loc属性：以列名（columns）和行名（index）作为参数，当只有一个参数时，默认是行名，即抽取整行数据，包括所有列，如df.loc['A']
iloc属性：以行和列位置索引（即0，1，2，…）作为参数，0表示第1行，1表示第2行，以此类推。当只有一个参数时，默认是行索引，即抽取整行数据，包括所有列。如抽取第1行数据，df.iloc[0]

1.1 抽取一行数据

抽取一行数据主要使用loc属性。例如，抽取一行名为“King”的考试成绩数据（包括所有列），程序代码如下：


data=[[109,119,98],[106,99,85],[108,110,104],[102,99]]
name=['King','Order','God','Dd']
columns=['语文','数学',"英语"]
df=pd.DataFrame(data=data,index=name,columns=columns)
print(df)
print(df.loc['King'])

使用iloc属性抽取第1行数据，指定行索引即可，如df.iloc[0]，输出结果同上图一样。


data=[[109,119,98],[106,99,85],[108,110,104],[102,99]]
name=['King','Order','God','Dd']
columns=['语文','数学',"英语"]
df=pd.DataFrame(data=data,index=name,columns=columns)
print(df)
print(df.iloc[0])

1.2 抽取多行数据

通过loc属性和iloc属性指定行名和行索引即可实现抽取任意多行数据。例如，抽取行名为“King”和“God”（即第1行和第3行数据）的考试成绩数据，可以使用loc属性，也可以使用iloc属性，其输出结果都是一样的，主要代码如下：


data=[[109,119,98],[106,99,85],[108,110,104],[102,99]]
name=['King','Order','God','Dd']
columns=['语文','数学',"英语"]
df=pd.DataFrame(data=data,index=name,columns=columns)
print(df)
print("--------------------")
print(df.iloc[[0,2]])
print("--------------")
print(df.loc[['King','God']])

在loc属性和iloc属性中合理地使用冒号（:），即可抽取连续任意多行数据


print(df.iloc[0:2])#抽取第一行到第二行
print("--------------")
print(df.loc['King':'God'])#抽取King到God


print(df.loc[:'God':])#抽取第一行到God
print("-------------------")
print(df.iloc[1::])#抽取第二行到最后一行

1.3 抽取指定列数据

抽取指定列数据，可以直接使用列名，也可以使用loc属性和iloc属性。

（1）使用列名

例如，抽取列名为“语文”和“数学”的考试成绩数据，程序代码如下：


data=[[109,119,98],[106,99,85],[108,110,104],[102,99]]
name=['King','Order','God','Dd']
columns=['语文','数学',"英语"]
df=pd.DataFrame(data=data,index=name,columns=columns)
print(df)
print("--------------------")
print(df[['语文','数学']])

（2）使用loc属性和iloc属性

前面介绍loc属性和iloc属性均有两个参数：第一个参数代表行；第二个参数代表列。那么这里抽取指定列数据时，行参数不能省略。

下面使用loc属性和iloc属性抽取指定列数据，主要代码如下：


data=[[109,119,98],[106,99,85],[108,110,104],[102,99]]
name=['King','Order','God','Dd']
columns=['语文','数学',"英语"]
df=pd.DataFrame(data=data,index=name,columns=columns)
print(df)
print("--------------------")
print(df.loc[:,['语文','数学']])#抽取语文和数学


data=[[109,119,98],[106,99,85],[108,110,104],[102,99]]
name=['King','Order','God','Dd']
columns=['语文','数学',"英语"]
df=pd.DataFrame(data=data,index=name,columns=columns)
print(df)
print("--------------------")
print(df.loc[:,'语文':])#抽取从语文到最后一列


data=[[109,119,98],[106,99,85],[108,110,104],[102,99]]
name=['King','Order','God','Dd']
columns=['语文','数学',"英语"]
df=pd.DataFrame(data=data,index=name,columns=columns)
print(df)
print("--------------------")
print(df.iloc[:,[0,1]])#抽取第一列和第二列
print("--------------------")
print(df.iloc[:,:2])#连续抽取从第1列开始到第3列，但不包括第3列

