Python 数据处理库 pandas 入门教程基本操作


Posted in Python onApril 19, 2018

pandas是一个Python语言的软件包,在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候,这是一个非常常用的基础编程库。本文是对它的一个入门教程。

pandas提供了快速,灵活和富有表现力的数据结构,目的是使“关系”或“标记”数据的工作既简单又直观。它旨在成为在Python中进行实际数据分析的高级构建块。

入门介绍

pandas适合于许多不同类型的数据,包括:

  • 具有异构类型列的表格数据,例如SQL表格或Excel数据
  • 有序和无序(不一定是固定频率)时间序列数据。
  • 具有行列标签的任意矩阵数据(均匀类型或不同类型)
  • 任何其他形式的观测/统计数据集。

由于这是一个Python语言的软件包,因此需要你的机器上首先需要具备Python语言的环境。关于这一点,请自行在网络上搜索获取方法。

关于如何获取pandas请参阅官网上的说明:pandas Installation。

通常情况下,我们可以通过pip来执行安装:

sudo pip3 install pandas

或者通过conda 来安装pandas:

conda install pandas

目前(2018年2月)pandas的最新版本是v0.22.0(发布时间:2017年12月29日)。

我已经将本文的源码和测试数据放到Github上:pandas_tutorial ,读者可以前往获取。

另外,pandas常常和NumPy一起使用,本文中的源码中也会用到NumPy。

建议读者先对NumPy有一定的熟悉再来学习pandas,我之前也写过一个NumPy的基础教程,参见这里:Python 机器学习库 NumPy 教程

核心数据结构

pandas最核心的就是SeriesDataFrame两个数据结构。

这两种类型的数据结构对比如下:

Python 数据处理库 pandas 入门教程基本操作

DataFrame可以看做是Series的容器,即:一个DataFrame中可以包含若干个Series。

注:在0.20.0版本之前,还有一个三维的数据结构,名称为Panel。这也是pandas库取名的原因:pan-da-s。但这种数据结构由于很少被使用到,因此已经被废弃了。

Series

由于Series是一维结构的数据,我们可以直接通过数组来创建这种数据,像这样:

# data_structure.py
import pandas as pd
import numpy as np
series1 = pd.Series([1, 2, 3, 4])
print("series1:\n{}\n".format(series1))

这段代码输出如下:

series1:
0 1
1 2
2 3
3 4
dtype: int64

这段输出说明如下:

  • 输出的最后一行是Series中数据的类型,这里的数据都是int64类型的。
  • 数据在第二列输出,第一列是数据的索引,在pandas中称之为Index。

我们可以分别打印出Series中的数据和索引:

# data_structure.py
print("series1.values: {}\n".format(series1.values))
print("series1.index: {}\n".format(series1.index))

这两行代码输出如下:

series1.values: [1 2 3 4]
series1.index: RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

如果不指定(像上面这样),索引是[1, N-1]的形式。不过我们也可以在创建Series的时候指定索引。索引未必一定需要是整数,可以是任何类型的数据,例如字符串。例如我们以七个字母来映射七个音符。索引的目的是可以通过它来获取对应的数据,例如下面这样:

# data_structure.py
series2 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
 index=["C", "D", "E", "F", "G", "A", "B"])
print("series2:\n{}\n".format(series2))
print("E is {}\n".format(series2["E"]))

这段代码输出如下:

series2:
C 1
D 2
E 3
F 4
G 5
A 6
B 7
dtype: int64
E is 3
DataFrame

下面我们来看一下DataFrame的创建。我们可以通过NumPy的接口来创建一个4x4的矩阵,以此来创建一个DataFrame,像这样:

# data_structure.py
df1 = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4))
print("df1:\n{}\n".format(df1))

这段代码输出如下:

df1:
 0 1 2 3
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11
3 12 13 14 15

从这个输出我们可以看到,默认的索引和列名都是[0, N-1]的形式。

我们可以在创建DataFrame的时候指定列名和索引,像这样:

