建在 numpy 之上，能够许多第三方库完美集成在同一个科学计算环境中。pandas 被普遍应用于金融，统计，社会科学和许多工程技术领域，处理典型数据分析案例。python

2. 安装

pandas 支持 conda 和 pip 两种方式安装。git

conda 安装：github

conda install pandas
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pip 安装：编程

pip install pandas
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截至本文写做之时，官方最新发布版本是 v0.25.1，发布时间为2019年8月22日。最新版本是 0.25.x 系列的bug修复版，建议更新。更新方式以下：数组

pip install --upgrade pandas
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3. 数据结构

pandas 有两种主要的数据结构：Series（1维）和 DataFrame (2维)。bash

下面分别介绍这两种数据结构，首先在咱们的 python 脚本或 jupyter notebook 中导入 pandas，业界惯例缩写为 pd。微信

import pandas as pd
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3.1 Series

Series 是一维标记数组，可以保存任何数据类型（整数，字符串，浮点数，Python对象等）。轴标签统称为索引。数据结构

3.1.1 建立 Series

经过列表建立：编程语言

data = [1, 2, 3]
pd.Series(data)
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0    1
1    2
2    3
dtype: int64
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经过字典建立：工具

data = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
pd.Series(data)
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a    1
b    2
c    3
dtype: int64
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经过 index 参数设置索引(标签):

data = [1, 2, 3]
index = ['a', 'b', 'c']
pd.Series(data, index=index)
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a    1
b    2
c    3
dtype: int64
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经过标量建立(相同值)，并设置索引(标签，不能重复)：

data = 0
index = ['a', 'b', 'c']
pd.Series(data, index=index)
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a    0
b    0
c    0
dtype: int64
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3.1.2 访问 Series

s = pd.Series([10, 100, 1000], index=['a', 'b', 'c'])
s
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a      10
b     100
c    1000
dtype: int64
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数组方式访问：

print(s[0], s[1], s[2])
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10 100 1000
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字典方式访问：

print(s['a'], s['b'], s['c'])
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10 100 1000
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可见两种访问方式之间的对应关系：

print(s[0] == s['a'], s[1] == s['b'], s[2] == s['c'])
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True True True
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3.2 DataFrame

DataFrame 是一个二维标记数据结构，具备可能不一样类型的列。能够将其类比于电子表格或 SQL 表，或 Series 对象的字典。它也是最经常使用的 pandas 对象。

3.2.1 建立 DataFrame

经过列表字典建立：

data = {
    'col1': [1, 2, 3],
    'col2': [4, 5, 6],
    'col3': [7, 8, 9]
}

pd.DataFrame(data)
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	col1	col2	col3
0	1	4	7
1	2	5	8
2	3	6	9

经过 Series 字典建立：

s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=['row1', 'row2', 'row3'])
s2 = pd.Series([4, 5, 6], index=['row2', 'row3', 'row4'])
s3 = pd.Series([7, 8, 9], index=['row3', 'row4', 'row5'])

data = {
    'col1': s1,
    'col2': s2,
    'col3': s3
}

pd.DataFrame(data)
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	col1	col2	col3
row1	1.0	NaN	NaN
row2	2.0	4.0	NaN
row3	3.0	5.0	7.0
row4	NaN	6.0	8.0
row5	NaN	NaN	9.0

经过字典列表建立:

data = [
    {'col1': 1, 'col2': 2, 'col3': 3},
    {'col1': 2, 'col2': 3, 'col3': 4},
    {'col1': 3, 'col2': 4, 'col3': 5}
]

pd.DataFrame(data, index=['row1', 'row2', 'row3'])
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	col1	col2	col3
row1	1	2	3
row2	2	3	4
row3	3	4	5

经过二维列表建立：

data = [
    [1, 2, 3],
    [2, 3, 4],
    [3, 4, 5]
]

pd.DataFrame(data, index=['row1', 'row2', 'row3'], columns=['col1', 'col2', 'col3'])
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	col1	col2	col3
row1	1	2	3
row2	2	3	4
row3	3	4	5

3.2.2 访问 DataFrame

df = pd.DataFrame([[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]],
                  index=['row1', 'row2', 'row3'],
                  columns=['col1', 'col2', 'col3'])
df
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	col1	col2	col3
row1	1	4	7
row2	2	5	8
row3	3	6	9

经过列标签访问列:

df['col1']
复制代码

row1    1
row2    2
row3    3
Name: col1, dtype: int64
复制代码

经过行标签访问行:

df.loc['row1']
复制代码

col1    1
col2    4
col3    7
Name: row1, dtype: int64
复制代码

经过整数访问行：

df.iloc[0]
复制代码

col1    1
col2    4
col3    7
Name: row1, dtype: int64
复制代码

经过切片选择行:

df[1:]
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	col1	col2	col3
row2	2	5	8
row3	3	6	9

3.2.3 转置 DataFrame

将行列互换，相似线性代数中矩阵的转置。

df.T
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	row1	row2	row3
col1	1	2	3
col2	4	5	6
col3	7	8	9