python 二维数组 删除指定数组 python中删除二维数组多个行

前言

python有个很好用的数据分析库pandas，前段时间做了个数据挖掘的比赛，里面数据分析的部分，是用pandas来实现的，今天借助自己实践的经验，来总结一下pandas常用的数据分析方法。

---

1，创建数据表

pandas创建的数据是DataFrame格式的数据，有一些创建方法，其中有细微的差别，我们来实践一个简洁常用的方法，此处创建的数据作为后续数据分析的data。

创建三个数据表，分别为年级信息表：grade，一年级成绩表：g_one_score，二年级成绩表：g_two_score。

#先导入需要的库
import numpy as np
import pandas as pd
import os
os.chdir("D:/知乎图/pandas_data/")#将工作路径转为此路径

grade=pd.DataFrame({"年级":["一","一","二","二"],"班级":["一班","二班","一班","二班"],
"班级代号":[11,12,21,22],"班主任":["大绿","大红","大白","大紫"],"人数":[2,3,3,2]})

g_one_score=pd.DataFrame({"班级代号":[11,11,12,12,12],"姓名":["小红","小绿","小蓝","小紫",
"小粉"],"数学":[97,96,90,98,99],"语文":[91,91,92,93,89],"英语":[79,76,80,97,100]})

g_two_score=pd.DataFrame({"班级代号":[21,21,21,22,22],"姓名":["小黑","小白","小橙",
"小青","小黄"],"数学":[100,87,86,90,88],"语文":[92,87,96,93,89],"英语":[69,np.nan,92,90,79]})

grade

g_one_score

g_two_score

这里数据有点简陋，能说明问题即可。在表g_two_score表里有一个空值NaN，代表这个同学这门课缺考。

---

2，保存数据

我们生成的数据可保存为csv，或excel文件，方便以后调用。

##参数index设置为False,表示为不将index存入，不然下次调用，会多出一列。
grade.to_csv("grade.csv",index=False)

g_one_score.to_csv("g_one_score.csv",index=False)
g_two_score.to_csv("g_two_score.csv",index=False)

此时，你的路径里多出以下三个文件。

---

3，读取数据

#读取数据
grade=pd.read_csv("grade.csv")
g_one_score=pd.read_csv("g_one_score.csv")
g_two_score=pd.read_csv("g_two_score.csv")

好了，兜了一圈，把数据读出来了，以上看似多余的操作，主要也是为了讲解pandas的用法，因为有时候，你只有csv文件，因此你需要读取操作，有时候，你需要存储操作。

---

4，查看和提取数据

4.1, 一般读取数据后，首先查看数据的大小，即shape。

print("grade:",grade.shape)
print("n")
print("g_one_score:",g_one_score.shape)
print("n")
print("g_two_score:",g_two_score.shape)

4.2, 查看每列的空缺值个数

g_two_score.isnull()#isnull()函数查看空缺值

有时候是查看数据每列的空缺值个数，用来判断每个特征值是否有效，空缺值太大，在做数据挖掘时，此特征会丢掉，空缺值少，会想办法补上。

g_two_score.isnull().sum()

这里把补空缺值的方法讲了吧，思路有几种：①补同列上一行的值，②补同列下一行的值，③补指定的值。具体怎么填补，要在理解数据的基础上进行操作。使用的函数为：fillna（）函数。

#我们，这里认为缺考成绩为0，因此用指定值0来填充。
g_two_score.fillna(0,inplace=True)
g_two_score

还有一个操作是填补此列的空缺值，将指定值参数赋值为此列的均值即可，那需要先求出此列均值。具体怎么做我们后面讲描述性统计方法时再说。

4.3, 查看数据表的值.values

#如果我们需要将数据的值提取出来，转化为二维数组或者矩阵形式，可这么做
g_two_score_values=g_two_score.values
g_two_score_values

4.4, 查看数据前五行，或后五行数据

g_two_score.head()#默认查看前五行，也可填入你想查看的行数。

g_two_score.tail(3)#默认查看后5行，也可填入想查看的行数

4.5, 查看数据的列名称，这个在做数据处理时，会常用

g_two_score.columns

Index(['班级代号', '姓名', '数学', '语文', '英语'], dtype='object')

4.6, 使用.loc[ ],.iloc[ ]进行数据提取查看。

g_two_score.iloc[0:3]#提取0,1，2,行数据,索引的方式与数组一样。

如果想只查看某些列的前三行数据可以这么做

g_two_score.iloc[0:3,1:3]

