Pandas详解

一、什么是Pandas?

Pandas的名称来自于面板数据（panel data），Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了高级数据结构和数据操作工具，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。Pandas有以下几个特点：

是一个强大的分析和操作大型结构化数据集所需的工具集
基础是NumPy，提供了高性能矩阵的运算
提供了大量能够快速便捷地处理数据的函数和方法
应用于数据挖掘，数据分析
提供数据清洗功能

二、为什么要学习pandas

numpy已经能够帮助我们处理数据，能够结合matplotlib解决我们数据分析的问题，那么pandas学习的目的在什么地方呢？

numpy虽能够处理数值型数据，但是很多时候数据除了数值之外，还需要处理字符串、时间序列等。比如：我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据，所以，pandas出现了。

pandas官网：https://pandas.pydata.org/，首先先来认识pandas中的两个常用的类

Series（一维数据）
DataFrame（二维数据）

三、Series

3.1 Series的创建

Series是一个一维的结构，创建Series的语法：

pd.Series()；

常用的几个参数：

index，用于指定新的索引，例如pd.Series(arr1,index=[‘a’,‘b’,‘c’,‘d’,‘e’])以a,b,c,d,e作为行索引；
dtype，用于指定元素的数据类型；

3.1.1 通过列表或者一维数组创建

import numpy as np
import pandas as pd

# 1.通过list创建一维数组
s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
print(s1)
"""
0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
dtype: int64
"""

# 2.通过numpy一维数组创建，pandas一维数组
arr = np.arange(1, 6)
s2 = pd.Series(arr)
print(s2)
"""
0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
dtype: int32
"""

3.1.2 通过字典创建

import pandas as pd

dt = {'name': '范闲', 'age': 16, 'sex': '男'}
s3 = pd.Series(dt)
print(s3)
"""
name    范闲
age     16
sex      男
dtype: object
"""

# 通过字典创建数组的时候也可以指定索引，索引和字典键相同才有效，否则默认为 NaN
s4 = pd.Series(dt,index=['name', 'age', 'sex', 'class'])
print(s4)
"""
name      范闲
age       16
sex        男
class    NaN
dtype: object
"""

3.2 Series的基本用法

3.2.1.Series常用属性

Series的常用属性:

shape 返回形状
size 返回元素个数
index 返回索引值
values 返回值
dtype 元素的类型

用法示例：

import pandas as pd

# 创建pandas.Series对象
s = pd.Series(data=[1, 2, 3, 4, 'five'], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(s.shape)  # 返回形状：(5,)
print(s.dtype)  # 返回元素类型：object
print(s.size)  # 返回元素个数: 5
print(s.index)  # 返回索引值: Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')
print(s.values)  # 返回值: [1 2 3 4 'five']

3.2.2.索引取值

Series和DataFrame中的索引都是Index对象，索引对象不可变，保证了数据的安全。常见的Index种类:

Index，索引
Int64Index，整数索引
MultiIndex，层级索引
DatetimeIndex，时间戳类型

import pandas as pd

dt = {'name': '范闲', 'age': 16, 'sex': '男'}
s3 = pd.Series(dt)
print(s3)
"""
name    范闲
age     16
sex      男
dtype: object
"""

# 根据索引取值,使用 s3[0] 按位置访问元素的方法已被弃用，使用会报提示
# print(s3[0])
# 现在推荐使用.iloc 方法按位置访问元素
print(s3.iloc[0])  # 范闲

print(s3.iloc[0:2])
"""
name    范闲
age     16
dtype: object
"""

3.2.3.Series的常用方法：

⑴.head() 和 tail()：

head(n): 返回前 n 个元素，默认是 5 个。
tail(n): 返回后 n 个元素，默认是 5 个。

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(s.head(3))  # 输出前 3 个元素
"""
0    1
1    2
2    3
dtype: int64
"""
print(s.tail(3))  # 输出后 3 个元素
"""
3    4
4    5
5    6
dtype: int64
"""

