Pandas之DataFrame

二维数据，Series容器，既有行索引，又有列索引

1. 建立DataFrame

1.1 经过list 建立DataFrame

须要指定 data，index 行，columns 列

指定data和index/columns是list类型或者 np.arange

df1 = pd.DataFrame(data=[[1, 2, 3], [11, 12, 13]], index=['r_1', 'r_2'], columns=['A', 'B', 'C'])
df2 = pd.DataFrame(data=[[1], [11]], index=['r_1', 'r_2'], columns=['A'])
df3 = pd.DataFrame(data=np.arange(12).reshape(3, 4), index=list("abc"), columns=list("ABCD"))
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A B C

r_1 1 2 3 r_2 11 12 13

---

​ A r_1 1 r_2 11

---

A B C D a 0 1 2 3 b 4 5 6 7 c 8 9 10 11

1.2 经过字典，建立DataFrame

1.2.1 方式一：传入单个字典， 注意必须是一键多值（单值的时候，也必须加上[]）

dict = {"name": ["jack", "HanMeimei"], "age": ["100", "100"]}
# dict = {"name": "jack", "age": "100"}#这样写是会报错的
# dict = {"name":["jack"], "age": ["100"]}#若是是单值，必须加[]
df3 = pd.DataFrame(dict, index=list("ab"))
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age age1 name

a 100.0 NaN MaYun1 b 100.0 NaN MaYun2 c NaN 100.0 MaYun3

1.2.2 方式二： 传入字典列表，每个字典是一行数据，缺乏的列会补充nan

dict = [{"name": "MaYun1", "age": 100}, {"name": "MaYun2", "age": 100}, {"name": "MaYun3", "age1": 100}]
# dict = {"name": "jack", "age": "100"}
df4 = pd.DataFrame(dict, index=list("abc"))
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2. DataFrame基本属性

dict = {"name": ["jack", "HanMeimei", "Lucy"], "age": ["100", "90","98"], "salary": [30000, 50000, 999000]}
df5 = pd.DataFrame(dict)
print(df5)
print(df5.head(1))
print(df5.tail(1))
print(df5.info())
print(df5.index)
print(df5.columns)
print(df5.values)
print(df5.describe())
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3. 全部数据按照指定列排序

df5 = df5.sort_values(by='salary', ascending=True)
print(df5)
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4. DataFrame简单行、列切片

dict = {"name": ["jack", "HanMeimei", "Lucy","Mr Green", "Mrs Han", "Lily"],
        "age": [100, 90,98,90,100,30], "salary": [30000, 50000, 999000,90000,80000,75000]}
df6 = pd.DataFrame(dict)
print(df6)

# 取出前五行
print(df6[0:5])
# 取出name列
print(df6["name"])
# 取出前三行的name列
print(df6[0:3]["name"])
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5. loc 行、列切片

5.1 啰嗦麻烦版+能够不看，只看5.2

5.1.1 综合

dict = {"name": ["jack", "HanMeimei", "Lucy", "Mr Green", "Mrs Han", "Lily"],
        "age": [100, 90, 98, 90, 100, 30], "salary": [30000, 50000, 999000, 90000, 80000, 75000]}
df7 = pd.DataFrame(dict, index=list("abcdef"))
print(df7)

# 取出行标签为'a',列标签为'name'的元素
print(df7.loc['a', 'name'])


# 取出行标签为'f',列标签为['name','age']的元素
print(df7.loc['f', ['name', 'age']])


# 取出行标签为['c','f'],列标签为['name','age']的元素
print(df7.loc[['c', 'f'], ['name', 'age']])


# 切片+单选合并使用：取出行标签为 （切片'a':'e'）,列标签为['name','age']的元素
# 注意切片闭合性
print(df7.loc['a':'e', ['name', 'age']])

# 切片使用：取出行标签为 （切片'a':'e'）,列标签为['name','age']的元素
print(df7.loc['a':'e', 'age':'salary'])
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5.1.2 取出单行 - 取出'a'行的全部数据

#如下的两种方式都可
df7.loc['a',:]
df7.loc['c']
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name Lucy age 98 salary 999000

5.1.3 取出不连续多行 - 取出行标签为'a'，'c'的全部数据

df7.loc[['a','c']]#注意嵌套[]
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5.1.4切片取出连续多行

df7['a':'c']
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5.1.5 取出单列 - 取出列标签为'name'的全部数据

#如下的两种方式都可
print(df7.loc[:,'name'])
print(df7['name'])
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a jack b HanMeimei c Lucy d Mr Green e Mrs Han f Lily