1.4 抽取指定行、列数据

抽取指定行、列数据主要使用loc属性和iloc属性，这两个方法的两个参数都指定就可以实现指定行、列数据的抽取。

使用loc属性和iloc属性抽取指定行、列数据，程序代码如下：


data=[[109,119,98],[106,99,85],[108,110,104],[102,99]]
name=['King','Order','God','Dd']
columns=['语文','数学',"英语"]
df=pd.DataFrame(data=data,index=name,columns=columns)
print(df)
print("--------------------")
print(df.loc['King','数学'])#抽取King的数学成绩
print("--------------------")
print(df.loc['King',['数学']])#抽取King的数学成绩
print("--------------------")
print(df.loc[['King'],['数学']])#抽取King的数学成绩

注意，在上述结果中，第一个输出结果是一个数，不是数据，是由于“df.loc['King','数学']”没有使用方括号[]，导致输出的数据不是DataFrame类型。


data=[[109,119,98],[106,99,85],[108,110,104],[102,99]]
name=['King','Order','God','Dd']
columns=['语文','数学',"英语"]
df=pd.DataFrame(data=data,index=name,columns=columns)
print(df)
print("--------------------")
print(df.loc[['Order'],['语文','英语']])#抽取Order的语文和英语成绩
print("--------------------")
print(df.loc[['Order','Dd'],['语文','英语']])#抽取Order、Dd的语文和英语成绩


print(df.iloc[[1],[2]])#抽取第二行第三列
print("##################")
print(df.iloc[1,2])#抽取第二行第三列


data=[[109,119,98],[106,99,85],[108,110,104],[102,99]]
name=['King','Order','God','Dd']
columns=['语文','数学',"英语"]
df=pd.DataFrame(data=data,index=name,columns=columns)
print(df)
 
print("--------------------------")
print(df.iloc[1:,[2]])#抽取第二行到最后一行的第三列
print("##################")
print(df.iloc[1:,[0,2]])#抽取第二行到最后一行的第一、三列
print("-------------")
print(df.iloc[:,2])#所有行第3列

语文数学英语
King 109 119 98.0
Order 106 99 85.0
God 108 110 104.0
Dd 102 99 NaN
--------------------------
英语
Order 85.0
God 104.0
Dd NaN
##################
语文英语
Order 106 85.0
God 108 104.0
Dd 102 NaN
-------------
King 98.0
Order 85.0
God 104.0
Dd NaN
Name: 英语, dtype: float64

1.5 按指定条件抽取数据

DataFrame对象实现数据查询有以下3种方式。

取其中的一个元素.iat[x,x]
基于位置的查询，如.iloc[]、iloc[2,1]
基于行、列名称的查询，如.loc[x]

例如，抽取语文成绩大于105，数学成绩大于80的数据，程序代码如下：


data=[[109,119,98],[106,99,85],[108,110,104],[102,99]]
name=['King','Order','God','Dd']
columns=['语文','数学',"英语"]
df=pd.DataFrame(data=data,index=name,columns=columns)
print(df)
print("========================")
print(df.loc[(df['语文']>105)&(df['数学']>80)])

2、数据的增加、删除和修改

2.1 数据增加

DataFrame对象增加数据主要包括列数据增加和行数据增加。首先看一下原始数据

(1)按列增加数据

按列增加数据，可以通过以下3种方式实现:

1、直接为DataFrame对象赋值

例如，增加一列“物理”成绩，程序代码如下：


data=[[109,119,98],[106,99,85],[108,110,104],[102,99,80]]
name=['King','Order','God','Dd']
columns=['语文','数学',"英语"]
df=pd.DataFrame(data=data,index=name,columns=columns)
print(df)
df['物理']=[90,89,87,99]
print(df)

2、使用loc属性在DataFrame对象的最后增加一列

使用loc属性在DataFrame对象的最后增加一列。例如，增加“物理”一列，主要代码如下：


data=[[109,119,98],[106,99,85],[108,110,104],[102,99,80]]
name=['King','Order','God','Dd']
columns=['语文','数学',"英语"]
df=pd.DataFrame(data=data,index=name,columns=columns)
print(df)
print("-------------")
# df['物理']=[90,89,87,99]
df.loc[:,'物理']=[90,89,87,99]
print(df)