⑵.unique():

返回 Series 中唯一值的数组。

import pandas as pd

s2 = pd.Series([1, 2, 2, 3, 4, 4, 5])
print(s2.unique())  # 输出: [1 2 3 4 5]

⑶.isnull() 和 notnull():

isnull(): 检查 Series 中是否有缺失值，返回一个布尔 Series。
notnull(): 检查 Series 中是否没有缺失值，返回一个布尔 Series。

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, None, 4, None])
print(s.isnull())  # 输出: [False False  True False  True]
print(s.notnull())  # 输出: [ True True False True False]

⑷.add()、sub()、mul()、div():

这些方法用于按元素执行算术运算：

add(): 加法
sub(): 减法
mul(): 乘法
div(): 除法

import pandas as pd

s1 = pd.Series([1, 2, 3])
s2 = pd.Series([4, 5, 6])

print(s1.add(s2))  # 输出: [5, 7, 9]
print(s1.sub(s2))  # 输出: [-3, -3, -3]
print(s1.mul(s2))  # 输出: [4, 10, 18]
print(s1.div(s2))  # 输出: [0.25, 0.4, 0.5]

3.2.4.Series的算术运算：

在 pandas.Series 中进行算术运算时，确保了索引一致的元素会进行算数运算，而对于不一致的索引，则会补空（NaN）。这种处理方式称为对齐（alignment）。举例来说，假设有两个 Series 对象 s1 和 s2：

import pandas as pd

s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
s2 = pd.Series([4, 5, 6], index=['b', 'c', 'd'])

# 算术运算时，对齐索引进行操作，不一致的索引会补空（NaN）
result = s1 + s2
print(result)
"""
result输出：
a    NaN
b    6.0
c    8.0
d    NaN
dtype: float64
"""

解释一下这个结果：

s1 中的索引有 'a', 'b', 'c'，而 s2 中的索引有 'b', 'c', 'd'。
在进行加法运算时，对应的索引 'b' 和 'c' 对应的元素分别是 2 和 3，所以结果为 2 + 4 = 6 和 3 + 5 = 8。
对于索引 'a' 和 'd'，因为只存在于其中一个 Series 中，所以在结果中显示为 NaN（空值）。

这种对齐操作使得 pandas.Series 在处理数据时非常灵活和方便，特别是在处理来自不同数据源或者部分缺失数据的情况下，能够保证结果的一致性和可靠性。

四、DataFrame

DataFrame 是一个【表格型】的数据结构。DataFrame 由按一定顺序排列的多列数据组成。设计初衷是将 Series 的使用场景从一维扩展到二维。在 DataFrame 中，每一列可以是不同的数据类型（例如整数、浮点数、字符串等），且每一列本质上是一个 Series。DataFrame 可以看作是共享同一个索引的多个 Series 组成的结构。

主要特点：

二维数据结构：DataFrame 是二维的，可以看作一个电子表格或 SQL 表。
按标签或整数索引：可以通过标签（列名）或整数索引访问数据。
不同数据类型的列：每一列可以是不同的数据类型。

4.1.DateFrame创建

4.1.1.字典类

import numpy as np
import pandas as pd

# 数组、列表或元组构成的字典构造dataframe
# 注意：所有数组的长度必须相同
data = {
    "a": [1, 2, 3, 4, 5],
    "b": (5, 6, 7, 8, 9),
    "c": np.arange(9, 14)
}

# 构造dataframe
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
"""
   a  b   c
0  1  5   9
1  2  6  10
2  3  7  11
3  4  8  12
4  5  9  13
"""

上面结果发现：DataFrame既有行索引，也有列索引。

行索引：index
列索引：columns
值：values

import numpy as np
import pandas as pd

# 数组、列表或元组构成的字典构造dataframe
# 注意：所有数组的长度必须相同
data = {
    "a": [1, 2, 3, 4, 5],
    "b": (5, 6, 7, 8, 9),
    "c": np.arange(9, 14)
}

