2. Python--pandas库_pandas python 字典

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pandas = numpy + 标签索引

如果用 python 的列表和字典来作比较, 那么可以说 Numpy 是列表形式的，没有数值标签，而，有数值标签。Pandas是基于Numpy构建的，让Numpy为中心的应用变得更加简单。

要使用pandas，首先需要了解他主要两个数据结构：Series和DataFrame。

Pandas是Python的一个数据分析包，该工具为解决数据分析任务而创建。

Pandas纳入大量库和标准数据模型，提供高效的操作数据集所需的工具。

Pandas提供大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

Pandas是字典形式，基于NumPy创建，让NumPy为中心的应用变得更加简单。

Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。由于我们没有为数据指定索引。于是会自动创建一个0到N-1（N为长度）的整数型索引。

DataFrame是一个表格型的数据结构，它包含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值，字符串，布尔值等）。DataFrame既有行索引也有列索引， 它可以被看做由Series组成的大字典。

 

2.1 Series:

pandas.Series( data, index, dtype, copy)

series，只是一个一维数据结构，它由index和value组成。

 

2.2 DataFrame

pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)

pandas中的时间序列date_range函数：

语法：pandas.date_range(start=None, end=None, periods=None, freq='D', tz=None, normalize=False, name=None, closed=None, **kwargs)

该函数主要用于生成一个固定频率的时间索引，在调用构造方法时，必须指定start、end、periods中的两个参数值，否则报错。

主要参数说明：

periods：固定时期，取值为整数或None

freq：日期偏移量，取值为string或DateOffset，默认为'D'

normalize：若参数为True表示将start、end参数值正则化到午夜时间戳

name：生成时间索引对象的名称，取值为string或None。

closed：可以理解成在closed=None情况下返回的结果中，若closed=‘left’表示在返回的结果基础上，再取左开右闭的结果，若closed='right'表示在返回的结果基础上，再取做闭右开的结果

Series 和 DataFrame区别：

series，只是一个一维数据结构，它由index和value组成。

dataframe，是一个二维结构，除了拥有index和value之外，还拥有column。

Series 和 DataFrame联系：

dataframe由多个series组成，无论是行还是列，单独拆分出来都是一个series。

# 两种方式定义DatafFrame：

1.字典方式;一列代替一列数字，一列代替每一行数字。

2.用numpy直接诶导入数据直接生成DataFrame

 

1.字典创建 DataFrame

一些DF属性的查询：

其它的一些操作：排序，转置等等

2.列表创建DF：

3.字典创建DF：

4.从系列的字典来创建DF：

 

2.3 数据选择

为什么我们要数据选择？？？直接 df[x,y] 这个位置不就好了？？

—— 错！！在数组和矩阵中可以直接着吗找位置！！但是字典或者DF里面不可以！！

pandas中数据的选择有以下几种方法：

例子：

 

2.3.1 用行列名字来查

用index和columns的名字来查找，切片。

单独查找某个行或列

df [“名字”]

df [“名字”：”名字“]

 

2.3.2 select by label：loc

注意一个重点：index不要加[], 但是columns要加[]

df.loc[“X”] 默认选择的行（index）,只有一行，所有列

df.loc[:,[”X”]] 打印X列的所有行，只有一列

df.loc[“X”,[“x”]] 打印某个特定元素

df.loc[“A”:”B”,[“a”:”b”]] 对行和列都切片

 

2.3.3 select by position：iloc

其实iloc和python中list处理很像

iloc[x] 打印某一行

iloc[x,y] 选择x行，y列这个元素

iloc[a:b, A:B] 切片

iloc[[a,b,c],[a,c]] 任意多选

iloc[[a,c,b], A:B] 单独挑+切片

iloc[a:b, [A,B]] 同上

 

2.3.4 混合ix

ix就是label和position 的混合。

比如下面这个例子就是ix[:3, [“A”, ”C”]] , 对与index行的操作是iloc，对于columns的操作是label。但是因为这个比较老旧了，一般都不用了，用的话还会有警告。

 

2.3.5 比较筛选

这个很常用。

比如下面这个：df[df.A>8]     df.A = df[“A”] 这个lable所对应的所有values满足要求（排除了所有不满足要求的行）再df[?]，就是选择满足df.A>8满足这个要求的所有value。注意：排除了所有不满足要求的行了。

 

2.4 pandas设置值

2.4.1 改变值

设置值肯定要先找到值！！

1.找值：loc，iloc

2.直接修改值（位置只算values部分）

3.条件修改值

a.全局目标[条件]（df[df.A??]）

比如：df[df.A > 4] = 0 —— 就意味着df.A数据框架中A标签所有数据大于4满足条件的 行！df[满足条件] 都为零，那意思就是满足条件的行都为零，所以也会关系到其它列。

b.局部目标[条件]（df.A[df.A??]）

比如：df.A[df.A>4] = 0 —— 就意味着df.A数据框架中A标签所有数据大于4满足条件的 行！df.A[满足条件] 都为零，所以执行都在df.A里面被锁定了，其它BCD标签不会为零。