3、在指定位置插入一列

在指定位置插入一列，主要使用insert()方法。例如，在第1列后面插入“物理”，其值为wl的数值，主要代码如下：


wl=[90,89,87,99]
df.insert(1,'物理',wl)
print(df)

（2）按行增加数据

按行增加数据，可以通过以下两种方式实现。

1.增加一行数据

增加一行数据主要使用loc属性实现。例如，在成绩表中增加一行数据，即“wyy”同学的成绩，主要代码如下：


df.loc['wyy']=[100,109,98]
print(df)

2.增加多行数据

增加多行数据主要使用字典结合append()方法实现。例如，在原有数据中增加“wyy”“wxx”“alan”同学的考试成绩，主要代码如下：


df_insert=pd.DataFrame(
    {
        '语文':[100,109,101],
        '数学':[103,113,93],
        '英语':[92,97,99]
    },
    index=['wyy','wxx','alan']
)
df=df.append(df_insert)
print(df)

2.2 修改数据

修改数据包括行、列标题和数据的修改，首先看一下原始数据。

（1）修改列标题

修改列标题主要使用DataFrame对象的cloumns属性，直接赋值即可。

例如，将“数学”修改为“数学（上）”，主要代码如下：


df.columns=['语文','数学（上）','英语']
print(df)

上述代码中，即使只修改“数学”为“数学（上）”，但是也要将所有列的标题全部写上；否则将报错。

有例如，修改多个学科的列名。将“语文”修改为“语文（上）”、“数学”修改为“数学（上）”、“英语”修改为“英语（上）”，主要代码如下：


df.rename(columns={'语文':'语文（上）','数学':'数学（上）','英语':'英语(上)'},inplace=True)
print(df)

上述代码中，参数inplace为True，表示直接修改df；否则，不修改df，只返回修改后的数据。

（2）修改行标题

修改行标题主要使用DataFrame对象的index属性，直接赋值即可。

例如，将行标题统一修改为数字编号。


df.index=list('1234')
print(df)

使用DataFrame对象的rename()方法也可以修改行标题。例如，将行标题统一修改为数字编号，主要代码如下：


df.rename({'King':1,'Order':2,'God':3,'Dd':4},axis=0,inplace=True)
print(df)

(3)修改数据

修改数据主要使用DataFrame对象的loc属性和iloc属性。

1.修改整行数据。例如，例如，修改“King”同学的各科成绩，主要代码如下：


df.loc['King']=[100,100,100]
print(df)
print("-------------------")
df.loc['King']=df.loc['King']#各科成绩均加10分
print(df)

2.修改整列数据

例如，例如，修改所有同学的“语文”成绩，主要代码如下：


df.loc[:,'语文']=[109,103,108,98]
print(df)

3.修改某一数据

例如，修改“King”同学的“语文”成绩，主要代码如下：


df.loc['King','语文']=90
print(df)

4.使用iloc属性修改数据

通过iloc属性指定行、列位置实现修改数据，主要代码如下：


df.iloc[0,0]=115#修改第一行第一列数据
df.iloc[:,0]=[117,107,103,99]#修改第一列数据
df.iloc[0,:]=[100,100,100]#修改第一行数据

2.3 删除数据

删除数据主要使用DataFrame对象的drop()方法。语法如下

DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')

labels：表示行标签或列标签。
axis：axis = 0，表示按行删除；axis = 1，表示按列删除。默认值为0，即按行删除。
index：删除行，默认值为None。
columns：删除列，默认值为None。
level：针对有两级索引的数据。level = 0，表示按第1级索引删除整行；level = 1表示按第2级索引删除整行，默认值为None。
inplace：可选参数，对原数组做出修改并返回一个新数组。默认值为False，如果值为True，那么原数组直接就被替换。
errors：参数值为ignore或raise，默认值为raise，如果值为ignore（忽略），则取消错误。

(1) 除指定的学生成绩数据，主要代码如下:


#删除列名为'数学'的列
df.drop(['数学'],axis=1,inplace=True)
df.drop(columns='数学',inplace=True)
df.drop(labels='数学',axis=1,inplace=True)
 
df.drop(['God','Dd'],inplace=True)#删除多行
df.drop(index='King',inplace=True)#删除index为'King'的行
df.drop(labels='Order',axis=0,inplace=True)#删除标签为'Order'的行

