python dataframe详细使用方法_python pd.dataframe

        dataframe为pandas中的数据格式，通常用来存储时间序列数据，比如K线数据，这在量化分析时通常用到。

        在Python中，可以使用pandas库来创建和操作数据帧（DataFrame）。DataFrame是一个二维数据结构，类似于表格，其中包含了行和列。以下是如何使用pandas创建和操作DataFrame的基本示例。首先，确保已经安装了pandas库。可以使用以下命令来安装：

pip install pandas

然后，在你的代码中导入pandas模块：

import pandas as pd

1 创建dataframe

        创建DataFrame可以有多种方式，其中一种常见的方式是使用字典来创建。每个键表示列名，对应的值是列的数据。例如，创建一个包含学生姓名和对应年龄的DataFrame：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,2,3,4],[5,6,7,8]], columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [20, 21, 19]}
#这将创建一个包含两列的DataFrame，其中第一列是"Name"，第二列是"Age"。每一列的数据由对应的值给出。
df = pd.DataFrame(data)

2 读取csv文件为dataframe格式，或保存为csv文件

df = pd.read_csv(data_path)
df.to_csv(data_path, index=False, encoding = 'utf-8')
#index = False表示不保存索引

3 基本数据操作：增删改查

df.columns
df.index
print(df.values)
print(7 in df.values)
# 获取DataFrame的所有列
columns = df.columns
# 获取特定列的数据
name_column = df['Name']
# 获取特定行的数据
row = df.loc[0]  # 使用标签索引
# 添加新列
df['Gender'] = ['F', 'M', 'M']
# 删除列
df = df.drop('Age', axis=1)
# 删除行
df = df.drop(0)
# 根据条件筛选数据
filtered_df = df[df['Age'] > 20]
 

4 行列数量查询

返回列数：
df.shape[1]
返回行数：
df.shape[0]
或者：
len(df)

5 修改行列索引名称与查找

df.index = df['列名']
df.rename(columns={'原名称':'新名称'},inplace=True)
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [20, 21, 19]}
df = pd.DataFrame(data, index=['A', 'B', 'C'])

        在DataFrame中，可以使用set_index()方法来设置特定列作为索引。索引是用于标识和访问DataFrame中行的标签。        

        以下是一个示例，展示如何将"Name"列设置为索引：

import pandas as pd
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [20, 21, 19]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.set_index('Name')
 
# 将索引重置为默认的整数索引
df = df.reset_index()
# 打印重置索引后的DataFrame
print("重置索引后的DataFrame:")
print(df)

        在上面的示例中，我们使用set_index()方法将"Name"列作为索引列。这将返回一个新的DataFrame对象，并将"Name"列从原始DataFrame中移除，变成了索引列。
        现在，通过索引列可以直接访问特定的行数据。例如，要获取姓名为"Alice"的行数据，可以使用以下方式：

alice_row = df.loc['Alice']
# 根据索引修改"Age"列的值
df.loc[1, 'Age'] = 22

        在上面的示例中，我们首先创建了一个名为df的DataFrame对象。然后，我们使用.loc[]方法选择索引为1的行和"Age"列，并将其值修改为22。
        通过使用.loc[]方法，我们可以根据索引和列名准确定位到要修改的元素。
        最后，我们打印出修改后的DataFrame，以验证是否成功修改了特定索引位置的"Age"值。
        请注意，.at[]方法也可以用于准确访问和修改单个元素，如果只需修改单个元素，.at[]方法比.loc[]方法更有效

6 iloc索引，整数数值索引

df.iloc[:3, 0:2]
df.iloc[:3, 0:2].values

7 判断是否有缺失值nan

df.isnull().any() 用来判断某列是否有缺失值
df.isnull().all() 用来判断某列是否全部为空值
df.dropna()默认删除了含有缺失值的所有行，如果我们只需要把某一行所有数据为缺失值的才删除，那么需要用how=‘all’进行限制，如df2.dropna(how='all')
如果要删除DataFrame的缺失值所在的列，那么只需加上axis=1即可

