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Pandas部分应掌握的重要知识点

import numpy as np
import pandas as pd

一、DataFrame数据框的创建

1、直接基于二维数据创建（同时使用index和columns参数）

scores=np.array([[97,93,86],
                 [95,97,88]])
pd.DataFrame(scores,index=['s01','s02'],columns=['数学','英语','语文'])

2、基于excel文件中的数据来创建

数据集team.xlsx下载地址：下载team.xlsx

team=pd.read_excel('team.xlsx')
team.head()

二、查看数据框中的数据和联机帮助信息

1、查看特殊行的数据

（1）查看前n行：head(n)，不指定n时默认前5行。

team.head(3)

（2）查看后n行：tail(n)，不指定n时默认后5行。

team.tail()

（3）随机抽样查看n行：sample(n)，不指定n时默认抽样1行数据。

team.sample(2)

2、查看联机帮助的两种常见方法（help和?）

team.sample?
#也可以使用help(team.sample)查看帮助:
#help(team.sample)

3、查看总体统计情况

team.describe()   #技巧：输入des后按键盘的tab键可以实现命令补全

4、根据指定行号或列号查看数据

（1）通用写法：因为行号/列号是整数，所以需要使用.iloc位置索引器。索引器中括号内行列下标的位置上都允许使用切片和花式索引，下例中行使用切片，列使用花式索引。

注意：下面的3:5表示下标为3和4的两行，[0,2]表示下标为0和2的两列。

team.iloc[3:5,[0,2]]

（2）当只按行下标查看多个连续的行数据时，可以采用以下简化写法（不使用索引器）：

team[10:13]

注意：
① 该简化方法等价于team.iloc[10:13,:]，但更推荐.iloc的写法，因为后者更通用；
② 该简化写法下，即使查看一行数据，也要使用切片的形式，例如：team[10:11]可以查看下标为10的行。

5、根据行标签或列标签查看数据

（1）通用方法：因为行标签或列标签通常是字符串，所以需要使用.loc标签索引器。索引器中括号内行列下标的位置上都允许使用切片和花式索引，下例中行使用切片，列使用花式索引。

注意：下面的3:4表示行标签为3和4的两行，["name","Q1"]表示列标签为"name"和"Q1"的两列。

team.loc[3:4,["name","Q1"]]

特别提醒，虽然上述两种通用写法的输出相同，但原理不同：
① iloc索引器的切片不包含终值，所以team.iloc[3:5,[0,2]]中不包含下标为5的行；
② loc索引器的切片却包含终值，所以team.loc[3:4,[0,2]]中却包含行标签为4的行；
③ 同样是整数，在iloc索引器中将被解读为行/列下标，而在loc索引器中将被解读为行/列标签。

（2）当只涉及到按列标签查看数据时，可以使用下列简化方法（不使用索引器）：

print(team['team'].unique())   #按列标签选择一列
team[['name','Q1']].head(3)    #按列标签选择多列，使用花式索引的形式

补充说明：使用.iloc或loc索引器的通用写法适用性更广泛，因此掌握通用写法是基本要求，在此基础上最好能掌握基于列标签的简化写法，因为这种写法也比较常见

6、根据给定条件查询数据

实现要领有两个：
① 因为多数条件都会涉及列标签，因此都要使用loc索引器（而非iloc索引器）；
② 因为通常是寻找满足条件的行，所以索引器内部需要在行的维度上表达查询条件。

即查询条件写在行索引处（英文逗号左侧），而需要的列写在列索引处（逗号右侧）。

（1）以下是查询第一季度销售额大于90的人员姓名：

team.loc[team['Q1']>90,'name']
#与上面等价但不推荐的写法：
#team[team['Q1']>90]['name']

（2）查询姓名以字母’M’开头的人前两个季度的销售情况：

此处用到了Series对象的str属性的相关方法：关于Series对象的str属性的介绍

team.loc[team['name'].str.startswith('M'),['name','Q1','Q2']]

#通过set_index函数可以把name列作为新的行标签
if team.index.name!='name':
    team.set_index("name",inplace=True)
#再次查询姓名以字母'M'开头的人四个季度的销售情况：
team.loc[team.index.str.startswith('M'),'Q1':'Q4']

三、对数据框进行增删改操作

1、在数据框的尾部增加一列

df = pd.DataFrame({'employee': ['Bob', 'Jake', 'Lisa', 'Sue'],
                    'group': ['Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR']})
print("增加性别列之前：\n",df)
sex_value=pd.Series(['M','M','F','F'])
salary_value=[6000,5000,4000,3000]
#在尾部增加一列：采用赋值法
df['sex']=sex_value
df['salary']=salary_value
print("增加性别和工资列之后：")
df

2、在尾部增加一行

注意：此处只能使用loc索引器（使用iloc会出现索引越界的提示）。

索引器中的len(df)是想把当前数据框的长度作为新增加行的行标签。

df.loc[len(df),:]=['Mike','Guarding','M',2000]
print("在尾部增加一行之后：")
df

3、修改一列数据

修改一列数据仍采用对列进行赋值操作的形式。下面把性别列的值都设置为"Unknown"。

new_sex=len(df)*["Unknown"]
print(new_sex)
df['sex']=new_sex
print("修改性别列之后：")
df

4、修改一行数据

可以使用loc索引器结合赋值操作来修改：

下面把标签为2的那行数据修改为["Rose","Sales","Female"]。

df.loc[2,:]=["Rose","Sales","Female",3500]
print("修改标签为2的行之后：")
df

5、删除一列或多列数据

使用drop函数，并且指定axis=1才能删除列。

如果要删除多列，则要结合标签的花式索引形式：

df.drop(['sex','salary'],axis=1,inplace=True)   #inplace=True表示原地修改，即修改的结果直接作用于当前对象
print("删除性别和工资列之后：")
df