但是有时候，我们的数据很大，我们不能很方便得到想要查看列的索引，但是我们知道列名称，可以使用loc来操作。

g_two_score.loc[0:3,["姓名","语文"]]#等价于g_two_score.iloc[0:3,[1,3]]

也可以直接提取指定列的信息

g_two_score["语文"]#得到的是一个Series

0 92
1 87
2 96
3 93
4 89
Name: 语文, dtype: int64

或者，我们想查看特定条件的行数据，比如提取小白和小橙的成绩信息，可以这么做

g_two_score["姓名"].isin(["小白","小橙"])#使用isin()函数判断，提取的行数

0 False
1 True
2 True
3 False
4 False
Name: 姓名, dtype: bool

g_two_score.loc[g_two_score["姓名"].isin(["小白","小橙"])]

再或者，我们想查看其他特定条件的行数据，比如提取二班信息

• 数学成绩大于88的同学信息。
• 数学成绩大于88并且英语成绩大于85的同学信息。
• 数学成绩大于88或者语文成绩大于90的同学的信息。
• 数学成绩等于100的同学信息。
• 除了小白的信息提取出来。（有两种方式）

代码如下

g_two_score.loc[g_two_score["数学"]>88]
g_two_score.loc[(g_two_score["数学"]>88)&(g_two_score["英语"]>85)]
g_two_score.loc[(g_two_score["数学"]>88)|(g_two_score["语文"]>90)]
g_two_score.loc[g_two_score["数学"]==100]

g_two_score.loc[g_two_score["姓名"]!="小白"]
g_two_score.loc[~(g_two_score["姓名"]=="小白")]#取反操作，也可实现
###围观
可以不用.loc 也可实现此操作
g_two_score[g_two_score["数学"]>88]
g_two_score[(g_two_score["数学"]>88)&(g_two_score["英语"]>85)]
g_two_score[(g_two_score["数学"]>88)|(g_two_score["语文"]>90)]
g_two_score[g_two_score["数学"]==100]

g_two_score[g_two_score["姓名"]!="小白"]
g_two_score[~(g_two_score["姓名"]=="小白")]#取反操作，也可实现

---

5,删除数据

使用drop()函数

例子如下：

g_two_score.drop("英语",axis=1)##删除“英语”这一列
g_two_score.drop(columns=["数学"],index=[0,1])
#删除数学这一列，和0，1行，这里，我们没有设index的名称，所以是自动生成的0,1，2,3，4

还有一种间接实现“删除”的方式，加双引号，只是不是真正的删除操作，就是前面讲过的取反操作，当你的数据很大，很多行，而你只想删除一小部分满足某条件的行，此时用drop实现不了，那我们可以提取，不满足这些条件的行，间接得到“删除”后的数据。

如：我们想提取删除语文成绩小于90，或者英语成绩小于80的数据

g_two_score[~((g_two_score["语文"]<90)|(g_two_score["英语"]<80))]

当然，如果你知道具体的行标，也可用drop()来做，要学会灵活应用。

---

6,描述性统计方法

有时候，我们需要知道数据的一些，统计信息：均值，最大值，最小值，总和。当然，这些只能在数值型数据上进行操作。

函数describe（）能统计各列诸多统计值

g_two_score.describe()#count非空元素的数目

这里班级代号这一列并没有用，只不过，当时输入的也是数值。

count：非空元素个数。mean：均值。std：标准差。min：最小值。25%：四分之一分位数。max：最大值。

也可以单个求某列，或某些列的特定统计信息

print(g_two_score.quantile(0.25))#25%分位数
print("n")#换行
print(g_two_score["英语"].mean())
print("n")#换行
print(g_two_score[["语文","英语"]].min())

班级代号 21.0
数学 87.0
语文 89.0
英语 69.0
Name: 0.25, dtype: float64
66.0
语文 87.0
英语 0.0
dtype: float64

与describe（）得到的结果一致，没有错误

还记得之前补空缺值时的操作吗，我们说可以补均值，因为有时候，补均值会比较合理，实现方法如下：

g_two_score["英语"].fillna(g_two_score["英语"].mean())

0 69.0
1 82.5
2 92.0
3 90.0
4 79.0
Name: 英语, dtype: float64

如果加上参数inplace=True,我们的原数据就填补完成了，不含空值，不过这里需指定单个的列。

---

7，合并

7.1，merge函数

用法

DataFrame1.merge(DataFrame2, how=‘inner’, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=(’_x’, ‘_y’))

