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Methods of DataFrame type data operation functions in python pandas
- 不言Original
- 2018-05-05 15:41:545490browse
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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