python中的pandas功能（Python常见的pandas用法demo示例）

python中的pandas功能

Python常见的pandas用法demo示例

本文实例总结了Python常见的pandas用法。分享给大家供大家参考，具体如下：

?

1 2	import numpy as np import pandas as pd

?

1 2 3

s = pd.Series([1,3,6, np.nan, 44, 1]) #定义一个序列。 序列就是一列内容，每一行有一个index值 print(s) print(s.index)

0     1.0
1     3.0
2     6.0
3     NaN
4    44.0
5     1.0
dtype: float64
RangeIndex(start=0, stop=6, step=1)

?

1 2	dates = pd.date_range('20180101', periods=6) print(dates)

DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-01-02', '2018-01-03', '2018-01-04',
               '2018-01-05', '2018-01-06'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

?

1 2	df1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4)) #定义DataFrame，可以看作一个有index和colunms的矩阵 print(df)

   0  1   2   3
0  0  1   2   3
1  4  5   6   7
2  8  9  10  11

?

1 2	df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=['a', 'b', 'c', 'd']) #np.random.randn(6,4)生成6行4列矩阵 print(df)

                   a         b         c         d
2018-01-01  0.300675  1.769383  1.244406 -1.058294
2018-01-02  0.832666  2.216755  0.178716 -0.156828
2018-01-03  1.314190 -0.866199  0.836150  1.001026
2018-01-04 -1.671724  1.147406 -0.148676 -0.272555
2018-01-05  1.146664  2.022861 -1.833995 -0.627568
2018-01-06 -0.192242  1.517676  0.756707  0.058869

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9

df = pd.DataFrame({'A':1.0,           'B':pd.Timestamp('20180101'),           'C':pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype='float32'),           'D':np.array([3] * 4, dtype='int32'),           'E':pd.Categorical(['test', 'train', 'test', 'train']),           'F':'foo'}) #按照给出的逐列定义df   print(df) print(df.dtypes)

     A          B    C  D      E    F
0  1.0 2018-01-01  1.0  3   test  foo
1  1.0 2018-01-01  1.0  3  train  foo
2  1.0 2018-01-01  1.0  3   test  foo
3  1.0 2018-01-01  1.0  3  train  foo
A           float64
B    datetime64[ns]
C           float32
D             int32
E          category
F            object
dtype: object

?

1 2 3 4

#df的行、列、值 print(df.index) print(df.columns) print(df.values)

Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype='int64')
Index(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'], dtype='object')
[[1.0 Timestamp('2018-01-01 00:00:00') 1.0 3 'test' 'foo']
 [1.0 Timestamp('2018-01-01 00:00:00') 1.0 3 'train' 'foo']
 [1.0 Timestamp('2018-01-01 00:00:00') 1.0 3 'test' 'foo']
 [1.0 Timestamp('2018-01-01 00:00:00') 1.0 3 'train' 'foo']]

?

1 2	print(df.describe()) #统计 print(df.T) #转置

         A    C    D
count  4.0  4.0  4.0
mean   1.0  1.0  3.0
std    0.0  0.0  0.0
min    1.0  1.0  3.0
25%    1.0  1.0  3.0
50%    1.0  1.0  3.0
75%    1.0  1.0  3.0
max    1.0  1.0  3.0
                     0                    1                    2  \
A                    1                    1                    1
B  2018-01-01 00:00:00  2018-01-01 00:00:00  2018-01-01 00:00:00
C                    1                    1                    1
D                    3                    3                    3
E                 test                train                 test
F                  foo                  foo                  foo
                     3
A                    1
B  2018-01-01 00:00:00
C                    1
D                    3
E                train
F                  foo

?

1 2 3

#df排序 print(df.sort_index(axis=1, ascending=False)) #根据索引值对各行进行排序（相当于重新排列各列的位置） print(df.sort_values(by='E')) #根据内容值对各列进行排序

     F      E  D    C          B    A
0  foo   test  3  1.0 2018-01-01  1.0
1  foo  train  3  1.0 2018-01-01  1.0
2  foo   test  3  1.0 2018-01-01  1.0
3  foo  train  3  1.0 2018-01-01  1.0
     A          B    C  D      E    F
0  1.0 2018-01-01  1.0  3   test  foo
2  1.0 2018-01-01  1.0  3   test  foo
1  1.0 2018-01-01  1.0  3  train  foo
3  1.0 2018-01-01  1.0  3  train  foo

?

