数据处理之pandas库

1. Series对象

　　因为series对象很简单，跟数组相似，但多了一些额外的功能，偷个懒，用思惟导图表示

　　

2. DaraFrame对象

　　DataFrame将Series的使用场景由一维扩展到多维，数据结构跟Excel工做表极为类似，说白了就是矩阵

1. 定义DataFrame对象

　　DataFrame对象的构造分三部分：数据data，行标签index和列标签columns，下面给出三种构造方法

data = {'color':['blue','green','yellow','red','white'],
        'object':['ball','pen','pencil','paper','mug'],
        'price':[1.2,1.0,0.6,0.9,1.7]}
#构造DataFrame方法1
frame1 = pd.DataFrame(data)
print(frame1)
#构造DataFrame方法2
frame2 = pd.DataFrame(data,columns=['object','price'])
print(frame2)
#构造DataFrame方法3
frame3 = pd.DataFrame(data,columns=['object','price'],index=['a','b','c','d','e'])
print(frame3)

　　上面代码中的data能够为字典，ndarray和matrix对象

2. 选取元素

　　（1）获取行标（index）--->frame.index

　　（2）获取列标（columns）--->frame.columns

　　（3）获取数据结构中的全部元素  --->frame.values 

　　（4）获取每一列的元素 --->frame['price']或frame.price

　　（5）获取dataframe中的行信息，可使用ix方法的索引和数组方式或frame的切片方法

　　　　frame.ix[2] --->获取第3行的信息

　　　　frame.ix[[2,4]] --->获取第3行和第5行的信息

　　　　frame[1:3] --->获取索引为1和2的行信息

　　（6）获取指定cell元素 --->frame['price'][3]

　　（7）根据元素值进行筛选，好比：--->frame[frame < 12]

3. 赋值

　　经过选取元素一样的逻辑就能增长和修改元素

　　（1）修改指定元素的值 --->frame['price'][3] = 8.6

　　（2）增长新列new,指定每行的值都为12 --->frame['new'] = 12

　　（3）更新指定列的内容 --->frame['new'] = [1,2,3,4,5]

　　　　一样也可使用Series对象为列赋值

array = np.arange(5)
series = pd.Series(array,index=['a','b','c','d','e'])
print(series)
frame3['new'] = series
print(frame3)

　　输出：

　　

4. 删除指定行和列

　　删除指定行和指定列都使用drop函数

　　

　　例：

#删除标签为'a'和'b'的行
frame4 = frame3.drop(['a','b'],axis=0,inplace=False)
print('删除指定行：\n',frame4)
#删除标签为'price'的列
frame5 = frame3.drop(['price'],axis=1,inplace=False)
print('删除指定列：\n',frame5)

　　输出：

　　

3. 统计函数

　　和：sum()： 

　　均值：mean()

　　计算多个统计量：describe()

　　

　　相关性：corr()

　　协方差：cov()

array = np.array([[1,4,3,6],[4,5,6,1],[3,3,1,5],[4,1,6,4]])
index = ['red','blue','yellow','white']
columns = ['ball','pen','pencil','paper']
frame = pd.DataFrame(array,index=index,columns=columns)
print(frame)

print(frame.corr())

print(frame.cov())

4. 数据筛选

    a   b   c
0   0   2   4
1   6   8  10
2  12  14  16
3  18  20  22
4  24  26  28
5  30  32  34
6  36  38  40
7  42  44  46
8  48  50  52
9  54  56  58

（1）单条件筛选

df[df['a']>30]
# 若是想筛选a列的取值大于30的记录,可是之显示知足条件的b，c列的值能够这么写
df[['b','c']][df['a']>30]
# 使用isin函数根据特定值筛选记录。筛选a值等于30或者54的记录
df[df.a.isin([30, 54])]

（2）多条件筛选

　　可使用&（并）与| （或）操做符或者特定的函数实现多条件筛选

# 使用&筛选a列的取值大于30，b列的取值大于40的记录
df[(df['a'] > 30) & (df['b'] > 40)]

（3）索引筛选

a. 切片操做

　　df[行索引，列索引]或df[[列名1，列名2]]

#使用切片操做选择特定的行
df[1:4]
#传入列名选择特定的列
df[['a','c']]

b. loc函数

　　当每列已有column name时，用 df [ ‘a’ ] 就能选取出一整列数据。若是你知道column names 和index，且二者都很好输入，能够选择 .loc同时进行行列选择。

