Pandas基础——DataFrame_pandasdataframe

pandas简介

Pandas是字典形式，基于NumPy创建，让以NumPy为中心的应用变得更加简单。
Pandas有两种数据结构，Series和DataFrame。Numpy的是ndarray。

本文将讲解DataFrame的知识点。

一、DataFrame简介

DataFrame类型由共用相同索引的一组Series组成

DataFrame既有行索引(index)、也有列索引(columns)

二、创建DataFrame

DataFrame主要是依靠pd.DataFrame()创建。

2.1、使用pd.DataFrame()

使用pd.DataFrame()参数可以是

1. 二维数组
2. 二维ndarray
3. 由一维ndarray、列表、Series构成的字典
4. 也可以从现成的DataFrame中截取
   
   
   
   注意，是columns而不是column。
   

三、DataFrame取元素

3.1、取列

1. df后面直接跟中括号，他就只能取列（想取行，得用loc[ ]）
2. df.loc[ ]
3. df.iloc[ ]
   方法一：df后面直接跟中括号
   
   方法二：df.loc[ ]
   
   方法三：df.iloc[ ] 因为和第二种差不多，所以不做演示。

3.2、取行

1. df.loc[ ]
2. df.iloc[ ]

因为两种方法差不多，所以只演示第一种。

3.3、行列都取

其实就是使用df.loc[ ]和df.iloc[ ]

**注意：在使用布尔实现限制的时候，对行的限制需要取某列；对列的限制需要取某行。**可以看看上例的实现。

三、增加列

主要就是三种方法

1. 直接赋值
2. df.apply（）方法
3. df.assign()方法

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四、增加行

主要是三种方法

1. 使用df.loc[ ]直接添加
2. df.append()方法，增加一行或多行
3. df.concat()方法，拼接两个df

4.1、直接添加

注意，loc可以对没有的 index 进行赋值，而 iloc 则不允许，iloc只能对已经存在的位置进行操作。

4.2、df.append()方法，增加一行或者多行

>>> df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=list('AB'))
>>> df
	A  B
0  1  2
1  3  4
>>> df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns=list('AB'))
>>> df.append(df2)
   A  B
0  1  2
1  3  4
0  5  6
1  7  8
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

ignore_index参数是把拼接的两部分的index都重置，并且按照隐式索引。上面的例子，以为没有设置ignore_index，所以index比较混乱。

>>> df = pd.DataFrame(columns=['A'])
>>> for i in range(5):
	     df = df.append({'A': i}, ignore_index=True)
>>> df
   A
0  0
1  1
2  2
3  3
4  4
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

df.append()不会修改原数组，需要接受返回值

4.3、df.concat()拼接两个df，和上面差不多。

五、删除行列

删除行或列都可以使用df.drop()

DataFrame.drop(labels=None,axis=0, inplace=False)

1. labels，单个索引或者索引组成的列表
2. axis，删除方向，0代表删除行，1代表删除列
3. inplace，是否对原始数组进行修改，如果不，就返回修改后的值

5.1、删除列

5.2、删除行

六、索引操作。

6.1、添加新索引

1、使用上面的添加列的方式

2、直接添加

df [ new_col ]= data
data可以先使用np.nan（缺失值）填充这一列，也可以使用一个列表填充这一列，但是列表的长度是有限制的。

3、先添加索引，再添加值
df.index.insert()
df.columns.insert()
这两种方法返回的都只是新的索引，而不是DataFrame，还要进一步结合reindex（）

6.2、修改索引名

1、修改索引名
这个功能很重要，因为修改不能通过先删除在增加来实现，那样的话，数据会在删除的时候直接没了。
df.rename(index=字典, columns=字典)

2、重新排列DataFrame的index和columns
df.reindex()方法
也适用于Series

另外，如果在重新排列索引时，使用了不存在于原数组索引的索引值，则其对应数据默认是NaN，我们可以使用fill_value参数来对其进行填充。

6.3、删除某个index或者columns

其实还是使用df.drop()方法

小结：
df.reindex()
df.index.insert()、df.columns.insert()
df.index.delete()、df.columns.delete()
df.rename(index=字典, columns=字典)

以上对DataFrame的修改都会返回新的值，可能是新的索引、或者新的df，而不是直接修改原本的数组，所以需要接受返回值。

七、运算法则

7.1、算术运算法则

在pandas中，两个对象首先会广播，然后进行运算，但是这里的广播不同于一般的numpy广播。

7.2、逻辑运算法则

八、排序

8.1、按照索引值排序

df.sort_index(axis=0, ascending=True)
按照索引的值排序，而不是数据。
默认按照0轴排序、默认升序。

ascending=False意味着逆序排序。

8.2、按照某一列的值进行排序

df.sort_values(by= 列名, ascending=True)
by用来指明哪一列，如果是多列，用列表表示。

对于pandas，没有按照某一行的值来排序的方法。

元素数据类型的修改

c_itcont['收到捐款的日期'] = c_itcont['收到捐款的日期'] .astype(str)
1

九、统计分析函数

1、count()计算的是非NaN的数量。
2、value_counts()统计各种值的频次，这个可以使用group_by（）实现，但是前者返回Series后者是DataFrame。而且前者不能实现后者的所有功能，例如group_by可以统计每个类别的项目属性值的和，而不只是个数。
3、这两个都是用于Series
两个搭配起来，series.value_counts().count()统计一共有几种值。

df.describe()会自行计算数据类型为int的列，而不是全部都计算，所以不用取子集
df.describe()也可以对非int数据类型的数组使用

8.2、统计分析实例

十、数据文件的读取

一般就是用pd.read_excel()
pd.read_csv(filepath, header, names,index_col, usecols,encoding)
1、filepath设置文件路径，也可以是url
2、header，用来设置文件的哪一行作为列索引的那一行。如果没有设置，就按隐式索引。

header=0，表示文件的第0行作为列索引。
如果header=1，使用第二行，那么第一行的数据会被丢弃。

3、names，当文件中没有想要使用的列索引时，可以手动设置列索引名。是一个列表形式。
names=[“姓名”,“年龄”,“电话”]
如果header和names都设置了，names就会覆盖headers
4、index_col，使用哪一列来作为行的索引。
5、usecols，如果列有很多，不想都使用，就用usecols指定需要的列。
index_col和usecols都可以使用前面的header或者names中设置的列名来指定。
6、如果文件中含有中文，设置参数encoding=“utf-
8”。
7、在使用列名访问DataFrame里的数据时，对于中文列名，需要在列名前面加一个u，表示后面的字符串以unicode格式存储。
print(df[u"经度"])

1、数据缺失值的处理
缺失值不等同于空值，空值是""，缺失值就是NaN。excel中如果在表格中有的值没有填，那读取之后就是空值，因为excel几乎是无边界的，如果是在“表格”范围之外就是缺失值，一班这里也碰不到。
缺失值：

1. df.isna() 判断是否为缺失值
2. df.dropna() 删除缺失值
3. df.fillna() 填充缺失值
   

空值:

1. df.isnull()

十一、总结

11.1、增添新列的一个例子

11.2、对某列或某行进行字符串操作。

11.2、

凡是会对原数组作出修改并返回一个新数组的，往往都有一个 inplace可选参数。如果手动设定为True（默认为False），那么原数组直接就被替换

取出一行或者一列的时候返回的是Series，尤其是取一行时，打印结果会是
以列的形式，但结果仍然是一行。