Pandas的两大核心数据结构
- Series(一维数据)
- DataFrame(多特征数据,既有行索引,又有列索引)
# 创建一个3行4列的DataFrame类型数据
data_3_4 = pd.DataFrame(np.arange(10, 22).reshape(3, 4))
# 打印数据
print(data_3_4)
# 打印第一行数据
print(data_3_4[:1])
# 打印第一列数据
print(data_3_4[:][0])
- DataFrame的属性
# 读取数据
result = pd.read_csv("./students_score.csv")
# 数据的形状
result.shape
# 每列数据的 类型信息
result.dtypes
# 数据的维数
result.ndim
# 数据的索引(起/始/步长)
result.index
# 打印每一列 属性的名称
result.columns
# 将数据放到数组中显示
result.values
# 打印前5个
print("-->前5个:")
print(result.head(5))
# 打印后5个
print("-->后5个:")
print(result.tail(5))
# 打印描述信息(实验中好用)
print("-->描述信息:")
print(result.describe())
Panda数据读取(以csv为例)
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=",", names=None, usecols = None)
filepath_or_buffer : 文件路径(本地路径或url路径)
sep: 分隔符
names: 列索引的名字
usecols: 指定读取的列名
返回的类型: DataFrame
- Dataframe通过布尔索引过滤数据
# 布尔索引(查询) 找出年龄大于23岁的人
result[result["age"]>23]
小案例: 分析2006年至2016年1000部IMDB电影数据
IMDB_1000 = pd.read_csv("./IMDB-Movie-Data.csv")
# 获取数据字段
print(IMDB_1000.dtypes)
# 根据1000部电影评分进行降序排列,参数ascending, 默认为True(升序), 这里为False(降序)
IMDB_1000.sort_values(by="Rating", ascending=False)
# 时间最长的电影
IMDB_1000[IMDB_1000["Runtime (Minutes)"]==IMDB_1000["Runtime (Minutes)"].max()]
# 时间最短的电影
IMDB_1000[IMDB_1000["Runtime (Minutes)"]==IMDB_1000["Runtime (Minutes)"].min()]
# 电影时长平均值
IMDB_1000["Runtime (Minutes)"].mean()
数据处理
- 存在缺失值, 直接删除数据(删除存在缺失值的样本)
# 删除存在缺失值的样本
IMDB_1000.dropna()
- 存在缺失值, 直接填充数据
fillna
# 为一些电影缺失的总票房添加平均值
IMDB_1000["Revenue (Millions)"].fillna(IMDB_1000["Revenue (Millions)"].mean(), inplace=True)
小案例: 乳腺癌数据预处理 (在线获取数据,并替换缺失符号为标准缺失符号np.nan)
# 在线读取数据,并按照说明文档, 并对各列信息进行命名
bcw = pd.read_csv("https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data", names=["Sample code number","Clump Thickness","Uniformity of Cell Size","Uniformity of Cell Shape", "Marginal Adhesion","Single Epithelial Cell Size","Bare Nuclei","Bland Chromatin","Normal Nucleoli","Mitoses","Class:"])
小案例: 日期格式转换 数据来源
# 读取前10行数据
train = pd.read_csv("./train.csv", nrows = 10)
# 将数据中的time转换为最小分度值为秒(s)的计量单位
train["time"] = pd.to_datetime(train["time"], unit="s")
- 从日期中拆分出新的列
# 新增列year, month, weekday
train["year"] = pd.DatetimeIndex(train["time"]).year
train["month"] = pd.DatetimeIndex(train["time"]).month
train["weekday"] = pd.DatetimeIndex(train["time"]).weekday
数据表的合并(merge)
user_info.csv
user_id,姓名,age
1,徐三,23
2,徐四,22
3,宝儿,210
4,楚岚,21
5,王也,24
6,诸葛青,21
7,天师,89
8,吕梁,24
9,夏禾,26
goods_info.csv
goods_id,goods_name
G10,三只松鼠
G12,MacBook
G13,iPad
G14,iPhone
order_info.csv
order_id,use_id,goods_name
as789,1,三只松鼠
sd567,2,MacBook
hj456,4,iPad
# 读取3张表
user_info = pd.read_csv("./user_info.csv")
order_info = pd.read_csv("./order_info.csv")
goods_info = pd.read_csv("./goods_info.csv")
# 合并三张表
u_o = pd.merge(user_info, order_info, how="left", on=["user_id", "user_id"])
u_o_g = pd.merge(u_o, goods_info, how="left", on=["goods_name", "goods_name"])
- 建立交叉表(用于计算分组的频率)
# 交叉表, 表示出用户姓名,和商品名之间的关系
user_goods = pd.crosstab(u_o_g["姓名"],u_o_g["goods_name"])
Pandas的分组和聚合(重要)
starbucks = pd.read_csv("./directory.csv")
# 统计每个国家星巴克的数量
starbucks.groupby(["Country"]).count()
# 统计每个国家 每个省份 星巴克的数量
starbucks.groupby(["Country", "State/Province"]).count()
- 全球各国星巴克数量排名
作者：木子昭
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來源：简书
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