python课堂 教学反思

08 Python入门 Lesson8 Pandas

文章目录

• 08 Python入门 Lesson8 Pandas

• 1.Pandas简介
• 2.创建Pandas Series
• 4.访问和删除Series中的元素
• 5.对 Pandas Series 执行算术运算
• 7.创建 Pandas DataFrame
• 8.访问 Pandas DataFrame 中的元素
• 9.处理 NaN
• 11.将数据加载到 Pandas DataFrame 中
• Plus.stack和unstack

1.Pandas简介

Pandas 是 Python 中的数据操纵和分析软件包，它是基于Numpy去开发的，所以Pandas的数据处理速度也很快，而且Numpy中的有些函数在Pandas中也能使用，方法也类似。

Pandas 为 Python 带来了两个新的数据结构，即 Pandas Series(可类比于表格中的某一列)和 Pandas DataFrame(可类比于表格)。借助这两个数据结构，我们能够轻松直观地处理_带标签_数据和_关系_数据。

Series中各个元素的数据类型可以不一致，DataFrame也是如此，这与numpy的ndarray不同。

2.创建Pandas Series

可以使用 pd.Series(data, index) 命令创建 Pandas Series，其中data表示输入数据， index 为对应数据的索引，除此之外，我们还可以添加参数dtype来设置该列的数据类型。

示例:

import pandas as pd 
pd.Series(data = [30, 6, 7, 5], index = ['eggs', 'apples', 'milk', 'bread'],dtype=float) 
>>>
eggs 30.0 apples 6.0 milk 7.0 bread 5.0 dtype: float64

data除了可以输入列表之外，还可以输入字典，或者是直接一个标量:

#data输入字典 
pd.Series(data = {'eggs':30,'apples': 6, 'milk':7, 'bread':5},dtype=float)
>>>
apples 6.0 bread 5.0 eggs 30.0 milk 7.0 dtype: float64 
#data输入某一标量 
pd.Series(data = 7, index = ['eggs', 'apples', 'milk', 'bread']) 
>>>
eggs 7 apples 7 milk 7 bread 7 dtype: int64

4.访问和删除Series中的元素

• 访问

访问Series中的元素有两种方法：

一种类似于从列表中按照索引访问数据，一种类似于从字典中按照key来访问value。

下面看示例：

从上面代码里也能发现，Pandas提供的iloc与loc分别对应着按索引访问和按key访问。

• 修改

因为Series是可更改类型，若想更改其中某一项，只需访问它然后重新赋值即可。

• 删除

可以使用 .drop() 方法删除 Pandas Series 中的条目。Series.drop(label) 方法会从给定 Series 中删除给定的 label。这个label可以是单个label或这是label组成的list。

但需要注意的是，.drop()函数并不会修改原来的数据，如果你想要修改原数据的话，可以选择添加参数inplace = True或者是用原数据替换s = s.drop(label)

5.对 Pandas Series 执行算术运算

和ndarray一样，Series也可以进行元素级的算术运算，也可以使用np中提供的各种运算函数，如sqrt()等等。

这里可以想一下，如果Series中包含字符串，然后再进行乘法会是什么结果？

可以回想下字符串的知识'*'*10的结果是什么？

7.创建 Pandas DataFrame

我们使用pd.DataFrame(data, index, columns)来创建一个DataFrame。

其中：

data是数据，可以输入ndarray，或者是字典（字典中可以包含Series或arrays或），或者是DataFrame；

index是索引，输入列表，如果没有设置该参数，会默认以0开始往下计数；

columns是列名，输入列表，如果没有设置该参数，会默认以0开始往右计数；

示例：

从上述代码中可以看出，字典d中的key被当作列名，value被当作dataframe中的数据。

思考：如果在上述代码中添加一个columns列，如df = pd.DataFrame(data=d,index = ['a','b'],columns = ['col_1','col_2'])，会返回什么结果呢？

8.访问 Pandas DataFrame 中的元素

与访问Series中的元素类似，我们可以通过列表式索引访问，也可以通过字典式Key值访问。

• 创建一个DataFrame

• 访问某一行

• 访问多行

• 访问某一列

• 访问多列

使用df.iloc[:,0:2]这种方法只能筛选出连续的列，那如果想要筛选的列分别在1,3,5,10:17怎么办呢？可以搜一下np.r_的用法。

• 访问某一行列的元素



• 删除元素

我们使用.drop函数删除元素，默认为删除行，添加参数axis = 1来删除列。

值得注意的是，drop函数不会修改原数据，如果想直接对原数据进行修改的话，可以选择添加参数inplace = True或用原变量名重新赋值替换。

• 增加元素

这里介绍了两种方法，一种是append()，另外一种是insert()，这两种方法都比较简单，可类比于python list中的两种方法进行学习。

此外，Pandas还提供了其他更为复杂的做DataFrame融合的函数，比如说concat()、merge()、join()等等，相对难理解一些，我会单独出一份导学详细介绍这几个数据融合函数。

• 更改行列标签

使用函数rename()即可。具体用法如下：

除此之外，还可以使用隐匿函数lambda来对行列标签进行统一处理，比如：

需要注意的是，rename()函数同样不会更改原数据，如果想直接对原数据进行修改的话，可以选择添加参数inplace = True或用原变量名重新赋值替换。

• 更改索引

可以使用函数set_index(index_label)，将数据集的index设置为index_label。

除此之外，还可以使用函数reset_index()重置数据集的index为0开始计数的数列。

9.处理 NaN

NaN就是Not a Number的缩写，表示这里有数据缺失。

• 查找NaN

我们可以使用isnull()和notnull()函数来查看数据集中是否存在缺失数据，在该函数后面添加sum()函数来对缺失数量进行统计。除此之外，还可以使用count()函数对非NaN数据进行统计计数。

• 删除NaN

使用dropna(axis)函数可以删除包含NaN的行或列。

dropna()函数还有一个参数是how，当how = all时，只会删除全部数据都为NaN的列或行。

同样，该函数也不会修改原数据集。

• 替换NaN

使用fillna()函数可以替换NaN为某一值。其参数如下：

1. value：用来替换NaN的值
2. method：常用有两种，一种是ffill前向填充，一种是backfill后向填充
3. axis：0为行，1为列
4. inplace：是否替换原数据，默认为False
5. limit：接受int类型的输入，可以限定替换前多少个NaN

一般来说，我们常用均值去替换NaN。

还可以使用interpolate()函数按照某一方法来替换NaN，课程中介绍了method为linear时的用法，即忽略索引并将值视为相等间距，这是该函数的默认方法。

11.将数据加载到 Pandas DataFrame 中

df = pd.read_csv(filename) #读取csv文件
df.info()  #查看数据集信息
df.head()  #查看前五行
df.tail()  #查看后五行
df.sample()  #查看随机一行
df.describe() #查看数据类型的基本统计信息
df.corr() #查看各列之间的相关系数

df.groupby() #将数据按照某一列进行聚类，后续接数据统计函数，如mean()，sum()等

Plus.stack和unstack

• pandas的groupby 之后生成的是这种花括号结构（series 对应 stack 记忆），只有列有索引：
• 如果用了 unstack 会变成这种表格结构，具有行索引和列索引：