5.1.6 取出不连续多列 - 取出行标签为'name'，'age'的全部数据

df7.loc[:,['name','age']]
df7[['name', 'age']]
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5.2 *记住下面的这一个就好了，记太多反而麻烦

基本格式为：

df7.loc[行,列]
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若是取连续的行或者列---使用切片 :

若是取出来不连续的行或列—使用列表 [ ]

其中 切片和列表能够混合使用

举列：

5.5.1 连续多行多列

df7.loc['a':'c','name':'age']

注意：包含了b行，由于是行切片
>       name  age
a       jack  100
b  HanMeimei   90
c       Lucy   98
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5.5.2 不连续多行+连续多列

df7.loc[['a','c'],'name':'salary']
注意：行是不连续选择，只是a和c
	 列是连续切片，包含了中间的age
>   name  age  salary
a  jack  100   30000
c  Lucy   98  999000
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5.5.3 不连续多行+不连续多列

df7.loc[['a','c'],['name','salary']]
注意：行是不连续选择，只是a和c
	 列也是不连续选择，只是name和salary
>    name  salary
a  jack   30000
c  Lucy  999000
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5.5.4 所有行+不连续多列（所有列同理）

df7.loc[:,['name','salary']]
注意：只要把行写个空切片就行   ：
>   	    name  salary
	a       jack   30000
	b  HanMeimei   50000
	c       Lucy  999000
	d   Mr Green   90000
	e    Mrs Han   80000
	f       Lily   75000
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5.5.5 不连续多行+单列（单行同理）

df7.loc[['a','c'],'name']
注意：单列名没加[]，结果是个Series
> 	a    jack
	c    Lucy
	Name: name, dtype: object
	<class 'pandas.core.series.Series'>
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df7.loc[['a','c'],['name']]
type(df7.loc[['a','c'],['name']])
注意：单列名加[]，结果是个DataFrame
>	   name
	a  jack
	c  Lucy
	<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
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6. iloc 行、列切片

只是经过位置取值，原理与loc同样

只是注意，切片不包含最后一个数字，这点与loc不一样

df7.iloc[[1,3],[0]]
> 取得不连续的行列
        name
b  HanMeimei
d   Mr Green


df7.iloc[1:3,0:1]
> 没包含3的d ，没包含1的age
        name
b  HanMeimei
c       Lucy
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7. 赋值更改数据

可使用loc，也可使用iloc

df7.iloc[1:3,1:3]=99999999
print(df7)
>       name       age    salary
a       jack       100     30000
b  HanMeimei  99999999  99999999
c       Lucy  99999999  99999999
d   Mr Green        90     90000
e    Mrs Han       100     80000
f       Lily        30     75000
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8.布尔索引

一块儿看个例子吧

建立一个dataframe

Score = {"姓名": ["张无忌", "赵敏", "小乔", "大乔", "杨玉环", "貂蝉", "西施", "王子", "姜子牙", "李白", "杜甫", "王伟","李晓雨"],
         "语文": [78, 90, 87, 88, 56, 94, 92, 85, 93, 91, 59, 100,100],
         "数学": [91, 59, 100, 75, 30, 95, 91, 59, 100, 10, 95, 85,100],
         "英语": [91, 59, 100, 75, 30, 95, 10, 95, 85, 75, 30, 95,100]}
df_score = pd.DataFrame(Score)
print(df_score)
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8.1 取出全部英语成绩大于90的人的数据

# 获得的是一个Series
loc_ = df_score.loc[:,"英语"] > 90
print(loc_)
print(type(loc_))# <class 'pandas.core.series.Series'>
# dataframe 布尔索引，会筛选出全部值为true的行
print(df_score[loc_])

# 也能够简写为
print(df_score[df_score.loc[:,"英语"]>90])
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8.2 取出全部英语成绩小于90的人的数据（~）

注意：加 ~ 取反

print(df_score[~(df_score.loc[:, "英语"] > 90)])
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8.3 取出全部英语成绩大于90而且语文大于80人的数据

print(df_score[(df_score.loc[:, "英语"] > 90)&(df_score.loc[:, "语文"] < 80)])
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8.4 知识点截图

