Pandas_数据结构详解

1.创建DataFrame对象

• 概述

  • DataFrame是一个表格型的==结构化==数据结构，它含有一组或多组有序的列（Series），每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。

  • DataFrame是Pandas中的最基本的数据结构对象，简称df；可以认为df就是一个二维数据表，这个表有行有列有索引

  • DataFrame是Pandas中最基本的数据结构，Series的许多属性和方法在DataFrame中也一样适用.

• 创建方式

  • 字典方式创建

    import pandas as pd
    ​
    dict_data = {
        'id': [1, 2, 3],
        'name': ['张三', '李四', '王五'],
        'age': [18, 20, 22]
    }
    # 使用默认自增索引
    # 字典中的key值是df对象的列名,value值是对应列的数据值
    df1 = pd.DataFrame(data=dict_data)
    print(df1)
    print(type(df1))
    ​
    # 通过index参数指定索引, columns参数指定列的位置
    df2 = pd.DataFrame(data=dict_data, index=['A', 'B', 'C'], columns=['id', 'age', 'name'])
    print(df2)

  • 列表+元组方式创建

    list_data = [(1, '张三', 18),
                 (2, '李四', 20),
                 (3, '王五', 22)]
    df3 = pd.DataFrame(data=list_data,
                       index=['A', 'B', 'C'],  # 手动指定索引
                       columns=['id', 'name', 'age'])  # 手动指定列名
    print(df3)
    ​
    # 输出结果如下
       id  name  age
    A   1  张三   18
    B   2  李四   20
    C   3  王五   22

2.Series的常用属性

• 常见属性

  ​

  属性	说明
  loc	使用索引值取子集
  iloc	使用索引位置取子集
  dtype或dtypes	Series内容的类型
  T	Series的转置矩阵
  shape	数据的维数
  size	Series中元素的数量
  values	Series的值
  index	Series的索引值

  ​

• 代码演示

  # 加载数据
  import pandas as pd
  ​
  # 读取csv文件, 设置 id列为: 索引列
  data = pd.read_csv('data/nobel_prizes.csv', index_col='id')
  data.head() # 默认值只展示前5行数据

• loc属性

  first_row = data.loc[941]
  print(first_row)        # 获取第一行数据, 但是是以列的方式展示的
  print(type(first_row))  # <class 'pandas.core.series.Series'>

  

• iloc属性

  first_row = data.iloc[0] # 使用索引位置获取自己
  print(first_row)        # 获取第一行数据, 但是是以列的方式展示的
  print(type(first_row))  # <class 'pandas.core.series.Series'>

• dtype 或者 dtypes

  print(first_row.dtype)          # 打印Series的元素类型, object表示字符串
  print(first_row['year'].dtype)  # 打印Series的year列的元素类型, int64
  ​
  # 打印Series的year列的元素类型, 该列值为字符串, 字符串没有dtype属性, 所以报错.
  print(first_row['firstname'].dtype)  
  ​

• shape 和 size属性

  print(first_row.shape)      # 维度
  ​
  # 结果为: (7,)     因为有7列元素
  ​
  ​
  print(first_row.size)       # 元素个数: 7

• values 属性

  print(first_row.values) # 获取Series的元素值

• index属性

  print(first_row.index)  # 获取Series的索引
  ​
  print(first_row.keys()) # Series对象的keys()方法, 效果同上.

3.Series的常用方法

• 常见方法

  ​

  方法	说明
  append	连接两个或多个Series
  corr	计算与另一个Series的相关系数
  cov	计算与另一个Series的协方差
  describe	计算常见统计量
  drop_duplicates	返回去重之后的Series
  equals	判断两个Series是否相同
  get_values	获取Series的值，作用与values属性相同
  hist	绘制直方图
  isin	Series中是否包含某些值
  min	返回最小值
  max	返回最大值
  mean	返回算术平均值
  median	返回中位数
  mode	返回众数
  quantile	返回指定位置的分位数
  replace	用指定值代替Series中的值
  sample	返回Series的随机采样值
  sort_values	对值进行排序
  to_frame	把Series转换为DataFrame
  unique	去重返回数组
  value_counts	统计不同值数量
  keys	获取索引值
  head	查看前5个值
  tail	查看后5个值