(2)删除特定条件的行

删除满足特定条件的行，首先找到满足该条件的行索引，然后再使用drop()方法将其删除。

例如。删除“数学”成绩中等于110的行、“语文”成绩小于110的行，主要代码如下：


df.drop(index=df[df['数学'].isin([110])].index[0],inplace=True)
 #删除“数学”成绩中包含110的行
           
df.drop(index=df[df['语文']<110].index[0],inplace=True)
#删除“语文”成绩中小于110的行

3、数据清洗

3.1 缺失值处理

缺失值是指由于某种原因导致数据为空，这种情况一般有不处理、删除、填充／替换、插值（以均值／中位数／众数等填补）这4种处理方式。

1.查看缺失值

处理缺失值首先需要找到缺失值，主要使用DataFrame对象的info()方法。


df=pd.read_excel(r"C:\Users\zex\Desktop\MR\Code\03\37\TB2018.xls")
print(df)
print("===================")
print(df.info())

在Python中，缺失值一般用NaN表示，如上图所示。该excel表中有10行数据，而“宝贝总数量”和“类别”的非空数量是8，那么说明这两项存在空值。

判断数据是否存在缺失值还可以使用isnull()方法和notnull()方法，主要代码如下：


print(df.isnull())
print(df.notnull())

使用isnull()方法缺失值返回True，非缺失值返回False；而notnull()方法与isnull()方法正好相反，缺失值返回False，非缺失值返回True。如果使用df[df.isnull() == False]，则会将所有非缺失值的数据找出来，只针对Series对象。

2.缺失值删除处理

通过前面的判断得知数据缺失情况，下面将缺失值删除，主要使用dropna()方法，该方法用于删除含有缺失值的行，主要代码如下：

df1=df.dropna()

有些时候数据可能存在整行为空的情况，此时可以在dropna()方法中指定参数how='all'，删除所有空行。

从运行结果得知：dropna()方法将所有包含缺失值的数据全部删除了。那么，此时如果我们认为有些数据虽然存在缺失值，但是不影响数据分析，那么可以使用以下方法处理。例如，上述数据中只保留“宝贝总数量”不存在缺失值的数据，而类别是否缺失不关注，则可以使用notnull()方法判断，主要代码如下：

df2=df[df['宝贝总数量'].notnull()]

3.缺失值填充处理

对于缺失数据，如果比例高于30%可以选择放弃这个指标，做删除处理；低于30%尽量不要删除，而是选择将这部分数据填充，一般以0、均值、众数（大多数）填充。DataFrame对象中的fillna()函数可以实现填充缺失数据，pad/ffill表示用前一个非缺失值去填充该缺失值；backfill/bfill表示用下一个非缺失值填充该缺失值；None用于指定一个值去替换缺失值。

对于用于计算的数值型数据如果为空，可以选择用0填充。例如，将“宝贝总数量”为空的数据填充为0，主要代码如下：

df["宝贝总数量"]=df["宝贝总数量"].fillna(0)

3.2 重复值处理

对于数据中存在的重复数据，包括重复的行或者几行中某几列的值重复一般做删除处理，主要使用DataFrame对象的drop_duplicates()方法。

下面以“1月.xlsx”淘宝销售数据为例，对其中的重复数据进行处理。

(1)判断每一行数据是否重复（完全相同），主要代码如下：


df=pd.read_excel(r"C:\Users\zex\Desktop\MR\Code\03\40\1月.xlsx")
print(df.duplicated())

如果返回值为False表示不重复，返回值为True表示重复

（2）去除全部的重复数据，主要代码如下：

df1=df.drop_duplicates()

（3）去除指定列的重复数据，主要代码如下

df1.drop_duplicates(['买家会员名'])

（4）保留重复行中的最后一行，主要代码如下：

df1.drop_duplicates(['买家会员名'],keep='last')

以上代码中参数keep的值有3个。当keep='first'表示保留第一次出现的重复行，是默认值；当keep为另外两个取值，即last和False时，分别表示保留最后一次出现的重复行和去除所有重复行。

