Python 使用Pandas操作数据的常用函数方法
前言
本文主要介绍使用pandas对数据文件进行操作的一些常用且基础的函数。该篇文章适合对DataFrame结构有一定了解的读者阅读。使用函数前先导入pandas库import pandas as pd。
一 创建DataFrame数据结构
# 方法一
df1 = pd.DataFrame({'id':[1,2,3],'name':['张三','李四','王五'],'age':[28,25,30]})
# 方法二
df2 = pd.DataFrame([{'id':1,'name':'张三','age':28},{'id':2,'name':'李四','age':25},{'id':1,'name':'王五','age':30}])
print(df1)
print(df2)运行效果如下：
id name age
0 1 张三 28
1 2 李四 25
2 3 王五 30
id name age
0 1 张三 28
1 2 李四 25
2 1 王五 30二 保存DataFrame数据到本地
# 保存为csv
df.to_csv(filepath, index=False, header=True, encoding='utf_8_sig')
# 保存为excel
df.to_excel(filepath, index=False, header=True, encoding='utf_8_sig')其中，filepath为要保存的文件地址，index为是否要保存行数的索引，header为是否要保存表头，encoding设置utf-8编码（防止出现中文乱码）。
三 将本地文件读取为DataFrame结构
# 读取excel文件
df1 = pd.read_excel(filepath1,header=2,sheet_name='Sheet1',skiprows=4)
# 读取csv文件
df2 = pd.read_csv(filepath2,header=2,skiprows=4)filepath:文件路径；sheet_name:指定读取excel指定的表；header=2：将第三行作为表头开始。默认header=0,如果header=None表示为不要表头(获取的行数据用下标表示，如row[0]，row[1]...)；skiprows：跳过开头几行数据。
四 遍历DataFrame数据
使用DataFrame对象的iterrows()方法进行数据遍历。
# index为每一行的索引，row为每行对象
for index, row in df2.iterrows():
print('这是第'+str(index)+'行数据')
print(index,row[0],row[1],row[2]) # 按索引读取该行指定列数据
print(row['id'], row['name'], row['age']) # 按表头名读取该行指定列数据运行效果如下：
这是第0行数据
1 张三 28
1 张三 28
这是第1行数据
2 李四 25
2 李四 25
这是第2行数据
1 王五 30
1 王五 30五 处理DataFrame数据的一些方法
- at属性
指定修改DataFrame数据中的某一个数据
df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3],'name':['张三','李四','王五'],'age':[28,25,30]})
df.at[2,'name'] = '王六'
df.at[3,'name'] = '王七'
print(df)运行效果如下：
id name age
0 1.0 张三 28.0
1 2.0 李四 25.0
2 3.0 王七 30.0
3 NaN 王六 NaN- columns属性
修改表头名
df.columns = ['A','B','C']
print(df)运行效果如下：
A B C
0 1 张三 28
1 2 李四 25
2 3 王五 30- sort_values方法
将指定的列作为排序规则，根据这列的大小进行排序。如果指定多列，先排序前面指定的，排序过程种出现相等情况后再按后面指定的排序。
df = pd.DataFrame({'name':['张三','李四','王五','小王','小李','小张'],'score':[60,60,80,80,70,90],'age':[28,25,30,17,19,18]})
# by为需要进行排序的哪些列；inplace=True表示排序操作就地执行；ascending升序
df.sort_values(by=['score', 'age'], inplace=True, ascending=[True, True])
print(df)运行效果如下：
name score age
1 李四 60 25
0 张三 60 28
4 小李 70 19
3 小王 80 17
2 王五 80 30
5 小张 90 18- isnull().any()方法
查看哪些列存在空值。
df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3],'name':['张三','李四',None],'age':[28,25,30]})
print(df.isnull().any())运行效果如下：
id False
name True
age False
dtype: bool- dropna()方法，fillna方法
df.dropna(inplace=True) # 清除NaN的行
df.fillna(0) # 将df全部的NaN填充为0- str.split方法
使用str.split方法可以DataFrame数据某一个列划分成多列。
df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3],'name':['张三:28','李四:25','王五:30']})
# expand=True将返回DataFrame对象；Flase将返回Series对象，每个元素是各列表
df1 = df['name'].str.split(':',expand=True)
df2 = df['name'].str.split(':',expand=False)
print(df1)
print(df2)运行效果如下：
0 1
0 张三 28
1 李四 25
2 王五 30
0 [张三, 28]
1 [李四, 25]
2 [王五, 30]
Name: name, dtype: object- join方法
使用join方法合并两个或多个DataFrame数据。
（1）默认按索引index合并
df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3],'name':['张三','李四','王五']})
df1 = pd.DataFrame({'age':[28,25,30]})
df2 = pd.DataFrame({'score':[60,70,80]})
df3 = df.join(df1) # 单个合并
df4 = df.join([df1,df2]) # 多个合并
print(df3)
print(df4)运行效果如下：
id name age
0 1 张三 28
1 2 李四 25
2 3 王五 30
id name age score
0 1 张三 28 60
1 2 李四 25 70
2 3 王五 30 80（2）若其中一个DataFrame合并的键不在索引上，可使用on参数
df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3],'name':['张三','李四','王五']}).set_index('name')
print(df)
df1 = pd.DataFrame({'name':['张三','李四','王五'],'age':[28,25,30]})
df2 = df1.join(df,on='name',how='outer')
print(df2)运行效果如下：
id
name
张三 1
李四 2
王五 3
name age id
0 张三 28 1
1 李四 25 2
2 王五 30 3- merge方法
两个DataFrame合并的键都不在索引上，使用merge方法。
df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3],'name':['张三','李四','王五']})
df1 = pd.DataFrame({'name':['张三','李四','王五'],'age':[28,25,30]})
df2 = df.merge(df1,on='name',how='left')
print(df2)运行效果如下：
id name age
0 1 张三 28
1 2 李四 25
2 3 王五 30PS：若有错误，望读者私信给予纠正！本文后续可能还会给予补充和修改。
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