  ​

• 代码演示

  import pandas as pd
  ​
  # 创建s对象
  s1 = pd.Series(data=[1, 2, 3, 4, 2, 3], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'])
  # 查看s对象值数量
  print(len(s1))
  # 查看s对象前5个值, n默认等于5
  print(s1.head())
  print(s1.head(n=2))
  # 查看s对象后5个值, n默认等于5
  print(s1.tail())
  print(s1.tail(n=2))
  # 获取s对象的索引
  print(s1.keys())
  # s对象转换成python列表
  print(s1.tolist())
  print(s1.to_list())
  # s对象转换成df对象
  print(s1.to_frame())
  # s对象中数据的基础统计信息
  print(s1.describe())
  # s对象最大值、最小值、平均值、求和值...
  print(s1.max())
  print(s1.min())
  print(s1.mean())
  print(s1.sum())
  # s对象数据值去重, 返回s对象
  print(s1.drop_duplicates())
  # s对象数据值去重, 返回数组
  print(s1.unique())
  # s对象数据值排序, 默认升序
  print(s1.sort_values(ascending=True))
  # s对象索引值排序, 默认升序
  print(s1.sort_index(ascending=False))
  # s对象不同值的数量, 类似于分组计数操作
  print(s1.value_counts())

• 小案例: 电影数据

  # 加载电影数据
  movie = pd.read_csv('data/movie.csv')   
  movie.head()
  ​
  # 获取 导演名(列)
  director = movie.director_name      # 导演名
  director = movie['director_name']   # 导演名, 效果同上
  director
  ​
  # 获取 主演在脸书的点赞数(列)
  actor_1_fb_likes = movie.actor_1_facebook_likes # 主演在脸书的点赞数
  actor_1_fb_likes.head()
  ​
  # 统计相关
  director.value_counts() # 不同导演的 电影数
  director.count()        # 统计非空值(即: 有导演名的电影, 共有多少),  4814 
  director.shape          # 总数(包括null值), (4916,)
  ​
  # 查看详情
  actor_1_fb_likes.describe() # 显示主演在脸书点击量的详细信息: 总数,平均值,方差等...
  director.describe()         # 因为是字符串, 只显示部分统计信息

4.Series的布尔索引

从scientists.csv数据集中，列出大于Age列的平均值的具体值，具体步骤如下：

• 加载并观察数据集

  import pandas as pd
  ​
  df = pd.read_csv('data/scientists.csv')
  print(df)
  # print(df.head())
  # 输出结果如下
                     Name        Born        Died  Age          Occupation
  0     Rosaline Franklin  1920-07-25  1958-04-16   37             Chemist
  1        William Gosset  1876-06-13  1937-10-16   61        Statistician
  2  Florence Nightingale  1820-05-12  1910-08-13   90               Nurse
  3           Marie Curie  1867-11-07  1934-07-04   66             Chemist
  4         Rachel Carson  1907-05-27  1964-04-14   56           Biologist
  5             John Snow  1813-03-15  1858-06-16   45           Physician
  6           Alan Turing  1912-06-23  1954-06-07   41  Computer Scientist
  7          Johann Gauss  1777-04-30  1855-02-23   77       Mathematicia
  ​
  # 演示下, 如何通过布尔值获取元素.
  bool_values = [False, True, True, False, False, False, True, False]
  df[bool_values]
  ​
  # 输出结果如下
                     Name        Born        Died  Age          Occupation
  1        William Gosset  1876-06-13  1937-10-16   61        Statistician
  2  Florence Nightingale  1820-05-12  1910-08-13   90               Nurse
  6           Alan Turing  1912-06-23  1954-06-07   41  Computer Scientist
  ​

• 计算Age列的平均值

  # 获取一列数据 df[列名]
  ages = df['Age']
  print(ages)
  print(type(ages))
  print(ages.mean())
  ​
  # 输出结果如下
  0    37
  1    61
  2    90
  3    66
  4    56
  5    45
  6    41
  7    77
  Name: Age, dtype: int64
  <class 'pandas.core.series.Series'>
  59.125

• 输出大于Age列的平均值的具体值

  print(ages[ages > ages.mean()])
  ​
  # 输出结果如下
  1    61
  2    90
  3    66
  7    77
  Name: Age, dtype: int64

• 总结

  # 上述格式, 可以用一行代码搞定, 具体如下
  df[ages > avg_age]                  # 筛选(活的)年龄 大于 平均年龄的科学家信息
  df[df['Age'] > df.Age.mean()]       # 合并版写法.