# data_structure.py
df2 = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),
 columns=["column1", "column2", "column3", "column4"],
 index=["a", "b", "c", "d"])
print("df2:\n{}\n".format(df2))

这段代码输出如下:

df2:
 column1 column2 column3 column4
a 0 1 2 3
b 4 5 6 7
c 8 9 10 11
d 12 13 14 15

我们也可以直接指定列数据来创建DataFrame:

# data_structure.py

df3 = pd.DataFrme({"note" : ["C", "D", "E", "F", "G", "A", "B"],
 "weekday": ["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun"]})
print("df3:\n{}\n".format(df3))

这段代码输出如下:

df3:
 note weekday
0 C Mon
1 D Tue
2 E Wed
3 F Thu
4 G Fri
5 A Sat
6 B Sun

请注意:

DataFrame的不同列可以是不同的数据类型

如果以Series数组来创建DataFrame,每个Series将成为一行,而不是一列

例如:

# data_structure.py
noteSeries = pd.Series(["C", "D", "E", "F", "G", "A", "B"],
 index=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
weekdaySeries = pd.Series(["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun"],
 index=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
df4 = pd.DataFrame([noteSeries, weekdaySeries])
print("df4:\n{}\n".format(df4))

df4的输出如下:

df4:
 1 2 3 4 5 6 7
0 C D E F G A B
1 Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun

我们可以通过下面的形式给DataFrame添加或者删除列数据:

# data_structure.py
df3["No."] = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
print("df3:\n{}\n".format(df3))
del df3["weekday"]
print("df3:\n{}\n".format(df3))

这段代码输出如下:

df3:
 note weekday No.
0 C Mon 1
1 D Tue 2
2 E Wed 3
3 F Thu 4
4 G Fri 5
5 A Sat 6
6 B Sun 7
df3:
 note No.
0 C 1
1 D 2
2 E 3
3 F 4
4 G 5
5 A 6
6 B 7

Index对象与数据访问

pandas的Index对象包含了描述轴的元数据信息。当创建Series或者DataFrame的时候,标签的数组或者序列会被转换成Index。可以通过下面的方式获取到DataFrame的列和行的Index对象:

# data_structure.py
print("df3.columns\n{}\n".format(df3.columns))
print("df3.index\n{}\n".format(df3.index))

这两行代码输出如下:

df3.columns
Index(['note', 'No.'], dtype='object')
df3.index
RangeIndex(start=0, stop=7, step=1)

请注意:

  • Index并非集合,因此其中可以包含重复的数据
  • Index对象的值是不可以改变,因此可以通过它安全的访问数据

DataFrame提供了下面两个操作符来访问其中的数据:

  • loc:通过行和列的索引来访问数据
  • iloc:通过行和列的下标来访问数据

例如这样:

# data_structure.py
print("Note C, D is:\n{}\n".format(df3.loc[[0, 1], "note"]))
print("Note C, D is:\n{}\n".format(df3.iloc[[0, 1], 0]))

第一行代码访问了行索引为0和1,列索引为“note”的元素。第二行代码访问了行下标为0和1(对于df3来说,行索引和行下标刚好是一样的,所以这里都是0和1,但它们却是不同的含义),列下标为0的元素。

这两行代码输出如下:

Note C, D is:
0 C
1 D
Name: note, dtype: object

Note C, D is:
0 C
1 D
Name: note, dtype: object

文件操作

pandas库提供了一系列的read_函数来读取各种格式的文件,它们如下所示:

  • read_csv
  • read_table
  • read_fwf
  • read_clipboard
  • read_excel
  • read_hdf
  • read_html
  • read_json
  • read_msgpack
  • read_pickle
  • read_sas
  • read_sql
  • read_stata
  • read_feather

读取Excel文件

注:要读取Excel文件,还需要安装另外一个库:xlrd

通过pip可以这样完成安装:

sudo pip3 install xlrd

安装完之后可以通过pip查看这个库的信息:

