python每日学习12：pandas库的用法（1）

• 安装

  pip install pandas
  

• 设定系统环境

  import pandas as pd
  #设定自由列表输出最多为 10 行
  pd.options.display.max_rows = 10
  # 显示当前 Pandas 版本号
  pd.__version__
  

• 进入jupyter notebook 页面

  • 在终端中输入：juypter notebook
  • 
  • 选择一个连接
  • 
  • 创建一个文件
  • 

• Series对象创建

  • Series对象创建:一维数组,与Numpy中的一维array类似。类似于一维数组的对象，是由一组数据以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。
  • 仅由一组数据也可产生简单的Series 对象。用值列表生成 Series 时，Pandas 默认自动生成整数索引。

  # 使用列表创建
  import pandas as pd
  import numpy as np
  data=pd.Series([3,4,7,2,5,9,8])
  data
  

  • pandas中两个重要的属性 values 和index，values:是Series对象的原始数据。index:对应了Series对象的索引对象。

  # 属性values和index
  data.index
  data.values# 指定index
  data=pd.Series([3,4,7,2,5],index=['yi','er','san','si','wu'])
  data# 使用list列表指定index
  data=pd.Series([4,3,2,1],index=list('abcd'))
  data# 传入字典创建，默认将key作为index
  a_dict={'aa':3000,'bb':5000,'cc':6000}
  a_Series=pd.Series(a_dict)
  a_Series# 如果既用了字典创建了Series对象，又显示的指定了index，如果key不存在，则值为NaN
  b_series=pd.Series(a_dict,index=['aa','cc'])
  b_series
  c_series=pd.Series(a_dict,index=['bb','dd'])
  c_series# 将一个标量与index对象一起传入创建
  data=pd.Series(10,index=list('abcd'))
  data
  

• DataFrame对象创建

  • 是 Pandas 中的一个表格型的数据结构，包含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型等)
  • DataFrame 即有行索引也有列索引，可以被看做是由 Series 组成的字典。将两个series对象作为dict的value传入，就可以创建一个DataFrame对象。

  # 创建DataFrame对象
  a_dict={'aa':3000,'bb':5000,'cc':6000}
  b_dict={'dd':120,'ee':350,'ff':670}
  a=pd.Series(a_dict)
  b=pd.Series(b_dict)
  c=pd.DataFrame({'aa':a,'bb':b})
  c# values index columns属性
  c.index#索引
  c.values#值
  c.columns#列的名称# 列表创建
  a_dict={'aa':3000,'bb':5000,'cc':6000}
  b_dict={'aa':120,'bb':350,'cc':670}
  a=pd.DataFrame([a_dict,b_dict])
  a=pd.DataFrame([a_dict,b_dict],index=['value1','value2'])# 索引columns的使用
  a_dict={'aa':3000,'bb':5000,'cc':6000}
  a=pd.Series(a_dict)
  pd.DataFrame(a,columns=['named'])# 二维数组指定columns和index创建
  pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(3,2)),columns=list('ab'),index=list('efg'))# Pandas中的Index:Pandas中的Index，其实是不可变的一维数组
  ind=pd.Index([2,3,4,5,6])
  ind[3]
  ind[::2]
  #有ndim shap dtype size属性
  #但不能进行修改
  

• 导入Excel文件

  • 使用read_excel()方法导入文件，首先要指定文件的路径。使用Pandas模块操作Excel时候，需要安装openpyxl。

  # 导入.xlsx文件时，指定导入哪个Sheet
  pd.read_excel('a.xlsx',sheet_name='Target')
  pd.read_excel('a.xlsx',sheet_name='0')# 导入.xlsx文件时，通过index_col指定行索引
  pd.read_excel('a.xlsx',sheet_name='0',index_col=0)# 导入.xlsx文件时，通过header指定列索引
  pd.read_excel('a.xlsx',sheet_name='0',header=1)
  pd.read_excel('a.xlsx',sheet_name='0',header=None)# 导入.xlsx文件时，通过usecols指定导入列
  pd.read_excel('a.xlsx',usecols=[1,2,3])
  

• 导入csv文件

  • 导入csv文件时除了指明文件路径，还需要设置编码格式。Python中用得比较多的两种编码格式是UTF-8和gbk，默认编码格式是UTF-8。
  • 我们要根据导入文件本身的编码格式进行设置，通过设置参数encoding来设置导入的编码格式。

  # 导入.csv文件，文件编码格式是gbk
  pd.read_csv('b.csv',encoding='gbk')# 导入.csv文件，指明分隔符
  df=pd.read_csv('b.csv',encoding='gbk',sep=' ')
  df=pd.read_csv('b.csv',encoding='gbk',sep='_')
  

• 导入txt文件

  • 导入.txt文件方法是read_table()，read_table()是将利用分隔符分开的文件导入。
  • DataFrame的通用函数。它不仅仅可以导入.txt文件，还可以导入.csv文件。

  # 导入.txt文件
  pd.read_table('c.txt',encoding='utf-8',sep='\t'# 导入.csv文件，指明分隔符
  pd.read_table('d.csv',encoding='gbk',sep=','
  

• 列操作

  # 修改变量列
  a_dict={'aa':3000,'bb':5000,'cc':6000}
  b_dict={'aa':120,'bb':350,'cc':670}
  a=pd.DataFrame([a_dict,b_dict])
  na=['a','b','c']
  a.columns=naa.rename(columns={'a':'a1','b':'b1'},inplace=True)
  # columns =新旧名称字典：｛旧名称，：新名称，｝inplace = False :是否直接替换原数据框)# 筛选变量列:通过 df.var 或 df[var] 可以选择单列但只适用于已存在的列，只能筛选单列，结果为 Series
  a[['a1']]#单列的筛选结果为 DataFream
  a[['a1','b1']]#多列时，列名需要用列表形式提供,多列的筛选结果为 DF# 删除变量列
  a.drop(columns=['a1','b1'])
  # del df['column-name'] 直接删除原数据框相应的一列，
  # 建议尽量少用
  # del df.column_name #不允许# 添加变量列
  v1=1
  v2=2
  c1='na1'
  c2='na2'
  a['cloumn']=pd.Series([v1,v2],index=[0,1])# 根据原数据添加
  a['cloumn']=a['c']+a['cloumn']
  

• 变量类型的转换

  • float
  • int
  • string
  • bool
  • datetime64[nsr]
  • datetime64[nsr,tz]
  • timedelta[ns]
  • category
  • object

  a_dict={'aa':3000,'bb':5000,'cc':6000}
  b_dict={'aa':120,'bb':350,'cc':670}
  df=pd.DataFrame([a_dict,b_dict])
  dfdf['aa'] = df['aa'].astype(float)#转换为浮点数（float）
  dfdf['aa'] = df['aa'].astype(int)#转换为整数（int）
  dfdf['aa'] = df['aa'].astype(str)#转换为字符串（str）
  dfdf['aa'] = df['aa'].astype(bool)#转换为布尔值（bool）
  dfdf['aa'] = pd.to_datetime(df['aa'])#转换为日期时间（datetime64[ns]）df['aa'] = pd.to_datetime(df['aa']).dt.tz_localize('UTC')#转换为带时区的日期时间（datetime64[ns, tz]）df['aa'] = pd.to_timedelta(df['aa'])#转换为时间差（timedelta[ns]）df['aa'] = df['aa'].astype('category')#转换为类别（category）
  dfdf['aa'] = df['aa'].astype(object)#转换为对象（object）
  df