5.Series的运算

Series和数值型变量计算时，变量会与Series中的每个元素逐一进行计算；

两个Series之间计算时，索引值相同的元素之间会进行计算；索引值不同的元素的计算结果会用NaN值(缺失值)填充。

• Series和数值型变量计算

  # 加法
  print(ages + 10)
  # 乘法
  print(ages * 2)
  ​
  # 输出结果如下
  0     47
  1     71
  2    100
  3     76
  4     66
  5     55
  6     51
  7     87
  Name: Age, dtype: int64
  0     74
  1    122
  2    180
  3    132
  4    112
  5     90
  6     82
  7    154
  Name: Age, dtype: int64

• 两个Series之间计算时，索引值相同的元素之间会进行计算；索引值不同的元素的计算结果会用NaN值(缺失值)填充

  print(ages + ages)
  print('=' * 20)
  print(pd.Series([1, 100]))
  print('=' * 20)
  print(ages + pd.Series([1, 100]))
  ​
  # 输出结果如下
  0     74
  1    122
  2    180
  3    132
  4    112
  5     90
  6     82
  7    154
  Name: Age, dtype: int64
  ====================
  0      1
  1    100
  dtype: int64
  ====================
  0     38.0
  1    161.0
  2      NaN
  3      NaN
  4      NaN
  5      NaN
  6      NaN
  7      NaN
  dtype: float64

6.DataFrame常用属性和方法

• 基础演示

  import pandas as pd
  ​
  # 加载数据集, 得到df对象
  df = pd.read_csv('data/scientists.csv')
  ​
  print('=============== 常用属性 ===============')
  # 查看维度, 返回元组类型 -> (行数, 列数), 元素个数代表维度数
  print(df.shape)
  # 查看数据值个数, 行数*列数, NaN值也算
  print(df.size)
  # 查看数据值, 返回numpy的ndarray类型
  print(df.values)
  # 查看维度数
  print(df.ndim)
  # 返回列名和列数据类型
  print(df.dtypes)
  # 查看索引值, 返回索引值对象
  print(df.index)
  # 查看列名, 返回列名对象
  print(df.columns)
  print('=============== 常用方法 ===============')
  # 查看前5行数据
  print(df.head())
  # 查看后5行数据
  print(df.tail())
  # 查看df的基本信息
  df.info()
  # 查看df对象中所有数值列的描述统计信息
  print(df.describe())
  # 查看df对象中所有非数值列的描述统计信息
  # exclude:不包含指定类型列
  print(df.describe(exclude=['int', 'float']))
  # 查看df对象中所有列的描述统计信息
  # include:包含指定类型列, all代表所有类型
  print(df.describe(include='all'))
  # 查看df的行数
  print(len(df))
  # 查看df各列的最小值
  print(df.min())
  # 查看df各列的非空值个数
  print(df.count())
  # 查看df数值列的平均值
  print(df.mean())

• DataFrame的布尔索引

  # 小案例, 同上, 主演脸书点赞量 > 主演脸书平均点赞量的
  movie[movie['actor_1_facebook_likes'] > movie['actor_1_facebook_likes'].mean()]
  ​
  # df也支持索引操作
  movie.head()[[True, True, False, True, False]]

• DataFrame的计算

  scientists * 2                  # 每个元素, 分别和数值运算
  scientists + scientists         # 根据索引进行对应运算
  scientists + scientists[:4]     # 根据索引进行对应运算, 索引不匹配, 返回NAN