# 构造dataframe
df = pd.DataFrame(data)
"""
   a  b   c
0  1  5   9
1  2  6  10
2  3  7  11
3  4  8  12
4  5  9  13
"""

# index属性查看行索引
print(df.index)  # RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)

# columns属性查看列索引
print(df.columns)  # Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')

# values属性查看值
print(df.values)
"""
[[ 1  5  9]
 [ 2  6 10]
 [ 3  7 11]
 [ 4  8 12]
 [ 5  9 13]]
 """

# 指定index
df2 = pd.DataFrame(data, index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
print(df2)
"""
   a  b   c
A  1  5   9
B  2  6  10
C  3  7  11
D  4  8  12
E  5  9  13
"""

4.1.2.列表类

import numpy as np
import pandas as pd

# Series构成的字典构造dataframe
dt = pd.DataFrame({'a': pd.Series(np.arange(3)), 'b': pd.Series(np.arange(3, 5))})
print(dt)
"""
   a    b
0  0  3.0
1  1  4.0
2  2  NaN
"""

4.2.DataFrame的基本用法

4.2.1.T转置

在 pandas 中，.T 属性可以用来转置一个 DataFrame。转置操作会将行和列进行互换。

import numpy as np
import pandas as pd

pd1 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3), index=['a', 'b', 'c'], columns=['A', 'B', 'C'])
"""
   A  B  C
a  0  1  2
b  3  4  5
c  6  7  8
"""
print("*****************T转置*****************")
print(pd1.T)
"""
   a  b  c
A  0  3  6
B  1  4  7
C  2  5  8
"""

可以看到，转置后的 DataFrame 中，原来的行变成了列，原来的列变成了行。注意事项：

如果 DataFrame 的列和行标签都是唯一的，转置操作是非常直观的。
对于大型 DataFrame，转置操作可能会消耗较多内存和计算资源，因此需要根据实际情况评估性能。

4.2.2.通过列索引获取列数据（Series类型）

在 pandas 中，可以通过列索引来获取特定列的数据，返回的结果是一个 Series 类型。可以使用多种方法来实现这一点，包括使用中括号 []、点符号 . 和 loc/iloc 属性。下面是一些示例：

import numpy as np
import pandas as pd

pd1 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3), index=['a', 'b', 'c'], columns=['A', 'B', 'C'])
"""
   A  B  C
a  0  1  2
b  3  4  5
c  6  7  8
"""

# 方法 1: 使用中括号 []
column_A = pd1['A']
print(column_A)
"""
a    0
b    3
c    6
Name: A, dtype: int32
"""
print(type(column_A))  # <class 'pandas.core.series.Series'>

# 方法 2: 使用点符号 .
# 获取列 'B' 的数据
column_B = pd1.B
print(column_B)
"""
a    1
b    4
c    7
Name: B, dtype: int32
"""
print(type(column_B))  # <class 'pandas.core.series.Series'>

# 方法 3: 使用 loc 属性(上面index设置的索引就可以通过loc取值)
# 获取列 'C' 的数据
column_C = pd1.loc[:, 'C']
print(column_C)
"""
a    2
b    5
c    8
Name: C, dtype: int32
"""
print(type(column_C))  # <class 'pandas.core.series.Series'>

# 方法 4: 使用 iloc 属性 (通过列的索引位置)
# 获取第一列 (索引位置为 0) 的数据
column_0 = pd1.iloc[0]
print(column_0)
"""
A    0
B    1
C    2
Name: a, dtype: int32
"""
print(type(column_0))  # <class 'pandas.core.series.Series'>

在 pandas 中，使用 loc 属性时，冒号 : 有选择行或列的范围的作用。具体来说，冒号可以用于选择整个行或列。在 DataFrame 中，loc 属性的基本语法是 df.loc[row_selection, column_selection]。冒号 : 的作用

