Methoden von Datenoperationsfunktionen vom Typ DataFrame in Python-Pandas

这篇文章主要介绍了关于python pandas中DataFrame类型数据操作函数的方法，有着一定的参考价值，现在分享给大家，有需要的朋友可以参考一下

python数据分析工具pandas中DataFrame和Series作为主要的数据结构.

本文主要是介绍如何对DataFrame数据进行操作并结合一个实例测试操作函数。

1）查看DataFrame数据及属性

df_obj = DataFrame() #创建DataFrame对象
df_obj.dtypes #查看各行的数据格式
df_obj['列名'].astype(int)#转换某列的数据类型
df_obj.head() #查看前几行的数据,默认前5行
df_obj.tail() #查看后几行的数据,默认后5行
df_obj.index #查看索引
df_obj.columns #查看列名
df_obj.values #查看数据值
df_obj.describe() #描述性统计
df_obj.T #转置
df_obj.sort_values(by=['',''])#同上

2）使用DataFrame选择数据:

df_obj.ix[1:3] #获取1-3行的数据,该操作叫切片操作,获取行数据
df_obj.ix[columns_index] #获取列的数据
df_obj.ix[1:3，[1,3]]#获取1列3列的1~3行数据
df_obj[columns].drop_duplicates() #剔除重复行数据

3）使用DataFrame重置数据:

df_obj.ix[1:3，[1,3]]=1#所选位置数据替换为1

4）使用DataFrame筛选数据(类似SQL中的WHERE):

alist = ['023-18996609823']
df_obj['用户号码'].isin(alist) #将要过滤的数据放入字典中,使用isin对数据进行筛选,返回行索引以及每行筛选的结果,若匹配则返回ture
df_obj[df_obj['用户号码'].isin(alist)] #获取匹配结果为ture的行

5）使用DataFrame模糊筛选数据(类似SQL中的LIKE):

df_obj[df_obj['套餐'].str.contains(r'.*?语音CDMA.*')] #使用正则表达式进行模糊匹配,*匹配0或无限次,?匹配0或1次

6）使用DataFrame进行数据转换(后期补充说明)

df_obj['支局_维护线'] = df_obj['支局_维护线'].str.replace('巫溪分公司(.{2,})支局','\\1')#可以使用正则表达式
可以设置take_last=ture 保留最后一个,或保留开始一个.补充说明:注意take_last=ture已过时,请使用keep='last'

7）使用pandas中读取数据:

read_csv('D:\LQJ.csv',sep=';',nrows=2) #首先输入csv文本地址,然后分割符选择等等
df.to_excel('foo.xlsx',sheet_name='Sheet1');pd.read_excel('foo.xlsx', 'Sheet1', index_col=None, na_values=['NA'])#写入读取excel数据，pd.read_excel读取的数据是以DataFrame形式存储
df.to_hdf('foo.h5','df');pd.read_hdf('foo.h5','df')#写入读取HDF5数据

8）使用pandas聚合数据(类似SQL中的GROUP BY 或HAVING):

data_obj['用户标识'].groupby(data_obj['支局_维护线'])
data_obj.groupby('支局_维护线')['用户标识'] #上面的简单写法
adsl_obj.groupby('支局_维护线')['用户标识'].agg([('ADSL','count')])#按支局进行汇总对用户标识进行计数,并将计数列的列名命名为ADSL

9）使用pandas合并数据集(类似SQL中的JOIN):

merge(mxj_obj2, mxj_obj1 ,on='用户标识',how='inner')# mxj_obj1和mxj_obj2将用户标识当成重叠列的键合并两个数据集,inner表示取两个数据集的交集.

10）清理数据

df[df.isnull()]
df[df.notnull()]
df.dropna()#将所有含有nan项的row删除
df.dropna(axis=1,thresh=3) #将在列的方向上三个为NaN的项删除
df.dropna(how='ALL')#将全部项都是nan的row删除填充值
df.fillna(0)
df.fillna({1:0,2:0.5}) #对第一列nan值赋0，第二列赋值0.5
df.fillna(method='ffill') #在列方向上以前一个值作为值赋给NaN

实例

1. 读取excel数据

代码如下

import pandas as pd# 读取高炉数据，注意文件名不能为中文
data=pd.read_excel('gaolushuju_201501-03.xlsx', '201501', index_col=None, na_values=['NA'])
print data

测试结果如下

   燃料比 顶温西南 顶温西北 顶温东南 顶温东北
0  531.46  185  176  176  174
1  510.35  184  173  184  188
2  533.49  180  165  182  177
3  511.51  190  172  179  188
4  531.02  180  167  173  180
5  511.24  174  164  178  176
6  532.62  173  170  168  179
7  583.00  182  175  176  173
8  530.70  158  149  159  156
9  530.32  168  156  169  171
10 528.62  164  150  171  169

2. 切片处理，选取行或列，修改数据

代码如下：

data_1row=data.ix[1]
data_5row_2col=data.ix[0:5,[u'燃料比',u'顶温西南']
print data_1row,data_5row_2col
data_5row_2col.ix[0:1,0:2]=3

测试结果如下：

燃料比   510.35
顶温西南  184.00
顶温西北  173.00
顶温东南  184.00
顶温东北  188.00
Name: 1, dtype: float64  
  燃料比 顶温西南
0 531.46  185
1 510.35  184
2 533.49  180
3 511.51  190
4 531.02  180
5 511.24  174
   燃料比 顶温西南
0  3.00   3
1  3.00   3
2 533.49  180
3 511.51  190
4 531.02  180
5 511.24  174

格式说明，data_5row_2col.ix[0:1,0:2]，data_5row_2col.ix[0:1,[0,2]],选取部分行和列需加”[]”

3. 排序

代码如下：

print data_1row.sort_values()
print data_5row_2col.sort_values(by=u'燃料比')

测试结果如下：

顶温西北  173.00
顶温西南  184.00
顶温东南  184.00
顶温东北  188.00
燃料比   510.35
Name: 1, dtype: float64
   燃料比 顶温西南
1 510.35  184
5 511.24  174
3 511.51  190
4 531.02  180
0 531.46  185
2 533.49  180

4. 删除重复的行

代码如下：

print data_5row_2col[u'顶温西南'].drop_duplicates()#剔除重复行数据

测试结果如下：

0  185
1  184
2  180
3  190
5  174
Name: 顶温西南, dtype: int64

说明：从测试结果3中可以看出顶温西南index=2的数据与index=4的数据重复，测试结果4显示将index=4的顶温西南数据删除

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