Pandas 详细笔记

Pandas的概述

Pandas是python第三方库,提供高性能易用数据类型和分析工具

Pandas的基本操作

引入Pandas

读取cvs文件数据及相关操作

读取文件

获取多少行数据,默认是5行,可输入整数参数

数据的基本信息,包括数据类型,有效数据数量等等

获取所有的列名称

获取每一列都是什么类型,以及总的数据类型

获取所有的数据,不包含列名称

获取所有数据的索引值

创建一个pandas中的DataFrame数据类型的数据及基本操作

创建数据

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使用已有的列数据设置索引

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获取一整列数据

数据切片,和list的切片基本上一致

数值简单计算

可以得到数据的基本统计特性

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Pandas 索引操作

获取多个列数据

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获取数据两个方法 loc 和 iloc

  • loc 用lable定位数据
  • iloc 用position定位数据

loc获取一组数据

iloc获取一组数据

数据判断

判断值是否存在

双重索引

通过多重索引获取对应的值

数据筛选

列之间的数据判断

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groupby

创建练习数据

计算key这一列中,数据的总和

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计算泰坦尼克号数据中的男女年龄的总和

二元统计

数据与数据之间的协方差

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数据之间的相关系数,较为常用

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统计每个不同属性分别有多少个, 默认是降序,ascending=True表示升序

bins=5 将数据分组,这里表示分成5组

获取有效数据的总和

Pandas数据对象中的操作

Pandas中主要的数据类型有两种,分别是Series和DataFrame

Series数据类型的操作

创建练习数据

获取数据

根据现有的数据复制出一份一样的数据

替换数据中的值

修改索引名字,直接会修改原始值

修改单个索引名称

合并两个数据

删除指定key的值

删除多个元素数据

DataFrame数据类型的操作

创建练习数据

修改指定格内的值

修改索引名称

添加一行数据

合并两个DataFrame类型的数据

添加一列数据

删除数据

merge

创建练习数据

merge数据

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Pandas 数据输出的显示设置

获取输出的最大行数

设置输出的最大行数

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获取输出最大列数

设置输出最大列数

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获取网格内值的最大长度

设置网格内值的最大长度

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获取网格内值的精度

设置网格内值的精度

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pivot 数据透视表

创建练习数据

将DataFrame数据转换成可视度高的表格展示

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计算总和

统计泰坦尼克号数据中,男女分别在1,2,3舱的平均票价

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统计泰坦尼克号数据中,男女分别在1,2,3舱的人数

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时间操作

创建一个时间数据

时间操作

Series的时间数据

获取小时

获取年

生成多个时间序列数据

使用切片的形式获取一组数据

Pandas 常用操作

创建练习数据

排序

去掉重复数据

两组数据做计算

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删除一列数据

数据分类

判断在DataFrame中是否有缺失值,True表示是无效值,False表示有效值

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填充缺失值

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字符串操作

创建练习数据

将Series数据里面的字符串转换成小写

将Series数据里面的字符串转换成大写

计算Series中每个成员的字符串长度

去除成员字符串中前后的空格

替换字段名称里面的数据

切片数据

切分字符串, 并且生成表格 n=6 表示切分几次

判断是否在s中是否包含 “A” ,包含则是True,不包含则是False

Pandas 绘图

绘制最基本的曲线图

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略微复杂的曲线图

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柱状图

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多组数据的柱状图

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直方图

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散点图

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多组数据的散点图

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本文为原创文章,未经授权禁止转载本站文章。
原文出处:兰玉磊的个人博客
原文链接:https://www.fdevops.com/2020/03/08/pandas-detailed-notes
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