8 排序

8.1 单列排序

df2 = df1.sort_values(by=['列名'], ascending = [True]) #升序排列

        要按照DataFrame中的某一列（例如"Age"）进行排序，可以使用sort_values()方法。
        以下是一个示例，展示如何按照"Age"列进行排序：

import pandas as pd
 
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [20, 21, 19]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 按照"Age"列进行升序排序
df_sorted = df.sort_values('Age')
 
# 打印排序后的DataFrame
print("根据Age列进行升序排序后的DataFrame:")
print(df_sorted)

        在上面的示例中，我们首先创建了一个名为df的DataFrame对象。然后，我们使用sort_values()方法，并将要排序的列名"Age"作为参数传递给它。
        默认情况下，sort_values()方法将按照指定列的值进行升序排序。排序后，会返回一个新的已排序的DataFrame对象。
        最后，我们打印出排序后的DataFrame，以验证是否按照"Age"列进行了升序排序。
        如果你想按照降序进行排序，可以将 ascending=False 作为参数传递给sort_values()方法。

8.2 多列排序

        要根据DataFrame中的两列进行排序，您可以使用sort_values()方法。以下是一个示例：

import pandas as pd
 
# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 9, 8, 7, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 根据列A和列B进行排序
df_sorted = df.sort_values(by=['A', 'B'])
 
# 打印排序后的结果
print(df_sorted)

        在上面的示例中，我们首先创建了一个示例的DataFrame df，其中包含两列A和B。
        然后，我们使用sort_values()方法对DataFrame进行排序。在by参数中，我们传递一个列表，指定要根据哪些列进行排序。在这个例子中，我们根据列A和列B进行排序。
        最后，我们打印了排序后的结果。
        请注意，sort_values()方法返回一个新的已排序的DataFrame，原始的DataFrame不会被修改。如果您希望就地修改原始的DataFrame，可以传递inplace=True参数，例如：df.sort_values(by=['A', 'B'], inplace=True)。
        排序时，默认情况下按升序进行排序。如果您想要降序排序，可以将参数ascending=False传递给sort_values()方法，例如：df.sort_values(by=['A', 'B'], ascending=False)。

9 交集并集补集

df1 = DataFrame([['a', 10, '男'], 
                 ['b', 11, '男'], 
                 ['c', 11, '女'], 
                 ['a', 10, '女'],
                 ['c', 11, '男']], 
                columns=['name', 'age', 'sex'])
 
df2 = DataFrame([['a', 10, '男'], 
                 ['b', 11, '女']],
                columns=['name', 'age', 'sex'])
 
取交集：print(pd.merge(df1,df2,on=['name', 'age', 'sex']))
取并集：print(pd.merge(df1,df2,on=['name', 'age', 'sex'], how='outer'))
取差集(从df1中过滤df1在df2中存在的行)：
df1 = df1.append(df2)
df1 = df1.append(df2)
df1 = df1.drop_duplicates(subset=['name', 'age', 'sex'],keep=False)
print(df1)

10 复制DataFrame

        可以使用copy()方法创建原始DataFrame的副本。这样做可以确保完全复制数据和索引，而不仅是引用。以下是一个示例，展示如何根据索引复制DataFrame：

import pandas as pd
 
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [20, 21, 19]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 复制DataFrame
df_copy = df.copy()
 
# 打印原始DataFrame和副本
print("原始DataFrame:")
print(df)
print()
print("复制的DataFrame:")
print(df_copy)

11 将sqlite3数据库中内容读取为dataframe

import sqlite3
import pandas as pd
 
# 连接到SQLite数据库
conn = sqlite3.connect('example.db')
 
# 使用SQL查询语句获取数据并将其存储在DataFrame中
query = "SELECT * FROM your_table_name;"
df = pd.read_sql_query(query, conn)
 
# 打印DataFrame
print(df)
 
# 关闭数据库连接
conn.close()