一、数据结构

Pandas基于两种数据类型： series 与 dataframe 。

1、Series

一个series是一个一维的数据类型，其中每一个元素都有一个标签。类似于Numpy中元素带标签的数组。其中，标签可以是数字或者字符串。



import numpy as np 
import pandas as pd 
s = pd.Series([1, 2, 5, np.nan, 6, 8]) 
print(s) 
'''
输出：
0    1.0 
1    2.0 
2    5.0 
3    NaN 
4    6.0 
5    8.0 
dtype: float64 
'''



2、DataFrame

一个dataframe是一个二维的表结构。Pandas的dataframe可以存储许多种不同的数据类型，并且每一个坐标轴都有自己的标签。你可以把它想象成一个series的字典项。



#创建一个 DateFrame：
#创建日期索引序列 
dates =pd.date_range('20130101', periods=6) 
print(type(dates)) 

#创建Dataframe，其中 index 决定索引序列，columns 决定列名 
df =pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD')) 
print(df)

'''
输出：
<class 'pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex'> 
                   A         B         C         D 
2013-01-01  0.406575 -1.356139  0.188997 -1.308049 
2013-01-02 -0.412154  0.123879  0.907458  0.201024 
2013-01-03  0.576566 -1.875753  1.967512 -1.044405 
2013-01-04  1.116106 -0.796381  0.432589  0.764339 
2013-01-05 -1.851676  0.378964 -0.282481  0.296629 
2013-01-06 -1.051984  0.960433 -1.313190 -0.093666 
'''

#字典创建 DataFrame
df2 =pd.DataFrame({'A' : 1., 
   'B': pd.Timestamp('20130102'), 
   'C': pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype='float32'), 
   'D': np.array([3]*4,dtype='int32'), 
   'E': pd.Categorical(["test","train","test","train"]), 
   'F':'foo' }) 
print(df2) 

'''
输出：
     A          B    C  D      E    F 
0  1.0 2013-01-02  1.0  3   test  foo 
1  1.0 2013-01-02  1.0  3  train  foo 
2  1.0 2013-01-02  1.0  3   test  foo 
3  1.0 2013-01-02  1.0  3  train  foo  
'''



二、简单运用

1.  导入模块



import pandas as pd
import numpy as np



2.  读取excel文件



df = pd.read_csv(path='file.csv')

'''
参数：header=None 用默认行名，0，1，2，3...
names=['A', 'B', 'C'...] 自定义列名
index_col='A'|['A', 'B'...] 给索引列指定名称，如果是多重索引，可以传list
skiprows=[0,1,2] 需要跳过的行号，从文件头0开始，skip_footer从文件尾开始
nrows=N 需要读取的行数，前N行
chunksize=M 返回迭代类型TextFileReader，每M条迭代一次，数据占用较大内存时使用
sep=':'数据分隔默认是','，根据文件选择合适的分隔符，如果不指定参数，会自动解析
skip_blank_lines=False 默认为True，跳过空行，如果选择不跳过，会填充NaN
converters={'col1', func} 对选定列使用函数func转换，通常表示编号的列会使用（避免转换成int）
dfjs = pd.read_json('file.json') 可以传入json格式字符串
dfex = pd.read_excel('file.xls', sheetname=[0,1..]) 读取多个sheet页，返回多个df的字典
'''
#df.to_csv()



3.     查询数据



df.shape                        #显示数据的多少行和多少列
df.dtypes                       #显示数据的格式
df.columns                      #显示数据的所有列名
df.head(n)                      #显示数据的前n=5行
df.tail(n)                      #显示数据的后n=5行
df.head(1)[‘date’]            #获取第一行的date列
df.head(1)[‘date’][0]         #获取第一行的date列的元素值
df.describe(include='all')      # all代表需要将所有列都列出
df.columns.tolist()             #把列名转换为list
df.T                            #对数据的转置：
df.notnull()                    #df的非空值为True
df.isnull()                     #isnull是Python中检验空值的函数，返回的结果是逻辑值，包含空值返回True，不包含则返回False。可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查。  
df[“列名”]                    #返回这一列(“列名”)的数据
df[[“name”,”age”]]      #返回列名为name和 age的两列数据
df[‘列字段名’].unique()   #显示数据某列的所有唯一值, 有0值是因为对数据缺失值进行了填充
df = pd.read_excel(file,skiprows=[2] )      #不读取哪里数据，可用skiprows=[i]，跳过文件的第i行不读取
df.loc[0]              #使用loc[]方法来选择第一行的数据
df.loc[0][“name”]     #使用loc[]方法来选择第一行且列名为name的数据
df.loc[2:4]             #返回第3行到第4行的数据
df.loc[[2,5,10]]        #返回行标号为2，5，10三行数据，注意必须是由列表包含起来的数据。
df.loc[:,’test1’]     #获取test1的那一列,这个冒号的意思是所有行，逗号表示行与列的区分
df.loc[:,[‘test1’,’test2’]]     #获取test1列和test2列的数据
df.loc[1,[‘test1’,’test2’]]     #获取第二行的test1和test2列的数据
df.at[1,’test1’]      #表示取第二行，test1列的数据，和上面的方法类似
df.iloc[0]              #获取第一行
df.iloc[0:2,0:2]        #获取前两行前两列的数据
df.iloc[[1,2,4],[0,2]] #获取第1，2，4行中的0，2列的数据