（5）直接删除，保留一个副本，主要代码如下：

df1.drop_duplicates(['买家会员名','买家支付宝账号'],inplace=Fasle)

inplace=True表示直接在原来的DataFrame上删除重复项，而默认值False表示删除重复项后生成一个副本

3.3 异常值处理

在数据分析中异常值是指超出或低于正常范围的值，如年龄大于200、身高大于3米、数量为负数等类似数据。那么这些数据如何检测呢？主要有以下几种方法。

（1）根据给定的数据范围进行判断，不在范围内的数据视为异常值。

（2）均方差。在统计学中，如果一个数据分布近似正态分布（数据分布的一种形式，正态分布的概率密度函数曲线呈钟形，两头低、中间高、左右对称），那么大约68%的数据值会在均值的一个标准差范围内，大约95%会在两个标准差范围内，大约99.7%会在3个标准差范围内。

（3）箱形图。箱形图是显示一组数据分散情况资料的统计图。它可以将数据通过四分位数的形式进行图形化描述。箱形图通过上限和下限作为数据分布的边界。任何高于上限或低于下限的数据都可以认为是异常值。

了解了异常值的检测，接下来介绍如何处理异常值，主要包括以下几种处理方式。（1）最常用的方式是删除。（2）将异常值当缺失值处理，以某个值填充。（3）将异常值当特殊情况进行分析，研究异常值出现的原因。

4、索引设置

索引能够快速查询数据，下面介绍索引的作用以及索引的应用。

4.1 索引的作用

索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。Pandas索引的作用如下。

更方便查询数据。
自动的数据对齐功能，示意图如下图所示
使用索引可以提升查询性能。

如果索引是唯一的，Pandas会使用哈希表优化，查找数据的时间复杂度为O(1)。
如果索引不是唯一的，但是有序，Pandas会使用二分查找算法，查找数据的时间复杂度为O(logN)。
如果索引是完全随机的，那么每次查询都要扫描数据表，查找数据的时间复杂度为O(N)。

强大的数据结构。

基于分类数的索引，提升性能。
多维索引，用于groupby多维聚合结果等。
时间类型索引，强大的日期和时间的方法支持。

上图数据对齐效果实现代码如下:


s1 = pd.Series([10,20,30],index= list("abc"))
s2 = pd.Series([2,3,4],index=list("bcd"))
print(s1 + s2)

4.2 重新设置索引

Pandas有一个很重要的方法是reindex()，它的作用是创建一个适应新索引的新对象。语法如下：


DataFrame.reindex(labels = None,index = None,
columns = None,axis = None,method = None,copy = True,
level =None,fill_value = nan,limit = None,tolerance = None)

常用参数说明：

labels：标签，可以是数组，默认值为None（无）。
index：行索引，默认值为None。
columns：列索引，默认值为None。
axis：轴，axis=0表示行，axis=1表示列。默认值为None。
method：默认值为None，重新设置索引时，选择插值（一种填充缺失数据的方法）方法，其值可以是None、bfill/backfill（向后填充）、ffill/pad（向前填充）等。
fill_value：缺失值要填充的数据。如缺失值不用NaN填充，而用0填充，则设置fill_value=0即可。

1.对Series对象重新设置索引


s1=pd.Series([12,13,57],index=[1,2,3])
print(s1)
print("=====================")
print(s1.reindex([1,2,3,4,5]))

从运行结果得知：reindex()方法根据新索引进行了重新排序，并且对缺失值自动填充NaN。如果不想用NaN填充，则可以为fill_value参数指定值，如0，主要代码如下：

s1.reindex([1,2,3,4,5],fill_value=0)

而对于一些有一定顺序的数据，我们可能需要插值（插值是一种填充缺失数据的方法）来填充缺失的数据，可以使用method参数。

向前填充（和前面数据一样）、向后填充（和后面数据一样），主要代码如下：


01 print(s1.reindex([1,2,3,4,5],method='ffill'))   #向前填充
02 print(s1.reindex([1,2,3,4,5],method='bfill'))   #向后填充


s1=pd.Series([12,13,57],index=[1,2,3])
print(s1)
print("=====================")
print(s1.reindex([1,2,3,4,5],method='ffill'))
print("++++++++++++++")
print(s1.reindex([0,1,2,3,4],method="bfill"))

2.对DataFrame对象重新设置索引

5、数据排序、数据排名

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