或

pd.merge(DataFrame1,DataFrame2, how=‘inner’, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=(’_x’, ‘_y’))

参数

• how 可选“inner”，“outer”，“left”，“right”，与sql里的join一样，内连接，外连接，左外连接，右外连接。
• on 可选两个表连接时依据的字段名，若连接的依靠的字段在两个表中名字一致，则使用此参数，=“字段名”，若依靠的连接字段在连个表中名字不同，则需使用left_on和right_on分别来指定两个表中的字段名。
• left_on，左表连接的字段名。
• right_on 右表连接的字段名。
• right_index 若使用右表的行索引名来连接，则将此参数赋值为True。
• left_index 若使用坐标的行索引来连接，则将此参数赋值为True。在需要将两个表直接横向合并一起时，例如，我们的grade表被统计成了两个表，一个表上只有信息“年级”“班级”“班级代号”另一个表上的信息为“班主任”“人数”，两个表需要是对应的，这样可将两个index参数赋值为True，将两个表合并为一个更加完整的表。
• sort合并后的表是否排序
• suffixes此参数是当两个表中的字段名相同时，自动将字段名后面加_x,_y等。

举例来看，比如我们想知道二班成绩表里的每位同学所属班级，班主任等grade表里的信息，我们的想法自然是将两个表连接起来。连接的依据字段为班级代号，即把班级代号相同的行连接起来。

grade.merge(g_two_score,on="班级代号",how="inner")

如果懂sql的同学，对于这部分的理解会比较容易，刚接触的同学理解会有一点困难，我再多写一句，这里的连接，你可以这么想，连接的过程可以想象为，笛卡尔积，即左表的每一行会与右表的每一行配对，然后依据on将所选字段对应相等的联结行留下来，其他的不符合的删掉，就是最终的结果。

这里说成联结比较专业，我一般写成连接了。

如果两个表里联结的字段名不同呢，比如在g_two_score里的“班级代号”是“班级代码”呢，怎么做，该left_on和right_on上场了。

#使用rename函数将g_two_score里的字段名“班级代号”重命名为“班级代码”，赋值给一个新表
g_two_copy=g_two_score.rename(columns={"班级代号":"班级代码"})

#将grade表和g_two_score表依据左表的“班级代号”和右表的“班级代码”来连接，代码如下
grade.merge(g_two_copy,left_on="班级代号",right_on="班级代码",how="inner")

现在试试左外联结on=“left”，左外连接是将左表里多余的没有关联的行留下

pd.merge(grade,g_two_score,on="班级代号",how="left")

可以看到班级代号为11,12的没有关联的行，但是溜了下来，右外联结“right”，是将右表中没有关联的行留下来，全外连接“outer”是将两个表中没有关联的行全留下来。

7.2，concat

用法

pd.concat([DataFrame1,DataFrame2],axis=0,join="outer",join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,sort=True)

参数

• axis 取值0或1,0代表竖向合并，1代表横行合并，默认竖向
• join 取并集“outer”or 取交集“inner”
• join_axes 默认为None，取并集时使用，合并后在非合并方向上选取某个表的有的字段显示。join_axes=[DataFrame.columns]
• ignore_index 默认False，合并方向是否忽略原行/列名称，而采用系统默认，即从0开始。
• keys 默认为None，若有值，则会在外围添加一层标签，指定，某些行/列来自于哪个表。
• sort，是否排序，默认为True,非合并方向的标签是否排序

举个例子来说明什么情况下使用concat

例1：xx水果店有三个员工，一周轮流上班，每天的员工需记录每天每种水果的销量，前三天小明值班，但她只记录了“苹果”“香蕉”“橘子”“火龙果”的销量；星期四，五，小红值班，她只记录了“苹果”“香蕉”“芒果”“猕猴桃”的销量；星期六，日，小海值班，他只记录了“橘子”“火龙果”“芒果”“猕猴桃”的销量。这三个员工不称职啊，哈哈，我们为了能说明问题，瞎编的哈。

###这也是构造数据的另一种方法。
d1=pd.DataFrame(np.ones((3,4)),columns=["苹果","香蕉","橘子","火龙果"],index=["星期一","星期二","星期三"])
d2=pd.DataFrame(2*np.ones((2,4)),columns=["苹果","香蕉","芒果","猕猴桃"],index=["星期四","星期五"])
d3=pd.DataFrame(3*np.ones((2,4)),columns=["橘子","火龙果","芒果","猕猴桃"],index=["星期六","星期日"])

