目录

  • pandas.DataFrame
  • 新建dataframe
  • 将数据转化为dataframe
  • dict与dataframe
  • list与dataframe
  • dataframe常用域
  • 遍历dataframe
  • dataframe排序
  • dataframe去重
  • pandas读取保存文件
  • 保存文件
  • 读取文件
  • pandas.concat
  • pandas.merge
  • pandas将dataframe的多列合并为一列


pandas是python中强大的数据处理包，能够进行各式各样的数据处理工作。

pandas.DataFrame

pandas对数据的封装格式。

新建dataframe

示例：

import pandas as pd
# 新建空 dataframe
data1 = pd.DataFrame()
a=[['1','2','3'], ['a','b','c']]
# 通过list来构建dataframe
data=pd.DataFrame(a, columns=['aa','bb','cc'])  # columns 列名

data格式（最左侧0，1为行索引号，最上方aa，bb，cc为列名）：

python数据处理常用库 python 数据处理包_数据分析

将数据转化为dataframe

dict与dataframe

dict变为dataframe：

df = pd.DataFrame(data)
df = pd.DataFrame.from_records(data)
# 即：
df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='columns')
# data: ndarray（结构化dtype），元组列表，dict或DataFrame

dataframe变为dict：

res = df.to_dict(orient='records') # 列名变为key，每行对应的值变为value
# 转化后是 list形式：[{column(列名) : value(值)} … {column:value}];
# list 中每一项是一个dict，表示了该行的 列：值 映射；

其他 orient 形式：to_dict使用

list与dataframe

dataframe常用域

  1. data.columns：获取所有列名；
  2. data.iloc[‘列名’]：根据列名，获取某列数据；
  3. data.iloc[i,j]：根据行列索引，获取指定位置数据；
  4. data.values：以行为单位，返回dataframe所有数据；
  5. data.value[i,j]：根据行列索引，获取指定位置数据。

遍历dataframe

dataframe.item()：按列遍历，返回列数据 series
dataframe.iterrows()：按行遍历，返回（行索引index，行数据series）的元组

import pandas as pd
a=[['1','2','3'], ['a','b','c']]
# 通过list来构建dataframe
data=pd.DataFrame(a, columns=['aa','bb','cc'])  # columns 列名
for i,row in data.iterrows():
	print(row)

输出：

aa    1
bb    2
cc    3
Name: 0, dtype: object
aa    a
bb    b
cc    c
Name: 1, dtype: object

dataframe排序

  1. 按索引排序：sort_index()
### 按索引排序，需要指定轴和方向，默认为列方向排序
data.sort_index()  # 默认为index升序
data.sort_index(ascending=False)  # 此时为index降序    
data.sort_index(axis=1,ascending=True,inplace=False,na_position='last')
# 此时为行方向升序，inplace指明是否替代原data,na_position指明缺失值的位置（'last'，'first'）
data.sort_index().sort_index(axis=1,ascending=True,inplace=False,na_position='last')
# index和colimns同时排序，可以直接粘在后面
  1. 按值排序: sort_values()
### 按值排序
unsorted_df.sort_values(by=['col1','col2'])
unsorted_df.sort_values(by=2,axis=1)  # axis=1时表明对行方向排序，by=1表示对index=1的行排序

dataframe去重

drop_duplicates() 默认：保留第一个重复值，不更改原数据
参数：
keep:

keep="first"：只保留第一个重复值
keep="last"：只保留最后一个重复值
keep="False"：重复值一个不保留

inplace:

True：在原数据上替换，返回None
False：不在原数据上替换，返回去重后的新dataframe

pandas读取保存文件

保存文件

DataFrame.to_csv函数，主要参数：

import pandas as pd
df.to_csv(path_or_buf="filename.csv" , # 保存文件路径，可保存csv，txt，excel
		  sep=',', # 同一行数据的分隔符，默认是逗号
          columns=None, # 默认保存所有列
          header=True, # 默认保存列索引
          index=True) #  默认保存行索引
  • sep：通常是保存csv文件所用的分隔符，会将 同一行 不同列 数据按sep指定的符号分隔开。
  • header：默认为True，保存列索引（列名），即上图最上方的列名，保存的文件会多出一行数据。
  • index：默认为True，保存行索引，即上图中的最左侧0，1，保存的文件中会多出一列数据，变为3列。
读取文件

DataFrame.read_csv函数，主要参数：

import pandas as pd
pd.read_csv(filename, # 文件读取路径
            header="infer", # 默认第一列是列索引
            names=None, # 不自定义列名
            
            nrows=None, # 用于指定行索引是哪列，默认自动生成行索引
            usecols=None, # 默认读取所有列
            
            index_col=None, # 默认读取所有行
            skiprows=None )# 默认不跳过开头的行
  • header：用来选择哪一行作为列索引。可以填一个整数，填0表示第1行作为列索引，填5表示第6行作为列索引。填None表示默认不选任何行做为列索引，而是自动生成一个从0开始的列索引。
  • names：当 header=None 是，可以通过设置这个参数来自定义列索引。

pandas.concat

功能：按照指定axis，合并两个DataFrame。

import pandas as pd
pd.concat([data_1, data_2], axis=0)  # 将两个DataFrame按行拼接，即上下拼接起来
pd.concat([data_1, data_2], axis=1)  # 将两个DataFrame按列拼接，即左右拼接起来

pandas.merge

功能：求两个DataFrame的交 / 并 / 补集，类似SQL中的内连接、外连接等操作。

import pandas as pd
dataframe_3 = pd.merge(dataframe_1, dataframe_2, how='inner') 
# inner内连接 按照两者的 共有列 进行连接，也可通过on参数指定 共有列

参考链接：[Python3]pandas.merge用法详解

pandas将dataframe的多列合并为一列

pandas.Series.str.cat方法，不过cat方法只能处理str类型，所以应提前将非str列数据转化为str类型（.map(str)操作），再进行合并。

data['date'] = data["year"].map(str).str.cat([data["month"].map(str), data['day'].map(str)], sep='-')

参考链接：dataframe多列合并成一列