在行选择中使用冒号 : 可以选择所有行。
在列选择中使用冒号 : 可以选择所有列。

4.2.3.增加列数据

在 pandas 中，可以通过多种方法向 DataFrame 中添加新列。下面是一些常用的方法：

方法 1: 直接赋值

通过直接赋值的方式增加新列：

import numpy as np
import pandas as pd

pd1 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3), index=['a', 'b', 'c'], columns=['A', 'B', 'C'])
"""
   A  B  C
a  0  1  2
b  3  4  5
c  6  7  8
"""
# 方法 1: 直接赋值
pd1['D'] = [9, 10, 11]
# 输出增加新列后的 DataFrame
print(pd1)
"""
   A  B  C   D
a  0  1  2   9
b  3  4  5  10
c  6  7  8  11
"""

方法 2: 使用 `assign` 方法

通过 assign 方法增加新列：

import numpy as np
import pandas as pd

pd1 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3), index=['a', 'b', 'c'], columns=['A', 'B', 'C'])
"""
   A  B  C
a  0  1  2
b  3  4  5
c  6  7  8
"""
# 增加新列 'E' 并创建新的 DataFrame
pd2 = pd1.assign(E=[12, 13, 14])
# 输出增加新列后的 DataFrame
print(pd2)
"""
   A  B  C   E
a  0  1  2  12
b  3  4  5  13
c  6  7  8  14
"""

方法 3: 使用 `insert` 方法

通过 insert 方法在特定位置插入新列：

import numpy as np
import pandas as pd

pd1 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3), index=['a', 'b', 'c'], columns=['A', 'B', 'C'])
"""
   A  B  C
a  0  1  2
b  3  4  5
c  6  7  8
"""
# 在索引位置 1 处插入新列 'F'
pd1.insert(1, "F", [12, 13, 14])
# 输出增加新列后的 DataFrame
print(pd1)
"""
   A   F  B  C
a  0  12  1  2
b  3  13  4  5
c  6  14  7  8
"""

方法 4: 根据现有列计算新列

根据现有列的数据计算新列：

import numpy as np
import pandas as pd

pd1 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3), index=['a', 'b', 'c'], columns=['A', 'B', 'C'])
"""
   A  B  C
a  0  1  2
b  3  4  5
c  6  7  8
"""
# 计算列 'G'，其值为列 'A' 和列 'B' 之和
pd1['G'] = pd1['A'] + pd1['B']
# 输出增加新列后的 DataFrame
print(pd1)
"""
   A  B  C   G
a  0  1  2   1
b  3  4  5   7
c  6  7  8  13
"""

4.2.4.删除列

在 pandas 中，可以通过多种方法删除 DataFrame 中的列。下面介绍几种常用的方法：

方法 1: 使用 `drop` 方法

使用 drop 方法删除列：

import numpy as np
import pandas as pd

pd1 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3), index=['a', 'b', 'c'], columns=['A', 'B', 'C'])
"""
   A  B  C
a  0  1  2
b  3  4  5
c  6  7  8
"""
# 删除列 'B'
pd1_drop = pd1.drop(columns=['B'])
print(pd1_drop)
"""
   A  C
a  0  2
b  3  5
c  6  8
"""

方法 2: 使用 `del` 关键字

使用 del 关键字删除列：

import numpy as np
import pandas as pd

pd1 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3), index=['a', 'b', 'c'], columns=['A', 'B', 'C'])
"""
   A  B  C
a  0  1  2
b  3  4  5
c  6  7  8
"""
# 使用 del 删除列 'C'
del pd1['C']
print(pd1)
"""
   A  B
a  0  1
b  3  4
c  6  7
"""

