Heim >Backend-Entwicklung >Python-Tutorial >Die umfassendste Zusammenfassung der Verwendung von Python-Pandas
1. Generieren Sie eine Datentabelle
Im Allgemeinen wird die Numpy-Bibliothek verwendet , also importieren wir zuerst das Backup:import numpy as np import pandas as pd2. CSV- oder XLSX-Datei importieren:
df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1)) df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx'))3. Verwenden Sie Pandas, um eine Datentabelle zu erstellen:
df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006], "date":pd.date_range('20130102', periods=6), "city":['Beijing ', 'SH', ' guangzhou ', 'Shenzhen', 'shanghai', 'BEIJING '], "age":[23,44,54,32,34,32], "category":['100-A','100-B','110-A','110-C','210-A','130-F'], "price":[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]}, columns =['id','date','city','category','age','price'])
2. Datentabellen-Informationsansicht
1. Dimensionsansicht:df.shape2. Grundlegende Informationen der Datentabelle (Dimension, Spaltenname, Datenformat, belegter Platz usw.):
df.info()3. Das Format jeder Datenspalte:
df.dtypes4. Das Format einer bestimmten Spalte:
df['B'].dtype5. Nullwert:
df.isnull()6. Zeigen Sie den Nullwert einer bestimmten Spalte an:
df.isnull()7. Zeigen Sie den eindeutigen Wert einer Spalte an:
df['B'].unique()8. Zeigen Sie den Wert der Datentabelle an:
df.values9. Sehen Sie sich den Spaltennamen an:
df.columns10, sehen Sie sich die ersten 10 Datenzeilen und die letzten 10 Datenzeilen an:
df.head() #默认前10行数据 df.tail() #默认后10 行数据Verwandte Empfehlungen: „
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3. Bereinigen der Datentabelle
1. Leere Werte mit der Zahl 0 füllen:df.fillna(value=0)2. Füllen NA mit dem Mittelwert der Spalte Prince:
df['prince'].fillna(df['prince'].mean())3. Löschen Sie die Zeichenräume im Ortsfeld:
df['city']=df['city'].map(str.strip)5. Ändern Sie das Datenformat :
df['city']=df['city'].str.lower()6. Spaltennamen ändern:
df['price'].astype('int')7. Nach dem Löschen angezeigte doppelte Werte:
df.rename(columns={'category': 'category-size'})8. Löschen Sie den zuerst angezeigten doppelten Wert:
df['city'].drop_duplicates()9. Datenersetzung:
df['city'].drop_duplicates(keep='last')
4. Datenvorverarbeitung
df['city'].replace('sh', 'shanghai')1. Datentabellen zusammenführen
df1=pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006,1007,1008], "gender":['male','female','male','female','male','female','male','female'], "pay":['Y','N','Y','Y','N','Y','N','Y',], "m-point":[10,12,20,40,40,40,30,20]})2 Indexspalten
df_inner=pd.merge(df,df1,how='inner') # 匹配合并,交集 df_left=pd.merge(df,df1,how='left') # df_right=pd.merge(df,df1,how='right') df_outer=pd.merge(df,df1,how='outer') #并集3. Nach dem Wert einer bestimmten Spalte sortieren:
df_inner.set_index('id')4. Nach Indexspalte sortieren:
df_inner.sort_values(by=['age'])5 ist >3000, die Gruppenspalte wird hoch angezeigt, andernfalls wird sie niedrig angezeigt:
df_inner.sort_index()6. Gruppendaten, die mehrere Bedingungen kombinieren. Markieren Sie
df_inner['group'] = np.where(df_inner['price'] > 3000,'high','low')7 Spalten und erstellen Sie eine Datentabelle. Die Spaltennamen sind Kategorie und Größe
rrree
Es wird die geteilte Datentabelle mit der ursprünglichen df_inner-Datentabelle vervollständigt 🎜>df_inner.loc[(df_inner['city'] == 'beijing') & (df_inner['price'] >= 4000), 'sign']=15. Datenextraktion
Die drei wichtigsten verwendeten Funktionen: loc, iloc und ix, loc Die Funktion extrahiert nach Etikettenwert, iloc extrahiert nach Position und ix kann Nach Etikett extrahieren und gleichzeitig positionieren. 1. Extrahieren Sie den Wert einer einzelnen Zeile nach Index
pd.DataFrame((x.split('-') for x in df_inner['category']),index=df_inner.index,columns=['category','size']))
2. Extrahieren Sie den Wert einer Regionszeile nach Index
df_inner=pd.merge(df_inner,split,right_index=True, left_index=True)
3. Setzen Sie den Index zurück
df_inner.loc[3]4. Legen Sie das Datum als Index fest
df_inner.iloc[0:5]5. Extrahieren Sie alle Daten vor 4 Tagen
df_inner.reset_index()6. Verwenden Sie iloc, um Daten nach Standortbereich zu extrahieren
df_inner=df_inner.set_index('date')7. Passen Sie iloc individuell nach Standort an. Archivieren Sie die Daten.