$ pip3 show xlrd
Name: xlrd
Version: 1.1.0
Summary: Library for developers to extract data from Microsoft Excel (tm) spreadsheet files
Home-page: http://www.python-excel.org/
Author: John Machin
Author-email: sjmachin@lexicon.net
License: BSD
Location: /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages
Requires:

接下来我们看一个读取Excel的简单的例子:

# file_operation.py
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.read_excel("data/test.xlsx")
print("df1:\n{}\n".format(df1))

这个Excel的内容如下:

df1:
 C Mon
0 D Tue
1 E Wed
2 F Thu
3 G Fri
4 A Sat
5 B Sun

注:本文的代码和数据文件可以通过文章开头提到的Github仓库获取。

读取CSV文件

下面,我们再来看读取CSV文件的例子。

第一个CSV文件内容如下:

$ cat test1.csv 
C,Mon
D,Tue
E,Wed
F,Thu
G,Fri
A,Sat

读取的方式也很简单:

# file_operation.py
df2 = pd.read_csv("data/test1.csv")
print("df2:\n{}\n".format(df2))

我们再来看第2个例子,这个文件的内容如下:

$ cat test2.csv 
C|Mon
D|Tue
E|Wed
F|Thu
G|Fri
A|Sat

严格的来说,这并不是一个CSV文件了,因为它的数据并不是通过逗号分隔的。在这种情况下,我们可以通过指定分隔符的方式来读取这个文件,像这样:

# file_operation.py
df3 = pd.read_csv("data/test2.csv", sep="|")
print("df3:\n{}\n".format(df3))

实际上,read_csv支持非常多的参数用来调整读取的参数,如下表所示:

参数 说明
path 文件路径
sep或者delimiter 字段分隔符
header 列名的行数,默认是0(第一行)
index_col 列号或名称用作结果中的行索引
names 结果的列名称列表
skiprows 从起始位置跳过的行数
na_values 代替NA的值序列
comment 以行结尾分隔注释的字符
parse_dates 尝试将数据解析为datetime。默认为False
keep_date_col 如果将列连接到解析日期,保留连接的列。默认为False。
converters 列的转换器
dayfirst 当解析可以造成歧义的日期时,以内部形式存储。默认为False
data_parser 用来解析日期的函数
nrows 从文件开始读取的行数
iterator 返回一个TextParser对象,用于读取部分内容
chunksize 指定读取块的大小
skip_footer 文件末尾需要忽略的行数
verbose 输出各种解析输出的信息
encoding 文件编码
squeeze 如果解析的数据只包含一列,则返回一个Series
thousands 千数量的分隔符

详细的read_csv函数说明请参见这里:pandas.read_csv

处理无效值

现实世界并非完美,我们读取到的数据常常会带有一些无效值。如果没有处理好这些无效值,将对程序造成很大的干扰。

对待无效值,主要有两种处理方法:直接忽略这些无效值;或者将无效值替换成有效值。

下面我先创建一个包含无效值的数据结构。然后通过pandas.isna函数来确认哪些值是无效的:

# process_na.py
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([[1.0, np.nan, 3.0, 4.0],
   [5.0, np.nan, np.nan, 8.0],
   [9.0, np.nan, np.nan, 12.0],
   [13.0, np.nan, 15.0, 16.0]])
print("df:\n{}\n".format(df));
print("df:\n{}\n".format(pd.isna(df)));****

这段代码输出如下:

df:
 0 1 2 3
0 1.0 NaN 3.0 4.0
1 5.0 NaN NaN 8.0
2 9.0 NaN NaN 12.0
3 13.0 NaN 15.0 16.0
df:
 0 1 2 3
0 False True False False
1 False True True False
2 False True True False
3 False True False False

忽略无效值

我们可以通过pandas.DataFrame.dropna函数抛弃无效值:

# process_na.py
print("df.dropna():\n{}\n".format(df.dropna()));

注:dropna默认不会改变原先的数据结构,而是返回了一个新的数据结构。如果想要直接更改数据本身,可以在调用这个函数的时候传递参数 inplace = True。