方法 3: 使用 `pop` 方法

使用 pop 方法删除并返回指定列：

import numpy as np
import pandas as pd

pd1 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3), index=['a', 'b', 'c'], columns=['A', 'B', 'C'])
"""
   A  B  C
a  0  1  2
b  3  4  5
c  6  7  8
"""
# 使用 pop 删除并返回列 'A'
column_A = pd1.pop('A')
print(column_A)
"""
a    0
b    3
c    6
Name: A, dtype: int32
"""
print(pd1)
"""
   B  C
a  1  2
b  4  5
c  7  8
"""

方法 4: 使用索引方式

直接使用索引方式删除列：

import numpy as np
import pandas as pd

pd1 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3), index=['a', 'b', 'c'], columns=['A', 'B', 'C'])
"""
   A  B  C
a  0  1  2
b  3  4  5
c  6  7  8
"""
# 使用索引方式删除列 'B'
pd1 = pd1.drop(columns=['B'])
print(pd1)
"""
   A  C
a  0  2
b  3  5
c  6  8
"""

详细说明

使用 drop 方法：pd1.drop(columns=['B']) 删除列 'B' 并返回一个新的 DataFrame，原始 DataFrame 不变。
使用 del 关键字：del pd1['C'] 直接从原始 DataFrame 中删除列 'C'，原地操作，不返回新的 DataFrame。
使用 pop 方法：pd1.pop('A') 删除并返回列 'A'，原地操作，同时返回被删除的列。
直接使用索引方式：pd1 = pd1.drop(columns=['B']) 同样是使用 drop 方法删除列 'B'，但这里将结果重新赋值给原始 DataFrame。

4.3.DataFrame常用的属性

values、columns、index、shape用法和series差不多直接调用即可

values：返回 DataFrame 的数据部分，二维 numpy 数组。
columns：返回 DataFrame 的列标签，类型为 Index。
index：返回 DataFrame 的行索引标签，类型为 Index。
shape：返回 DataFrame 的维度信息，即行数和列数的元组。

import numpy as np
import pandas as pd

pd1 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3), index=['a', 'b', 'c'], columns=['A', 'B', 'C'])
"""
   A  B  C
a  0  1  2
b  3  4  5
c  6  7  8
"""
# 使用values：返回 DataFrame 的数据部分，二维 numpy 数组。
print(pd1.values)
"""
[[0 1 2]
 [3 4 5]
 [6 7 8]]
"""

# columns 属性返回 DataFrame 的列标签（列名）。
print(pd1.columns)  # Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')

# index 属性返回 DataFrame 的行索引标签。
print(pd1.index)  # Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')

# shape 属性返回 DataFrame 的维度信息，即行数和列数。
print(pd1.shape)  # (3, 3)

4.4.DataFrame索引操作

4.4.1.对列进行索引

import numpy as np
import pandas as pd

pd1 = pd.DataFrame(data=np.random.randint(50, 100, size=(3, 4)), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
print(pd1)
"""
    a   b   c   d
0  55  73  64  62
1  67  75  60  54
2  71  95  87  51
"""
# 取单列，如果pd1有显示的索引，通过索引机制取行或者列的时候只可以使用显示索引
print(pd1['a'])
"""
0    55
1    67
2    71
Name: a, dtype: int32
"""
# 取多列
print(pd1[['a', 'c']])
"""
    a   c
0  55  64
1  67  60
2  71  87
"""

4.4.2.对行进行索引和对元素进行索引

iloc:通过隐式索引取行
loc:通过显示索引取行

import numpy as np
import pandas as pd

pd1 = pd.DataFrame(data=np.random.randint(50, 100, size=(3, 4)), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
print(pd1)
"""
    a   b   c   d
0  82  66  51  80
1  78  53  74  64
2  89  71  82  97
"""
# 取单行,这里的pd1行索引为隐式索引(没有指定索引)，用iloc或loc都可以
print(pd1.iloc[0])
"""
a    82
b    66
c    51
d    80
Name: 0, dtype: int32
"""
# 取多行
print(pd1.iloc[[0, 2]])  # 取第0行和第2行
"""
    a   b   c   d
0  82  66  51  80
2  89  71  82  97
"""