df_inner[:'2013-01-04']8. Verwenden Sie ix, um Daten nach Indexbezeichnung und Positionsmischung zu extrahieren
df_inner.iloc[:3,:2] #冒号前后的数字不再是索引的标签名称,而是数据所在的位置,从0开始,前三行,前两列。9. Bestimmen Sie, ob der Wert der Stadtspalte Peking ist
df_inner.iloc[[0,2,5],[4,5]] #提取第0、2、5行,4、5列10. Stellen Sie fest, dass die Stadtspalte Peking und Shanghai enthält, und extrahieren Sie dann die Daten, die die Bedingungen
df_inner.ix[:'2013-01-03',:4] #2013-01-03号之前,前四列数据erfüllen. 11. Extrahieren Sie die ersten drei Zeichen und generieren Sie eine Datentabelle
df_inner['city'].isin(['beijing'])
6. Datenfilterung
Verwenden Sie die drei Bedingungen AND, OR und NOT mit größer als, kleiner als und gleich, um die Daten zu filtern und Zählen und Summieren durchzuführen.1. Verwenden Sie „AND“, um
df_inner.loc[df_inner['city'].isin(['beijing','shanghai'])]zu filtern. Verwenden Sie „OR“, um
pd.DataFrame(category.str[:3])4. Zählen Sie die gefilterten Daten nach Stadtspalte
df_inner.loc[(df_inner['age'] > 25) & (df_inner['city'] == 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']]
5. Verwenden Sie die Abfragefunktion, um zu filtern
df_inner.loc[(df_inner['age'] > 25) | (df_inner['city'] == 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']] .sort(['age'])
6. Summieren Sie die gefilterten Ergebnisse nach Prinz
7. Datenzusammenfassung
Die Hauptfunktionen sind „groupby“ und „pivot_table“ 1. Alle Spalten zählen und zusammenfassendf_inner.loc[(df_inner['city'] != 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']].sort(['id'])Zählen Sie das ID-Feld nach Stadt
df_inner.loc[(df_inner['city'] != 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']].sort(['id']).city.count()3. Fassen Sie die beiden Felder zusammen
df_inner.query('city == ["beijing", "shanghai"]')4 Datenstichprobe, Berechnung von Standardabweichung, Kovarianz und Korrelationskoeffizient 1. Einfache Datenstichprobe
df_inner.query('city == ["beijing", "shanghai"]').price.sum()2. Stellen Sie das Stichprobengewicht manuell ein
df_inner.groupby('city').count()3. Kein Ersatz nach der Probenahme
df_inner.groupby('city')['id'].count()4. Ersatz nach der Probenahme
df_inner.groupby(['city','size'])['id'].count()5. Beschreibende Statistik der Datentabelle
df_inner.groupby('city')['price'].agg([len,np.sum, np.mean])6. Berechnen Sie die Standardabweichung der Spalte
df_inner.sample(n=3)7. Berechnen Sie die Kovarianz zwischen zwei Feldern
weights = [0, 0, 0, 0, 0.5, 0.5] df_inner.sample(n=2, weights=weights)8. Die Kovarianz zwischen allen Feldern in der Datentabelle
df_inner.sample(n=6, replace=False)9 🎜>10. Korrelationsanalyse der Datentabelle
df_inner.sample(n=6, replace=True)
9. Datenausgabe
Die analysierten Daten können im XLSX-Format und im CSV-Format ausgegeben werden 1. Schreiben Sie in Exceldf_inner.describe().round(2).T #round函数设置显示小数位,T表示转置2. Schreiben Sie in CSV
df_inner['price'].std()
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie umfassendste Zusammenfassung der Verwendung von Python-Pandas. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!