1 2 3 4 5 6 7 8

indexes = pd.date_range('20180101', periods=6) df3 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=indexes, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) print(df3) print() #选择column print(df3['A']) print() print(df3.A)

             A   B   C   D
2018-01-01   0   1   2   3
2018-01-02   4   5   6   7
2018-01-03   8   9  10  11
2018-01-04  12  13  14  15
2018-01-05  16  17  18  19
2018-01-06  20  21  22  23
2018-01-01     0
2018-01-02     4
2018-01-03     8
2018-01-04    12
2018-01-05    16
2018-01-06    20
Freq: D, Name: A, dtype: int32
2018-01-01     0
2018-01-02     4
2018-01-03     8
2018-01-04    12
2018-01-05    16
2018-01-06    20
Freq: D, Name: A, dtype: int32
            A  B   C   D
2018-01-01  0  1   2   3
2018-01-02  4  5   6   7
2018-01-03  8  9  10  11

?

1 2 3 4 5 6

#选择行， 类似limit语句 print(df3[0:0]) print() print(df3[0:3]) print() print(df3['20180103':'20180105'])

Empty DataFrame
Columns: [A, B, C, D]
Index: []
            A  B   C   D
2018-01-01  0  1   2   3
2018-01-02  4  5   6   7
2018-01-03  8  9  10  11
             A   B   C   D
2018-01-03   8   9  10  11
2018-01-04  12  13  14  15
2018-01-05  16  17  18  19

?

1	print(df3.loc['20180102']) #返回指定行构成的序列

A    4
B    5
C    6
D    7
Name: 2018-01-02 00:00:00, dtype: int32

?

1 2 3 4 5

print(df3.loc['20180103', ['A','C']]) #列筛选 print() print(df3.loc['20180103':'20180105', ['A','C']]) #子df，类似select A, C from df limit ... print() print(df3.loc[:, ['A', 'B']])

A     8
C    10
Name: 2018-01-03 00:00:00, dtype: int32
             A   C
2018-01-03   8  10
2018-01-04  12  14
2018-01-05  16  18
             A   B
2018-01-01   0   1
2018-01-02   4   5
2018-01-03   8   9
2018-01-04  12  13
2018-01-05  16  17
2018-01-06  20  21

?

1 2 3 4 5 6

print(df3);print() print(df3.iloc[1]);print() print(df3.iloc[1,1]);print() print(df3.iloc[:,1]);print() print(df3.iloc[0:3,1:3]);print() print(df3.iloc[[1,3,5],[0,2]]) #行可以不连续，limit做不到

             A   B   C   D
2018-01-01   0   1   2   3
2018-01-02   4   5   6   7
2018-01-03   8   9  10  11
2018-01-04  12  13  14  15
2018-01-05  16  17  18  19
2018-01-06  20  21  22  23
A    4
B    5
C    6
D    7
Name: 2018-01-02 00:00:00, dtype: int32
5
2018-01-01     1
2018-01-02     5
2018-01-03     9
2018-01-04    13
2018-01-05    17
2018-01-06    21
Freq: D, Name: B, dtype: int32
            B   C
2018-01-01  1   2
2018-01-02  5   6
2018-01-03  9  10
             A   C
2018-01-02   4   6
2018-01-04  12  14
2018-01-06  20  22

?

1 2 3

# print(df3.ix[:3, ['A', 'C']])\ print(df3);print() print(df3[df3.A >= 8]) #根据值进行条件过滤，类似where A >= 8条件语句

             A   B   C   D
2018-01-01   0   1   2   3
2018-01-02   4   5   6   7
2018-01-03   8   9  10  11
2018-01-04  12  13  14  15
2018-01-05  16  17  18  19
2018-01-06  20  21  22  23
             A   B   C   D
2018-01-03   8   9  10  11
2018-01-04  12  13  14  15
2018-01-05  16  17  18  19
2018-01-06  20  21  22  23

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

indexes1 = pd.date_range('20180101', periods=6) df4 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=indexes1, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) print(df4);print() #给某个元素赋值 df4.A[1] = 1111 df4.B['20180103'] = 2222 df4.iloc[3, 2] = 3333 df4.loc['20180105', 'D'] = 4444 print(df4);print() #范围赋值 df4.B[df4.A < 10] = -1 print(df4);print() df4[df4.A < 10] = 0 print(df4);print()