6、删除一行数据

使用drop函数，默认是删除行(axis=0是默认值)。

以下是删除标签为4的行：

df.drop(4,inplace=True)
print("删除标签为4的行之后：")
df

说明：可以通过？或help来查看以上操作函数的参数，例如df.drop?可以查看drop函数的相关帮助信息。

四、数据框的合并

问题：有两个数据框，如下图所示，现在期望将它们合并成如下图所示的效果，该如何做？

数据框df2:

数据框df3:

df2 = pd.DataFrame({'employee': ['Lisa', 'Bob', 'Jake', 'Sue'],
                    'hire_date': [2004, 2008, 2012, 2014]})
df2

df3 = pd.DataFrame({'employee': ['Bob', 'Jake', 'Lisa', 'Sue','Tom'],
                    'group': ['Accounting', 'Engineering', 'Engineering', 'HR',np.NaN]})
df3   #注意Tom目前没有所属部门

1、merge合并

merge主要基于列值匹配而进行列合并，类似于SQL中的连接操作。

df4_1=pd.merge(df3,df2)             #效果等价于how='right'
df4_1

df4_2=pd.merge(df3,df2,how='outer')    #效果等价于how='left'
df4_2

2、concat合并

df5=pd.concat([df3,df2])
df5

3、join合并

df6=df3.join(df2,lsuffix='_l', rsuffix='_r')
df6

小结：

• concat默认的合并方式是行拼接，取并集(axis=0,join='outer')
• merge默认的合并方式是基于列值进行列拼接，取交集(how='inner')
• join默认的合并方式是基于行索引进行列合并，并且默认为左连接

五、分组及相关计算

1、分组及统计

针对team数据框，要求按’team’列统计各团队前两个季度的平均销售额：

方法1：先分组再选择列最后计算，推荐此种写法。

#注意本例中，选择两列时使用了花式索引()
team.groupby('team')[['Q1','Q2']].mean()

#如果如果只有一列，则无需使用花式索引，如下所示：
#team.groupby('team')['Q1'].mean()

方法2：先分组再计算最后选择列

#注意本例中，选择两列时使用了花式索引(如果只有一列，则无需使用花式索引)
team.groupby('team').mean()[['Q1','Q2']]

#如果如果只有一列，则无需使用花式索引，如下所示：
#team.groupby('team').mean()['Q1']

2、找到满足条件的分组(过滤掉不满足条件的分组)

现在要求找到前两个季度平均销售额都大于45的团队，显然这是一个对分组进行过滤的任务。

该任务可以分两步进行：

#(1)用filter函数得到满足所需条件的分组中的记录，它的结果是整个数据集的子集
flt_df=team.groupby('team').filter(lambda x: (x['Q1'].mean()>45) & (x['Q2'].mean()>45))

#(2)再对该子集重新进行一次分组汇总统计
flt_df.groupby('team')[['Q1','Q2']].mean()

补充说明：
① filter函数用于对分组进行过滤（类似于SQL中的having子句）
② filter函数返回满足过滤条件的分组中的记录，而不是满足条件的分组
③ 其参数必须是函数，本例中lambda函数的形参x代表每个分组
④ 当组对象存在多列时，filter的过滤条件要求显式的指定某一列

六、处理缺失值

1、Pandas中缺失值的表示

Pandas表示缺失值的一种方法是使用NaN(Not a Number)，它是一个特殊的浮点数；另一种是使用Python中的None；Pandas会自动把None转变成NaN。

data=pd.Series([1, np.nan, 'hello', None])
data

2、 与缺失值判断和处理相关的方法

• isnull(): 判断每个元素是否是缺失值，会返回一个与原对象尺寸相同的布尔性Pandas对象
• notnull(): 与isnull()相反
• dropna(): 返回一个删除缺失值后的数据对象
• fillna(): 返回一个填充了缺失值之后的数据对象

（1）判断是否含有缺失值：

data.isnull()

（2）统计一维的data中缺失值的个数：

data.isnull().sum()

2

（3）统计二维的df中缺失值的个数：

df = pd.DataFrame([[1,      np.nan, 2],
                   [2,      3,      5],
                   [np.nan, 4,      6]])
df.isnull().sum().sum()  

2

（4）dropna默认删除任何包含缺失值的整行数据：

df.dropna()

（5）使用axis=1或axis='columns'删除任何包含缺失值的整列数据：

df.dropna(axis=1)

（6）更精确的缩小删除范围，需要使用how或thresh(阈值)参数。只有全为空值的列才会被删除。

df.dropna(axis='columns', how='all')

3、 填充缺失值

（1）用单个值填充，下面的例子使用0来填充缺失值：

df.fillna(0)

（2）从前向后填充(forward-fill)：

df.fillna(method='ffill')

（3）从后向前填充(back-fill)：

df.fillna(method='bfill')

（4）插值法填充

下面的示例：线性插值、沿着水平方向从前向后填充。填充的方向默认是axis=0，即垂直方向填充；如果希望水平方向填充，需要设置axis=1。

df.interpolate(method='linear', limit_direction='forward', axis=1)

（5）上面的方法都不是原地修改原对象，如果需要原地修改，则需要设置inplace=True。

print(df)
df.interpolate(method='linear', limit_direction='forward', axis=1,inplace=True)
df