##我们跟前两个表来看一下，前五天的销售情况，主要看一下join的两种不同的取值差别
pd.concat([d1,d2],join="outer",axis=0,sort=False)##并集，没有数据按空值处理
pd.concat([d1,d2],join="inner",axis=0,sort=False)##交集

###join_axes
pd.concat([d1,d2],join="outer",axis=0,join_axes=[d1.columns],sort=False)#只显示d1含有的水果名

#忽略原有行标，默认系统生成。
pd.concat([d1,d2],join="outer",axis=0,join_axes=[d1.columns],ignore_index=True,sort=False)

###使用keys
pd.concat([d1,d2],join="outer",axis=0,join_axes=[d1.columns],keys=["x","y"],sort=False)

关于axis=1的方向的合并，我就不举例子了，如果碰到，这样的问题：水果店有两个员工，一个人记录其中几个水果的销量，我们需要合并记录这一周两个员工记录的水果销量。这时候需要横向合并，具体问题具体来分析怎么合并。

7.3，append

这是一个最简单的合并函数，只能竖向合并

用法

DataFrame1.append（DataFrame2，ignore_index=False）

等价于pd.concat([DataFrame1,DataFrame2])

还记不记得我们还有一个表：g_one_score,一班同学的成绩信息表，我们现在想将一般和二班同学的成绩合并在一起，可以这么做。

g_one_score.append(g_two_score,ignore_index=True)##ignore_index参数跟concat里的一样

8，groupby函数与agg函数

8.1，grouby（）

groupby（）函数的作用与sql里的group by一样，按某列或几列的值实行分组。

按某一列对表中的某一列进行分组计算

##计算每个班的数学均值
g_two_score["数学"].groupby(g_two_score["班级代号"]).mean()

班级代号
21 91
22 89
Name: 数学, dtype: int64

按某一列对表中的多列进行分组计算

g_two_score[["数学","语文"]].groupby(g_two_score["班级代号"]).sum()

注：groupby里面的依据分组字段必须写成 g_two_score["班级代号"] 原因为需要分组的字段里不含有“班级代号”，如果写成这样

g_two_score[["数学","语文"]].groupby(["班级代号"]).sum()
###会报错，原因找不到字段“班级代号”

下面这样是可以的，这也是易出现的小错误的地方

g_two_score[["数学","语文","班级代号"]].groupby(["班级代号"]).count()

按多列对表中的多列进行分组计算

#先按“年级”再在每个年级里按班级分组，最后计算每个小组的个数
grade[["班主任","人数"]].groupby([grade["年级"],grade["班级"]]).count()

有时候是对整个表按照某一列或多列进行分组

grade.groupby([grade["年级"]]).count()

如果整个表进行分组后，只想看某一列的数据

grade.groupby([grade["年级"]])["人数"].count()

年级
一 2
二 2
Name: 人数, dtype: int64

注：上面我们看到数据分组后会跟着一个统计计算，我们来列一下有哪些统计计算。

还有些统计性分析的函数，会在做数据分析的时候用到，我们在这里提一下

#计算两个字段的相关性
g_two_score["数学"].corr(g_two_score["英语"])
#计算这个数据表的相关性，即任意两个字段的相关性
g_two_score.corr()

8.2，agg()

groupby函数经常与agg函数一起使用，我们看一下，agg是怎么用的。

对所有列应用一个相同的统计计算

gg=g_two_score.groupby(["班级代号"])##先分组
gg.agg("mean")###后聚合计算

这个结果与

g_two_score.groupby(["班级代号"]).mean()

结果相同。

对所有列应用相同的多种统计计算

当我们想对分组后的数据进行多种统计计算时，比如：mean，std一起时，agg的有点就显现出来了。

gg=g_two_score.groupby(["班级代号"])
gg.agg(["mean","std"])#多种统计函数使用列表

对所有列应用不同的多种统计计算

也可以对不同分组后的字段进行不同的统计计算，我们使用字典来传入。

gg=g_two_score.groupby(["班级代号"])
gg.agg({"数学":["mean","sum"],"语文":["std","sum"],"英语":"max"})

应用自定义函数

除此之外，还可以传入自己设置的函数。比如设置一个计算极值的函数。

def r_func(arr):#极差
    return arr.max()-arr.min()
gg=g_two_score.groupby(["班级代号"])
gg.agg({"数学":["mean","sum"],"语文":["std","sum"],"英语":["max",r_func]})

---

感谢参考到的几篇文章！