res = pd.Series([111,222,333,444])
增
res['a'] = 123
查
res.loc[1]
改
res[0] = 1
删
del res[0]
算数运算符
add 加（add）
sub 减（substract）
div 除（divide）
mul 乘（multipe）
sr1 = pd.Series([12,23,34], index=['c','a','d'])
sr3 = pd.Series([11,20,10,14], index=['d','c','a','b'])
sr1.add(sr3,fill_value=0)
DataFrame创建方式
表格型数据结构，相当于一个二维数组，含有一组有序的列也可以看做是右Series组成的共用一个索引的字典
pd.DataFrame({'username':['jason'],'pwd':[123]})
第一种
res = pd.DataFrame({'one':[1,2,3,4],'two':[4,3,2,1]})
第二种
pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),
'two':pd.Series([1,2,3],index=['b','a','c'])})
第三种
pd.DataFrame(np.array([[10,20],[30,40]]),index=['a','b'],columns=['c1','c2'])
更多方法
pd.DataFrame([np.arange(1,8),np.arange(11,18)])
s1 = pd.Series(np.arange(1,9,2))
s2 = pd.Series(np.arange(2,10,2))
s3 = pd.Series(np.arange(5,7),index=[1,2])
df5 = pd.DataFrame({'c1':s1,'c2':s2,'c3':s3})
上述的创建方式仅仅是做一个了解就可以
在工作中DataFrame的数据一般都是来源于读取外部的文件数据
而不是自己去手动创建
常见属性
1.index 行索引
2.columns 列索引
3.T 转置
4.values 值索引
5.describle 快速统计
DataFrame数据类型补充
在DataFrame中所有的字符类型数据在查看数据类型的时候都表示成object
读取外部数据
pd.read_csv()
可以读取文本文件和.csv结尾的文件数据
pd.read_excel()
可以读取excel表格文件数据
pd.read_sql()
可以读取MySQL表格数据
pd.read_html()
可以读取页面上table标签内所有的数据
文本文件读取
pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',',
header='infer', names=None, usecols=None,
skiprows=None, skipfooter=None, converters=None, encoding=None)
filepath_or_buffer:
指定txt文件或csv文件所在的具体路径
sep:指定原数据集中各字段之间的分隔符，默认为逗号”,”
id name income
1 jason 10
header：
是否需要将原数据集中的第一行作为表头，默认将第一行用作字段名称
如果原始数据没有表头需要将该参数设置为None
names：
如果原数据集中没有字段，可以通过该参数在数据读取时给数据框添加需要的表头
usecols：
指定需要读取原数据集中的哪些变量名
skipprows：
数据读取时，指定需要跳过原数据集开头的行数
有一些表格开头是有几行文字说明的，读取时应该跳过
skipfooter：
读取数据时，指定需要跳过原数据末尾的行数
converters：
用于数据类型的转换（以字典的形式指定）
encoding：
如果文件中含有中文，有时需要指定字符编码
基本使用
import pandas as pd
data01 = pd.read_csv(r'data_test01.txt',
skiprows = 2, # python能自动过滤掉完全无内容的空行(写2、3都行)
sep = ',', # 默认就是逗号 写不写都行
skipfooter = 3,
)
# 1.针对id原本是01、02自动变成了1、2...
converters = {'id':str}
# 2.点击文件另存修改文件编码之后再次读取出现乱码
encoding='utf-8'
# 3.移除收入千分位非逗号的其他符号
thousands = '&'
# 4.手动将文件表头行删除再次读取
header = None # 默认用索引
names = ['id','year','month','day','gender','occupation','income']
# 5.指定读取的字段
usecols = ['id','income']
excel表格读取
pd.read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None,
skip_footer=0, index_col=None, names=None, na_values=None, thousands=None, convert_float=True)
io：指定电子表格的具体路径
sheet—name:指定需要读取电子表格中的第几个Sheet，既可以传递整数也可以传递具体的Sheet名称
header:是否需要将数据集的第一行用作表头，默认为是需要的
skiprows:读取数据时，指定跳过的开始行数
skip_footer:读取数据时，指定跳过的末尾行数
index_col:指定哪些列用作数据框的行索引(标签)
na_values:指定原始数据中哪些特殊值代表了缺失值
thousands:指定原始数据集中的千分位符
convert_float:默认将所有的数值型字段转换为浮点型字段
converters:通过字典的形式，指定某些列需要转换的形式
pd.read_excel(r'data_test02.xlsx',
header = None,
names = ['ID','Product','Color','Size'],
converters = {'ID':str}
)
数据库数据读取
在anaconda环境下直接安装
pymysql模块
import pymysql
conn = pymysql.connect(host,port,user,password, database, charset)
利用pymysql创建好的MySQL的链接之后即可通过该链接操作MySQL
import pymysql
conn = pymysql.connect(host,port,user,password, database, charset)
网页表格数据读取
pd.read_html(r'https://baike.baidu.com/item/NBA%E6%80%BB%E5%86%A0%E5%86%9B/2173192?fr=aladdin')
直接将网页的url输入就会直接拿到里面的table标签的数据
数据概览
df.columns # 查看列
df.index # 查看行
df.shape # 行列
df.dtypes # 数据类型
df.head() # 取头部多条数据
df.tail() # 取尾部多条数据
行列操作
获取指定列对应的数据
df['列字段名词']
更改列名称
df.rename(column={'旧列名称':'新列名称'})
创建新的列
df['新列名称']=df.列名称/(df.列名称1+df.列名称2)
自定义位置
df.insert(3,'新列名称',新数据)
添加行
df3 = df1.append(df2)
数据筛选
获取指定列数据
df['列名'] # 单列数据
df[['列名1','列名2',...]] # 多列数据
获取指定行数据
sec_buildings.loc[sec_buildings["region"] == '浦东']
sec_buildings.loc[(sec_buildings["region"] == '浦东') & (sec_buildings['size'] > 150),]
sec_buildings.loc[(sec_buildings["region"] == '浦东') & (sec_buildings['size'] > 150),['name','tot_amt','price_unit']]
sec_car = pd.read_csv(r'sec_cars.csv')
sec_car.head()
sec_car.dtypes
sec_car.Boarding_time = pd.to_datetime(sec_car.Boarding_time, format = '%Y年%m月')
sec_car.New_price = sec_car.New_price.str[:-1].astype(float)