# 取单个元素
print(pd1.iloc[0, 2])  # 取第0行第2列的元素  51

# 取多个元素
print(pd1.iloc[[0, 2], 2])  # 取第0行和第2行的第二列元素
"""
0    51
2    82
Name: c, dtype: int32
"""

4.5.DataFrame的切片操作

import numpy as np
import pandas as pd

pd1 = pd.DataFrame(data=np.random.randint(50, 100, size=(6, 4)), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
print(pd1)
"""
    a   b   c   d
0  95  57  67  62
1  58  81  59  79
2  81  80  66  69
3  51  73  69  50
4  54  75  58  60
5  78  56  96  63
"""
# 切行（切取索引0-3行下面两种方式结果相同）
print(pd1[0:4])
print(pd1.iloc[0:4])
"""
    a   b   c   d
0  95  57  67  62
1  58  81  59  79
2  81  80  66  69
3  51  73  69  50
"""
# 切列
print(pd1.iloc[:, 0:2])
"""
    a   b
0  95  57
1  58  81
2  81  80
3  51  73
4  54  75
5  78  56
"""

DataFrame索引和切片操作:
⑴.索引：

df[col]:取列
df.loc[index]:取行
df.iloc[index,col]:取元素

⑵.切片：

df[index1:index3]:切行
df.iloc[:,col1:col3]:切列

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Augus

Pandas详解

一、什么是Pandas?

二、为什么要学习pandas

三、Series

3.1 Series的创建

3.1.1 通过列表或者一维数组创建

3.1.2 通过字典创建

3.2 Series的基本用法

3.2.1.Series常用属性

3.2.2.索引取值

3.2.3.Series的常用方法：

3.2.4.Series的算术运算：

四、DataFrame

4.1.DateFrame创建

4.1.1.字典类

4.1.2.列表类

4.2.DataFrame的基本用法

4.2.1.T转置

4.2.2.通过列索引获取列数据（Series类型）

4.2.3.增加列数据

方法 1: 直接赋值

方法 2: 使用 `assign` 方法

方法 3: 使用 `insert` 方法

方法 4: 根据现有列计算新列

4.2.4.删除列

方法 1: 使用 `drop` 方法

方法 2: 使用 `del` 关键字

方法 3: 使用 `pop` 方法

方法 4: 使用索引方式

4.3.DataFrame常用的属性

4.4.DataFrame索引操作

4.4.1.对列进行索引

4.4.2.对行进行索引和对元素进行索引

4.5.DataFrame的切片操作

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Pandas详解

一、 什么是Pandas?

二、为什么要学习pandas

三、Series

3.1 Series的创建

3.1.1 通过列表或者一维数组创建

3.1.2 通过字典创建

3.2 Series的基本用法

3.2.1.Series常用属性

3.2.2.索引取值

3.2.3.Series的常用方法：

3.2.4.Series的算术运算：

四、DataFrame

4.1.DateFrame创建

4.1.1.字典类

4.1.2.列表类

4.2.DataFrame的基本用法

4.2.1.T转置

4.2.2.通过列索引获取列数据（Series类型）

4.2.3.增加列数据

方法 1: 直接赋值

方法 2: 使用 assign 方法

方法 3: 使用 insert 方法

方法 4: 根据现有列计算新列

4.2.4.删除列

方法 1: 使用 drop 方法

方法 2: 使用 del 关键字

方法 3: 使用 pop 方法

方法 4: 使用索引方式

4.3.DataFrame常用的属性

4.4.DataFrame索引操作

4.4.1.对列进行索引

4.4.2.对行进行索引和对元素进行索引

4.5.DataFrame的切片操作

公告

一、什么是Pandas?

方法 2: 使用 `assign` 方法

方法 3: 使用 `insert` 方法

方法 1: 使用 `drop` 方法

方法 2: 使用 `del` 关键字

方法 3: 使用 `pop` 方法