当然也可以别的操作：df.B[df.A>4] = 0 —— 满足条件的A中的行，这些行对应的B列中的数据都为零。

 

2.4.2 添加行的方法

加一行或一列：

可以直接先加一个空行列。

通过 Series方法来加一行，重点注意index要对齐！！

 

2.5 pandas处理丢失数据

丢掉丢失数据行/列：

df.dropna(axis=?, how=[”any”,”all”])    axis=1对行操作，就是去除列

填充丢失数据：

df.fillna(value=?)

判断是否有丢失数据的位置：

df.isnull() 返回True/False，丢失的位置会显示True

要是数据表格太大不知道是否有丢失，那要做一个粗略判断，可以用：np.any(df.isnull()) == True. 就是看表格中有没有为True的，有就返回T。 

 

2.6 pandas的导入导出

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/io.html

如果是想可视化数据，可以把它保存为csv文件然后在excel表格里面看。

# pandas里面还是会自动加一个索引，之后我们可以通过索引和columns来修改数据。

导出文件：

 

2.7 pandas合并concat（df合并）

pandas.concat()通常用来连接DataFrame对象。默认情况下是对两个DataFrame对象进行纵向连接， 当然通过设置参数，也可以通过它实现DataFrame对象的横向连接。

先汇总concatenating所有参数：

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None,ignore_index=False,keys=None, levels=None, names=None,verify_integrity=False)

axis = 1 / 0 横着接/竖着接

join=“outer”/’inner‘   并集/交集   默认是outer   （去掉/保留 大家都有的columns或者没有的columns）

join_axes = [X.index]    以X的index为准（横向连接才会考量这个），不同obj的index不一样，123和234, 要是以123为主，那么234的也改为123, 1没有就都用nan代替，23保留，4多余去掉。

ignore_index = True  忽略要接上去的obj的index，全部按照被接的index排序。默认False

append添加方法：X.append([df1,df2,...], ignore_index =T/F) ,[]里面只有一个df就不用写成[], 直接写df就行  

 

对columns进行操作的，只保留大家都有的，或者全部保留.

 

join_axes = [X.index]    以X的index为准（横向连接才会考量这个），不同obj的index不一样，123和234, 要是以123为主，那么234的也改为123, 1没有就都用nan代替，23保留，4多余去掉。

要是不加 join_axes 的话，index去并集，没有的都以NAN填充。

 

append的添加方法：

 

2.8 pandas 合并merge（主要是df合并）

pd.merge(obj, on = [‘columns’,’columns’,’...’ ], how = [‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’], indicator = T/F”name”, left/right_index=T/F, suffixes=[])

 

2.8.1 how = [‘left’,’right’,’outer’,’inner’]

how = ‘inner’

 

# 第一点：两个合并，三个合并，依次为主来看,on里面的顺序

# 比如on=[a,b,..]先看a，再看b（每个位置！！），比如两个都有index123

# 1位置：先看a的1,b里有，那1位就是a1,没有。再看b的1,b的1a里有，1位就为b1,否则没这行

# 接下来再看2位置：又先看a，再看b。。。

# 你有我也有而且同位：

# 这里看的顺序重要，key1key2取并，比如0,两个都有00,所以是00

# 你有我也有，但不同位：

# 1位置：left的key1key2是01，再看right，没有01,所以1位置合并后不能使01

# 1位置：right的key1key2是10,再看left，里满有10,所以1位置为10

# 同理2位置：10

# 都不存在就作废：

# 3位置： left是21,right里面没有21,所以21不行。

# 3位置：看right是20,再看left也没要20,所以3作废不要

 

how = ‘outer’（全连接）, 还是一样的，往下推，一个位置两个都一样就写这个一样的。0位置00-00,所以0：00. 1位置：01-10, 所以是1：01, 2：10.  2位置：10-10（一样的），所以3：10.  3位置：21-20,所以：4：21,   5：20

how = ‘right’。（基于on的右边df/，以右边的key来填充）

how = ‘left’

 

2.8.2 indicator = T/F

indicator = True

indicator = False 默认选项！

indicator = “Name”

 

2.8.3 right/left_index = T/F

在left和right两个df中都有

 

2.8.4 suffixes = []

在boys和girls两个df中都有age这个index。但是都叫做age，没有区别

 

比如想连接两个df，df1有三个columns：key，A，B。df2也是有三个columns：key，A，D。我们以key为合并轴来合并两个df。那么会有两个A，名字还是重叠。那就只能用suffix来化解。

 

2.9 pandas的plot画图