In [28]: df.loc[0,'c']
Out[28]: 4

In [29]: df.loc[1:4,['a','c']]
Out[29]:
    a   c
1   6  10
2  12  16
3  18  22
4  24  28

In [30]: df.loc[[1,3,5],['a','c']]
Out[30]:
    a   c
1   6  10
3  18  22
5  30  34

c. iloc函数

　　若是column name太长，输入不方便，或者index是一列时间序列，更很差输入，那就能够选择 .iloc了，该方法接受列名的index,iloc 使得咱们能够对column使用slice（切片）的方法对数据进行选取。这边的 i 我以为表明index，比较好记点。

In [35]: df.iloc[0,2]
Out[35]: 4

In [34]: df.iloc[1:4,[0,2]]
Out[34]:
    a   c
1   6  10
2  12  16
3  18  22

In [36]: df.iloc[[1,3,5],[0,2]]
Out[36]:
    a   c
1   6  10
3  18  22
5  30  34

In [38]: df.iloc[[1,3,5],0:2]
Out[38]:
    a   b
1   6   8
3  18  20
5  30  32

d. ix函数

　　ix的功能更增强大，参数既能够是索引，也能够是名称，至关于，loc和iloc的合体。须要注意的是在使用的时候须要统一，在行选择时同时出现索引和名称， 一样在同行选择时同时出现索引和名称。

df.ix[1:3,['a','b']]
Out[41]:
    a   b
1   6   8
2  12  14
3  18  20

In [42]: df.ix[[1,3,5],['a','b']]
Out[42]:
    a   b
1   6   8
3  18  20
5  30  32

In [45]: df.ix[[1,3,5],[0,2]]
Out[45]:
    a   c
1   6  10
3  18  22
5  30  34

e. at函数

　　根据指定行index及列label，快速定位DataFrame的元素，选择列时仅支持列名。

In [46]: df.at[3,'a']
Out[46]: 18

f. iat函数

　　与at的功能相同，只使用索引参数

In [49]: df.iat[3,0]
Out[49]: 18

5. csv操做

　　csv文件内容

Supplier Name,Invoice Number,Part Number,Cost,Purchase Date
Supplier X,001-1001,2341,$500.00 ,1/20/14
Supplier X,001-1001,2341,$500.00 ,1/20/14
Supplier X,001-1001,5467,$750.00 ,1/20/14
Supplier X,001-1001,5467,$750.00 ,1/20/14
Supplier Y,50-9501,7009,$250.00 ,1/30/14
Supplier Y,50-9501,7009,$250.00 ,1/30/14
Supplier Y,50-9505,6650,$125.00 ,2002/3/14
Supplier Y,50-9505,6650,$125.00 ,2002/3/14
Supplier Z,920-4803,3321,$615.00 ,2002/3/14
Supplier Z,920-4804,3321,$615.00 ,2002/10/14
Supplier Z,920-4805,3321,$615.00 ,2/17/14
Supplier Z,920-4806,3321,$615.00 ,2/24/14

（1）csv文件读写

　　关于read_csv函数中的参数说明参考博客：https://blog.csdn.net/liuweiyuxiang/article/details/78471036

import pandas as pd

# 读写csv文件
df = pd.read_csv("supplier_data.csv")
df.to_csv("supplier_data_write.csv",index=None)

（2）筛选特定的行

#Supplier Nmae列中姓名包含'Z'，或者Cost列中的值大于600
print(df[df["Supplier Name"].str.contains('Z')])
print(df[df['Cost'].str.strip('$').astype(float) > 600])
print(df.loc[(df["Supplier Name"].str.contains('Z'))|(df['Cost'].str.strip('$').astype(float) > 600.0),:])

#行中的值属于某个集合
li = [2341,6650]
print(df[df['Part Number'].isin(li)])
print(df.loc[df['Part Number'].astype(int).isin(li),:])

#行中的值匹配某个模式
print(df[df['Invoice Number'].str.startswith("001-")])

 （3）选取特定的列

#选取特定的列
#列索引值,打印1，3列
print(df.iloc[:,1:4:2])
#列标题打印
print(df.loc[:,["Invoice Number", "Part Number"]])
#选取连续的行
print(df.loc[1:4,:])