9. 字符串方法

# 建立一个dataframe
student = {"姓名": ["张无忌", "赵敏", "小乔", "大乔", "杨玉环", "貂蝉", "西施", "王子", "姜子牙", "李白", "杜甫", "王伟", "李晓雨"],
           "语文": [78, 90, 87, 88, 56, 94, 92, 85, 93, 91, 59, 100, 100],
           "数学": [91, 59, 100, 75, 30, 95, 91, 59, 100, 10, 95, 85, 100],
           "英语": [91, 59, 100, 75, 30, 95, 10, 95, 85, 75, 30, 95, 100],
           "班级": ["一年级3班", "一年级1班", "二年级3班", "二年级1班", "一年级13班", "三年级7班", "五年级3班", "四年级3班", "一年级5班", "一年级7班", "一年级4班",
                  "一年级9班", "一年级10班"],
           }
df_student = pd.DataFrame(student)
print(df_student)
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9.1 len—选择【班级】列元素字符串长度大于5的数据

print(df_student[df_student["班级"].str.len() > 5])
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9.2 replace—把【班级】列元素中的【年级】改成【学校一年级】

# 注意等号右侧返回一个Series，要把它赋值给原DataFrame对应的列
df_student["班级"] = df_student["班级"].str.replace("一年级", "学校一年级")
print(df_student)
# 下面是取列的loc用法
df_student.loc[:,"班级"] = df_student.loc[:,"班级"].str.replace("一年级", "学校一年级")
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9.3 contains—筛选【班级】列包含“学校”和“1”的数据

print(df_student[
          (df_student["班级"].str.contains("学校"))
          &
          (df_student["班级"].str.contains("1"))])
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9.4 split—切割字符串

9.5 get—打印学生姓名的第一个字符（姓氏）

print((df_student["姓名"].str.get(0)))
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9.6 match—正则表达式匹配，找出姓名包含'王|李'的数据

reg = '王|李'
print(df_student[df_student["姓名"].str.match(reg)])
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9.7 pad—填充字符*

# 注意width=10表示，如今的字符+要填充的*，一块儿计算宽度为10
# 两侧都加*，最后获得的字符串长度为10，不足用*添加(也能够不写side，直接使用center函数)
df_student["姓名"] = df_student["姓名"].str.pad(width=10, side='both', fillchar='*')
# 右侧都加—，最后获得的字符串长度为20，不足用-添加
df_student["姓名"] = df_student["姓名"].str.pad(width=20, side='right', fillchar='-')
print(df_student)
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9.5 知识点截图

10. 新增一列统计总分 apply方法

10.1 直接相加

df_student["总分"] = df_student["语文"] + df_student["数学"] + df_student["英语"]
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10.2 使用Series的apply方法遍历（apply传入一个函数，更强大）

df_student['总分'] = pd.Series(df_student.index.tolist()).apply(
    lambda i: df_student.loc[i, "语文"] + df_student.loc[i, "数学"] + df_student.loc[i, "英语"])
    
# 1.为了使用Series的apply方法，根据DataFrame的Index生成一个Series，
pd.Series(df_student.index.tolist())
# 2.后面是一个lambda表达式，也能够定义函数传递进去（写函数就能够作不少处理了），见下例
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# 让语文大于90的人，让他的语文成绩再加上1000分，而后求总分
def sum1(i):
    if df_student.loc[i, "语文"] > 90:
        df_student.loc[i, "语文"] = df_student.loc[i, "语文"] + 1000
    return df_student.loc[i, "语文"] + df_student.loc[i, "数学"] + df_student.loc[i, "英语"]


df_student['总分'] = pd.Series(df_student.index.tolist()).apply(
    lambda i: sum1(i))
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11. 缺失数据处理

# 使用numpy生成一组随机整数（在0~100之间，形状为5行7列）
rand = np.random.randint(0, 100, (5, 7))
# 使用numpy上传的数据生成DataFrame
df = pd.DataFrame(rand, columns=list("ABCDEFG"))
# 定义一些NaN
df.loc[0:3, "A":"B"] = np.nan
print(df)
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11.1 判断是否是NaN

11.1.1 判断整个df是否是Nan的状况

# 是null吗
print(pd.isnull(df))
结果是：DataFrame
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# 不是null吗
print(pd.notnull(df))
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11.1.2 判断df指定列是否是Nan的状况

# 打印A列里数据为NUll的数据
print(df[pd.isnull(df["A"])])
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# 打印A列里数据不为NUll的数据
print(df[pd.notnull(df["A"])])
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11.2 删除df里有nan的数据

# 不输入how参数，默认为any
# 只要有一个是NaN,就会删除该行
print(df.dropna(axis=0))
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# 只有所有是NaN,才会删除该行
print(df.dropna(axis=0,how="all"))
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