Python Pandas库的学习（三）

 

今天咱们来继续讲解Python中的Pandas库的基本用法

那么咱们如何使用pandas对数据进行排序操做呢？

food.sort_values("Sodium_(mg)",inplace= True)
print(food["Sodium_(mg)"])
food.sort_values("Sodium_(mg)",inplace=True,ascending= False)
print(food["Sodium_(mg)"])

咱们对food，进行sort_values方法，会自动帮咱们排序，第一个参数"Sodium_(mg)"是咱们数据中的列名

意思是说，你要对哪一列数据进行排序，inplace 参数的意思是，你须要生成一个新的数据，仍是在原来的基础上进行，能够经过该参数指定

而sort_values排序的时候，就默认从小到大进行排序。

那么咱们想作一个从大到小的排序如何作呢？

ascending这个参数，是指定一个排序升降序。在这里指定，默认该参数为True，也就是从小到大

那么咱们在上面的代码中能够看到，ascending参数设置为Flase之后，便是从大到小

下面咱们讲个点单的例子，泰坦尼克号小案例

import pandas as pd
import numpy as np
titanic_survival = pd.read_csv("titanic_train.csv")
titanic_survival.head()

我如今有一下一些数据，每一个值都表明不一样的含义，实际是一个船人员信息表，有价格，有年龄，有名字，有座位编号，等等一些数据

下面咱们将年龄这一列进行数据处理，看看能获得什么结果，咱们先查看了一下，前十我的的年龄以下

发如今5号人，的年龄为NAN，也就是说，这个数据为空，或者数据丢失。咱们来对这个缺失值进处理

咱们经过isnull方法，对数据进行判断，判断值是否为空。能够看到为True的说明数据丢失了

而后咱们将这个为空的数据做为索引，能够找到所有数据中，数据丢失的值

那咱们如今统计一下，有多少个数据丢失了，能够用len方法。统计数据为空的值，为177就能够获得177个数据为空的值

咱们获得了缺失值后，要对缺失值进行处理

 那么我先对数据没有作缺失值处理的状况下，进行一个求平均值的操做

咱们能够看到，算出来的值是nan，说明有问题！因此咱们不能把带有缺失值得也计算在里面

接下来咱们对数据进行处理

一个基本的想法是这样的，就是说，当前数据中，有值的，咱们就拿出来进行平均计算，没有值的，就不取出来进行运算

 

经过这样的计算，咱们能够获得，平均年龄为29.6岁

这种方法可能有些麻烦，那么Pandas中有没有什么好的方法能够直接帮咱们处理呢？ 答案是有的

咱们用这样一个简单的方法，一步就能够帮咱们取出年龄的平均值。

那咱们继续说些难一点的。咱们在数据中，分了船舱有1， 2 ，3个等级，咱们想计算一下，每一个等级下的平均价格是多少

如何计算呢？

这段代码的意思是，我先用for循环，在数据中找到，哪些人是一等舱的人，哪些人是二等舱的人，哪些人是三等舱的人

咱们先讲这些人的数据拿到手，拿到以后，咱们进行列的定位，定位到价格这列，而后进行平均值，这样就能够获得一个平均价格

分别为以上三个，可是这种作法很麻烦，那么pandas中有没有一个更简单的方法帮咱们处理数据呢？看下面的代码

咱们有个需求，想算一下，3个舱位每一个舱位的平均获救人数的值

能够看到咱们在pivot_table中，有三个参数，第一个参数为index，就是说咱们要对哪列数据进行统计

values则是说，你要在统计参数一的基础上和哪一个数据有关系，做为统计。

第三个参数是aggfunc，就是说你要统计前面两个参数的什么值，咱们这边统计平均值。既能够得到以上平均数据

那么咱们在计算一下，每一个舱位的平均年龄是多少

咱们能够直接按照这种方式进行计算，既能够获得每一个舱的平均年龄，这里能够看到咱们没有添加第三个参数由于若是不加参数3，那么系统会默认帮咱们取平均值

 那咱们又有了新的需求。咱们如今想看看。一个量之间，与其余量的关系

咱们将index设置为登船地点，那么values是船票的价格，和获救与否，最后一个参数是计算总值。

这里咱们想获得的数据就是，分别在C、Q、S这三个码头登船的人的获救总数

这个数据咱们能够看到，C码头卖出了1万多块的票价，获救人数是93人。以此类推

那么咱们先继续看

由于数据中有些缺失值，那么咱们想把这些缺失值都丢掉应该怎么作呢？

dropna的意思就是说，丢弃当前的缺失值。咱们 想去掉Age Sex中有缺失值的数据，须要将这两列数据dropna方法中便可

咱们继续

那么我想对数据，定位到具体的某个值，咱们怎么办呢？

咱们能够看到，咱们想找第83个样本的年龄，那么咱们只须要在参数中添加样本编号，以及须要取到的数据对应的列名。

今天就先讲到这里，感谢你们的阅读。谢谢！！

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