7. DataFrame-索引操作

Pandas中99%关于DF和Series调整的API, 都会默认在副本上进行修改, 调用修改的方法后, 会把这个副本返回

这类API都有一个共同的参数: inplace, 默认值是False

如果把inplace的值改为True, 就会直接修改原来的数据, 此时这个方法就没有返回值了

• 通过 set_index()函数 设置行索引名字

  # 读取文件, 不指定索引, Pandas会自动加上从0开始的索引
  movie = pd.read_csv('data/movie.csv')  
  movie.head()
  ​
  # 设置 电影名 为索引列.   
  movie1 = movie.set_index('movie_title')
  movie1.head()
  ​
  # 如果加上 inplace=True, 则会修改原始的df对象
  movie.set_index('movie_title', inplace=True)  
  movie.head()    # 原始的数据并没有发生改变. 

• 加载数据的时候, 直接指定索引列

• 通过reset_index()函数, 可以重置索引

  # 加上inplace, 就是直接修改 源数据.
  movie.reset_index(inplace=True) 
  movie.head()

8.DataFrame-修改行列索引

• 方式1: rename()函数, 可以对原有的行索引名 和 列名进行修改

  movie = pd.read_csv('data/movie.csv', index_col='movie_title')
  movie.index[:5]  # 前5个行索引名
  ​
  movie.columns[:5]  # 前5个列名
  ​
  # 手动修改下 行索引名 和 列名
  idx_rename = {'Avatar': '阿凡达', "Pirates of the Caribbean: At World's End": '加勒比海盗'}
  col_rename = {'color': '颜色', 'director_name': '导演名'}
  ​
  # 通过rename()函数, 对原有的行索引名 和 列名进行修改
  movie.rename(index=idx_rename, columns=col_rename).head()

• 方式2:把 index 和 columns属性提取出来, 修改之后, 再赋值回去

  index类型不能直接修改,需要先将其转成列表, 修改列表元素, 再整体替换

  movie = pd.read_csv('data/movie.csv', index_col='movie_title')
  ​
  # 提取出 行索引名 和 列名, 并转成列表.
  index_list = movie.index.tolist()
  columns_list = movie.columns.tolist()
  ​
  # 修改列表元素值
  index_list[0] = '阿凡达'
  index_list[1] = '加勒比海盗'
  ​
  columns_list[0] = '颜色'
  columns_list[1] = '导演名'
  ​
  # 重新把修改后的值, 设置成 行索引 和 列名
  movie.index = index_list
  movie.columns = columns_list
  ​
  # 查看数据
  movie.head(5)

9.添加-删除-插入列

• 添加列

  movie = pd.read_csv('data/movie.csv')
  ​
  # 通过 df[列名] = 值  的方式, 可以给df对象新增一列, 默认: 在df对象的最后添加一列.
  movie['has_seen'] = 0   # 新增一列, 表示: 是否看过(该电影)   
  ​
  # 新增一列, 表示: 导演和演员 脸书总点赞数
  movie['actor_director_facebook_likes'] = (
      movie['actor_1_facebook_likes'] +
      movie['actor_2_facebook_likes'] +
      movie['actor_3_facebook_likes'] +
      movie['director_facebook_likes']
  )
  ​
  movie.head()    # 查看内容

• 删除列 或者 行

  # movie.drop('has_seen')  # 报错, 需要指定方式, 按行删, 还是按列删.
  # movie.drop('has_seen', axis='columns')    # 按列删
  # movie.drop('has_seen', axis=1)            # 按列删, 这里的1表示: 列
  ​
  movie.head().drop([0, 1])                # 按行索引删, 即: 删除索引为0和1的行

• 插入列

  有点特殊, 没有inplace参数, 默认就是在原始df对象上做插入的.

  # insert() 表示插入列.   参数解释: loc:插入位置(从索引0开始计数), column=列名, value=值
  # 总利润 = 总收入 - 总预算
  movie.insert(loc=1, column='profit', value=movie['gross'] - movie['budget'])
  movie.head()

原文地址：https://blog.csdn.net/2201_75415080/article/details/142369165

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