对于原先的结构,当无效值全部被抛弃之后,将不再是一个有效的DataFrame,因此这行代码输出如下:

df.dropna():
Empty DataFrame
Columns: [0, 1, 2, 3]
Index: []

我们也可以选择抛弃整列都是无效值的那一列:

# process_na.py
print("df.dropna(axis=1, how='all'):\n{}\n".format(df.dropna(axis=1, how='all')));

注:axis=1表示列的轴。how可以取值'any'或者'all',默认是前者。

这行代码输出如下:

df.dropna(axis=1, how='all'):
 0 2 3
0 1.0 3.0 4.0
1 5.0 NaN 8.0
2 9.0 NaN 12.0
3 13.0 15.0 16.0

替换无效值

我们也可以通过fillna函数将无效值替换成为有效值。像这样:

# process_na.py
print("df.fillna(1):\n{}\n".format(df.fillna(1)));

这段代码输出如下:

df.fillna(1):
  0 1  2  3
0 1.0 1.0 3.0 4.0
1 5.0 1.0 1.0 8.0
2 9.0 1.0 1.0 12.0
3 13.0 1.0 15.0 16.0

将无效值全部替换成同样的数据可能意义不大,因此我们可以指定不同的数据来进行填充。为了便于操作,在填充之前,我们可以先通过rename方法修改行和列的名称:

# process_na.py

df.rename(index={0: 'index1', 1: 'index2', 2: 'index3', 3: 'index4'},
   columns={0: 'col1', 1: 'col2', 2: 'col3', 3: 'col4'},
   inplace=True);
df.fillna(value={'col2': 2}, inplace=True)
df.fillna(value={'col3': 7}, inplace=True)
print("df:\n{}\n".format(df));

这段代码输出如下:

df:
  col1 col2 col3 col4
index1 1.0 2.0 3.0 4.0
index2 5.0 2.0 7.0 8.0
index3 9.0 2.0 7.0 12.0
index4 13.0 2.0 15.0 16.0

处理字符串

数据中常常牵涉到字符串的处理,接下来我们就看看pandas对于字符串操作。

Series的str字段包含了一系列的函数用来处理字符串。并且,这些函数会自动处理无效值。

下面是一些实例,在第一组数据中,我们故意设置了一些包含空格字符串:

# process_string.py
import pandas as pd
s1 = pd.Series([' 1', '2 ', ' 3 ', '4', '5']);
print("s1.str.rstrip():\n{}\n".format(s1.str.lstrip()))
print("s1.str.strip():\n{}\n".format(s1.str.strip()))
print("s1.str.isdigit():\n{}\n".format(s1.str.isdigit()))

在这个实例中我们看到了对于字符串strip的处理以及判断字符串本身是否是数字,这段代码输出如下:

s1.str.rstrip():
0  1
1 2 
2 3 
3  4
4  5
dtype: object
s1.str.strip():
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
dtype: object
s1.str.isdigit():
0 False
1 False
2 False
3  True
4  True
dtype: bool

下面是另外一些示例,展示了对于字符串大写,小写以及字符串长度的处理:

# process_string.py
s2 = pd.Series(['Stairway to Heaven', 'Eruption', 'Freebird',
     'Comfortably Numb', 'All Along the Watchtower'])
print("s2.str.lower():\n{}\n".format(s2.str.lower()))
print("s2.str.upper():\n{}\n".format(s2.str.upper()))
print("s2.str.len():\n{}\n".format(s2.str.len()))

该段代码输出如下:

s2.str.lower():
0   stairway to heaven
1     eruption
2     freebird
3   comfortably numb
4 all along the watchtower
dtype: object

s2.str.upper():
0   STAIRWAY TO HEAVEN
1     ERUPTION
2     FREEBIRD
3   COMFORTABLY NUMB
4 ALL ALONG THE WATCHTOWER
dtype: object

s2.str.len():
0 18
1  8
2  8
3 16
4 24
dtype: int64

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python 数据处理库 pandas 入门教程基本操作,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对三水点靠木网站的支持!