             A   B   C   D
2018-01-01   0   1   2   3
2018-01-02   4   5   6   7
2018-01-03   8   9  10  11
2018-01-04  12  13  14  15
2018-01-05  16  17  18  19
2018-01-06  20  21  22  23
               A     B     C     D
2018-01-01     0     1     2     3
2018-01-02  1111     5     6     7
2018-01-03     8  2222    10    11
2018-01-04    12    13  3333    15
2018-01-05    16    17    18  4444
2018-01-06    20    21    22    23
               A   B     C     D
2018-01-01     0  -1     2     3
2018-01-02  1111   5     6     7
2018-01-03     8  -1    10    11
2018-01-04    12  13  3333    15
2018-01-05    16  17    18  4444
2018-01-06    20  21    22    23
               A   B     C     D
2018-01-01     0   0     0     0
2018-01-02  1111   5     6     7
2018-01-03     0   0     0     0
2018-01-04    12  13  3333    15
2018-01-05    16  17    18  4444
2018-01-06    20  21    22    23

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

indexes1 = pd.date_range('20180101', periods=6) df4 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=indexes1, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) print(df4);print() #添加一列 df4['E'] = np.NaN print(df4);print() #由于index没对齐，原df没有的行默认为NaN，类型为float64,多出的行丢弃 df4['F'] = pd.Series([1,2,3,4,5,6], index=pd.date_range('20180102', periods=6)) print(df4);print() print(df4.dtypes)

             A   B   C   D
2018-01-01   0   1   2   3
2018-01-02   4   5   6   7
2018-01-03   8   9  10  11
2018-01-04  12  13  14  15
2018-01-05  16  17  18  19
2018-01-06  20  21  22  23
             A   B   C   D   E
2018-01-01   0   1   2   3 NaN
2018-01-02   4   5   6   7 NaN
2018-01-03   8   9  10  11 NaN
2018-01-04  12  13  14  15 NaN
2018-01-05  16  17  18  19 NaN
2018-01-06  20  21  22  23 NaN
             A   B   C   D   E    F
2018-01-01   0   1   2   3 NaN  NaN
2018-01-02   4   5   6   7 NaN  1.0
2018-01-03   8   9  10  11 NaN  2.0
2018-01-04  12  13  14  15 NaN  3.0
2018-01-05  16  17  18  19 NaN  4.0
2018-01-06  20  21  22  23 NaN  5.0
A      int32
B      int32
C      int32
D      int32
E    float64
F    float64
dtype: object

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

df_t = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=[1,2,3,4,5,6], columns=['A', 'B', 'C', 'D']) df_t.iloc[0, 1] = np.NaN df_t.iloc[1, 2] = np.NaN df = df_t.copy() print(df);print() print(df.dropna(axis=0, how='any'));print() df = df_t.copy() print(df.dropna(axis=1, how='any'));print() df = df_t.copy() df.C = np.NaN print(df);print() print(df.dropna(axis=1, how='all'));print()

    A     B     C   D
1   0   NaN   2.0   3
2   4   5.0   NaN   7
3   8   9.0  10.0  11
4  12  13.0  14.0  15
5  16  17.0  18.0  19
6  20  21.0  22.0  23
    A     B     C   D
3   8   9.0  10.0  11
4  12  13.0  14.0  15
5  16  17.0  18.0  19
6  20  21.0  22.0  23
    A   D
1   0   3
2   4   7
3   8  11
4  12  15
5  16  19
6  20  23
    A     B   C   D
1   0   NaN NaN   3
2   4   5.0 NaN   7
3   8   9.0 NaN  11
4  12  13.0 NaN  15
5  16  17.0 NaN  19
6  20  21.0 NaN  23
    A     B   D
1   0   NaN   3
2   4   5.0   7
3   8   9.0  11
4  12  13.0  15
5  16  17.0  19
6  20  21.0  23

?

1 2 3 4 5 6 7

df = df_t.copy() print(df);print() print(df.isna());print() print(df.isnull().any());print() #isnull是isna别名，功能一样 print(df.isnull().any(axis=1));print() print(np.any(df.isna() == True));print() print(df.fillna(value=0)) #将NaN赋值

    A     B     C   D
1   0   NaN   2.0   3
2   4   5.0   NaN   7
3   8   9.0  10.0  11
4  12  13.0  14.0  15
5  16  17.0  18.0  19
6  20  21.0  22.0  23
       A      B      C      D
1  False   True  False  False
2  False  False   True  False
3  False  False 

标签：Python pandas

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