1、serier
系数，可以看作是竖起来的list
print(s_1.index)
当加入index后,index等于多少，那么它对应的那一行数据的行名就是多少
pandas库和numpy库的不同就是，numpy只能处理数值类型的数据，而pandas可以处理字符串等
print(s_3.values)
2、操作series
import pandas as pd s_1 = pd.Series([1,2,3,4,5], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) s_2 = pd.Series(['lily', 'rose', 'jack']) #查 """ (1)通过标签访问 """ #访问某个元素 print(s_1['d']) #访问多个元素[Series的切片] print(s_1['a':'d']) #访问多个元素 print(s_1[['a', 'd']]) """ (2)通过索引访问 """ print(s_2[2]) print(s_2[0:2]) print(s_2[[0, 2]]) print(s_1[4]) #删除 s_1 = s_1.drop('a') #判断一下某个值是否在Series里面 print('jim' != s_2.values) #改 s_2[0] = 'Peter' #创建Series dic_1 = {"name1": "Peter", "name2":"tim", "name3":"rose"} s_4 = pd.Series(dic_1) print(s_4) #重置索引 s_4.index = range(0, len(s_4)) print('1')3、pandas.DataFrame()
就是excel表，由多个series拼接而成
1）属性
2）常见操作
3）简单操作
df.columns：修改列名
df.index:修改行名
df.loc:增加一行
del:删除某列，直接在原数据上删除
df.drop('文件中的内容', axis=1, inplace=False)
:删除某行或某列的内容，若axis=0,则代表删除行，等于1则代表删除列，若inplace=False，表示不知道在原数据上删除，而是返回一个删除后的新表格，否则则在原数据上删除
import pandas as pd df = pd.DataFrame( {'age':[10,11,12],'name':['tim', 'tom', 'rose'], 'income':[100,200,300]}, index=['person1', 'person2', 'person3']) print(df) # 修改列名 a= df.columns df.columns = range(0, len(df.columns)) print(df.columns) # 修改行名 print(df.index) df.index = range(0,len(df.index)) print(df.index) #在最后添加一列 df['pay'] = [20, 30, 40] print(df) # 增加一行 df.loc['person4', ['age', 'name', 'income']] = [20, 'kitty', 200] print(df) """ 访问DataFrame """ #访问某列 print(df.name) a = df.name b = df['name'] #访问某些列 print(df[['age', 'name']]) # #访问行 print(df[0:2]) # #使用loc访问 print(df.loc[['person1', 'person3']]) #访问某个值 print(df.loc['person1', 'name']) #直接在原数据上删除 del df['age'] print(df) #删除列 data = df.drop('name', axis=1, inplace=False) print(data) #删除行 df.drop('person3', axis=0, inplace=True)4、数据框查询的2种方法
""" loc() iloc() """ import pandas as pd import numpy as np #生成指定日期 df = pd.DataFrame( np.arange(30).reshape(5,6),index=['20180101','20180102','20180103','20180104','20180105'], columns=['A','B','C','D','E','F']) """ loc()方法 df.loc[x, y] 【标签索引】 """ #打印某个值 print(df.loc['20180103', 'B']) #打印某列值 print(df.loc[:,'B']) print(df.loc['20180103':,'B']) print(df.loc['20180103':,['B', 'D']]) #打印某行值 print(df.loc['20180101', :]) #打印某些行 print(df.loc['20180103':,:]) """ iloc()方法 位置索引 """ #获取某个数据 print(df.iloc[1,2]) #获取某列 print(df.iloc[:,2]) #获取某几列 print(df.iloc[:,[1,3]]) #获取某行 print(df.iloc[1,:]) #获取某些行 print(df.iloc[[1,2,4],:])5、数据导入与导出
1）pandas.read_2csv('文件名')
功能：读取csv文件
列名为文件中第一行的数据，行名从0开始，依次递增
若所要读取的文件没有列名，则需要在括号中文件名的后面在加一个header=None
但不使用时默认header=True，代表文件中第一行的数据作为列名
当header=None时，列名输出和行名一样的数
2）pandas.read_excel('文件名')
功能：读取excel文件
3）pandas.read_txt('文件名',sep=',',header=None)
功能：读取txt文件
sep=',',代表指定文件中的分隔符为逗号
4）导出文件
to_csv:导出csv文件
导出.csv:导出文件的文件名
index=True:导出时 包含DataFrame的索引（即行标签），默认值为True，若为False，则不导出行标签
导出excel文件也是类似的方法
6、缺失值处理
1)isnull()
功能：判断读取文件中空值的位置，若是空值输出True,否则输出False
2）fillna()
功能：进行缺失值的填充（只能将所有的缺失值都填充为同一个数）
3）dropna()
功能：删除缺失值所在的整行数据
7、重复值处理
1）duplicated()
功能：找到重复的位置
若重复输出True,否则输出False
2）duplicated('参数1'，'参数2',……)
功能：根据文件中的列名来判断是否重复
参数：文件中所存在的列名
3）提取重复行的信息
通过bool提取内容（提取输入为True的整行数据）
4）删除重复的行
8、数据抽取
1）df['列名']
df:读取文件后将文件存放到的地方
列名：所读取文件中所存在的列名，即第一行的信息
想要选取一定范围内的可以在后面加上一定条件，如df['好评数'] > 17000，则选取df中好评数大于17000的信息
注：选取后输出的结果是布尔值，只有True和False，若为True则是要选取的数据，为False则不是
df_1 = df[df['好评数'] > 17000]
若在df[ ]中选取数据，则直接输出符合条件的所有信息，而不是输出布尔值
2）str.contains('参数',na=False)
df['第一行列名'].str.contains('参数')：对第一列每一个元素进行匹配，若存在输出True，不存在输出False，若此处为确实值，输出NaN
na=False，若存在na，且等于False，输出具体的内容，但不输出缺失项的信息，若等于True，则连缺失行内容一起输出
3)逻辑运算：&（和）、|（或）
9、数据框的合并
concat()函数：
使用方式：concat([df1,df2,df3...])
import pandas as pd import numpy as np df_1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4)) df_2 = 2*df_1 #竖向合并 new_df1 = pd.concat([df_2, df_1]) #横向合并 new_df2 = pd.concat([df_1, df_2], axis=1) """ join参数 inner:表示交集 outer:表示并集 """ df_3 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), index=['A', 'B', 2]) new_df3 = pd.concat([df_1, df_3], axis=1, join='inner') new_df4 = pd.concat([df_1, df_3], axis=1, join='outer')