Python 相关文章推荐
Python查询Mysql时返回字典结构的代码
Jun 18 Python
详解在Python中处理异常的教程
May 24 Python
Python自动调用IE打开某个网站的方法
Jun 03 Python
Python引用类型和值类型的区别与使用解析
Oct 17 Python
浅谈Python traceback的优雅处理
Aug 31 Python
Pandas之DataFrame对象的列和索引之间的转化
Jun 25 Python
python脚本当作Linux中的服务启动实现方法
Jun 28 Python
对python中基于tcp协议的通信(数据传输)实例讲解
Jul 22 Python
python pyqtgraph 保存图片到本地的实例
Mar 14 Python
Python生成器常见问题及解决方案
Mar 21 Python
解决使用python print打印函数返回值多一个None的问题
Apr 09 Python
python怎么判断模块安装完成
Jun 19 Python
PyQt5实现下载进度条效果
Apr 19 #Python
解决python 输出是省略号的问题
Apr 19 #Python
python 多维切片之冒号和三个点的用法介绍
Apr 19 #Python
对Python中range()函数和list的比较
Apr 19 #Python
使用python读取txt文件的内容,并删除重复的行数方法
Apr 18 #Python
python对excel文档去重及求和的实例
Apr 18 #Python
Pandas之drop_duplicates:去除重复项方法
Apr 18 #Python
You might like
PHP Array交叉表实现代码
2010/08/05 PHP
php使用PDO事务配合表格读取大量数据插入操作实现方法
2017/02/16 PHP
Yii框架 session 数据库存储操作方法示例
2019/11/18 PHP
JAVASCRIPT keycode总结
2009/02/04 Javascript
jquery中dom操作和事件的实例学习 下拉框应用
2011/12/01 Javascript
javascript日期格式化示例分享
2014/03/05 Javascript
JavaScript对象之深度克隆介绍
2014/12/08 Javascript
js选项卡的实现方法
2015/02/09 Javascript
JavaScript的RequireJS库入门指南
2015/07/01 Javascript
jQuery插件jquery-barcode实现条码打印的方法
2015/11/25 Javascript
jquery读写cookie操作实例分析
2015/12/24 Javascript
jquery+css3问卷答题卡翻页动画效果示例
2016/10/26 Javascript
Bootstrap 3.x打印预览背景色与文字显示异常的解决
2016/11/06 Javascript
原生js实现无限循环轮播图效果
2017/01/20 Javascript
boostrapTable的refresh和refreshOptions区别浅析
2017/01/22 Javascript
Node.js的特点详解
2017/02/03 Javascript
EasyUI为Numberbox添加blur事件的方法
2017/03/05 Javascript
微信小程序实现自上而下字幕滚动
2018/07/14 Javascript
利用JS动态生成隔行换色HTML表格的两种方法
2018/10/09 Javascript
puppeteer实现html截图的示例代码
2019/01/10 Javascript
vue路由切换之淡入淡出的简单实现
2019/10/31 Javascript
vue 动态生成拓扑图的示例
2021/01/03 Vue.js
pandas 实现字典转换成DataFrame的方法
2018/07/04 Python
pytorch中torch.max和Tensor.view函数用法详解
2020/01/03 Python
Django查询优化及ajax编码格式原理解析
2020/03/25 Python
草莓网英国官网:Strawberrynet UK
2017/02/12 全球购物
abstract class和interface有什么区别
2013/08/04 面试题
商务专员岗位职责
2013/11/23 职场文书
班级道德讲堂实施方案
2014/02/24 职场文书
工程质量承诺书范文
2014/03/27 职场文书
建设幸福中国演讲稿
2014/09/11 职场文书
超市创业计划书
2014/09/15 职场文书
单位个人查摆问题及整改措施
2014/10/28 职场文书
2014年家长学校工作总结
2014/11/20 职场文书
精神文明建设汇报材料
2014/12/24 职场文书
MySQL中utf8mb4排序规则示例
2021/08/02 MySQL