完整教程：05_Pandas数据结构

文章目录

• 1 Series对象
• • 1.1 创建 Series 对象
  • 1.2 Series 的运算
  • • 1.2.1 标量运算
    • 1.2.2 矢量运算
  • 1.3 Series 的属性
  • 1.4 Series 的方法
  • • 1.4.1 描述性统计
    • 1.4.2 处理数据
    • 1.4.3 排序
    • 1.4.4 绘制图表
• 2 DataFrame 对象
• • 2.1 创建 DataFrame 对象
  • • 2.1.1 通过二维数组/列表创建
    • 2.1.2 通过字典创建
  • 2.2 数据读取和存储
  • • 2.2.1 读取 Excel
    • 2.2.2 读取 CSV
    • 2.2.3 读取其他文件
    • 2.2.4 存储数据
  • 2.3 DataFrame 的属性
  • 2.4 DataFrame 的方法
• 3 Index 对象
• • 3.1 Index 的特点
  • 3.2 Index 常用操作

Numpy和Pandas的关系：就像先掌握算术才能学代数一样，NumPy就是数据分析的"算术基础"，虽然可以直接用计算器（Pandas），但理解底层原理才能走得更远。

Pandas 核心数据机构是Series(数据系列)、DataFrame(数据窗/数据框)，Series可以看做表中的一列，DataFrame则是整个表格，由多个列构成。除此之外还有一个特殊的Index类，为Series和DataFrame提供索引功能。

1 Series对象

1.1 创建 Series 对象

Series对象内部结构：一个ndarray用来保存数据，一个index用来保存索引。类似Numpy的一维数组，但是增加了“标签”，具有数据和索引。

• 通过列表和数组创建
  • data：数据
  • index：索引
  • name：名称

其中name的作用：

1. 创建DataFrame时自动变成列名
2. 合并时作为对齐依据
3. 导出csv时成为列名

import numpy as np
import pandas as pd
ser1 = pd.Series(data=np.arange(4), index=['春', '夏', '秋', '冬'], name='季节')
ser1

春    0
夏    1
秋    2
冬    3
Name: 季节, dtype: int32

• 通过字典创建
  • 字典的键就是索引
  • 字典的值就是数据

ser2 = pd.Series(data={'春': 1, '夏': 2, '秋': 3, '冬': 4})
ser2

春    1
夏    2
秋    3
冬    4
dtype: int64

1.2 Series 的运算

由于 Pandas 是基于 Numpy 开发的，所以很多性质和数组是一样的，比如矢量化运算和广播。

1.2.1 标量运算

ser1 += 10
ser1

春    10
夏    11
秋    12
冬    13
dtype: int32

1.2.2 矢量运算

ser1 += ser2
ser1

春    11
夏    13
秋    15
冬    17
dtype: int64

1.3 Series 的属性

• dtype：返回Series对象的数据类型

ser1.dtype

dtype('int64')

• size：返回Series对象中元素的个数

ser1.size

4

• index：返回Series对象的索引Index对象

print('索引对象', ser1.index)
print('通过下标取出具体索引', ser1.index[0])

索引对象 Index(['春', '夏', '秋', '冬'], dtype='object')
通过下标取出具体索引 春

• values：以ndarray的形式返回Series对象的值

print(ser1.values)
print('通过下标取出具体值', ser1.values[0])

[11 13 15 17]
通过下标取出具体值 11

1.4 Series 的方法

1.4.1 描述性统计

print('计数：', ser1.count())
print('求和：', ser1.sum())
print('均值：', ser1.mean())
print('中位数：', ser1.median())
print('最小值：', ser1.min())
print('最大值：', ser1.max())
print('标准差：', ser1.std())
print('方差：', ser1.var())

计数： 4
求和： 56
均值： 14.0
中位数： 14.0
最小值： 11
最大值： 17
标准差： 2.581988897471611
方差： 6.666666666666667

• describe()：获取描述性统计信息。

ser1.describe()

count     4.000000
mean     14.000000
std       2.581989
min      11.000000
25%      12.500000
50%      14.000000
75%      15.500000
max      17.000000
dtype: float64

describe()返回的是一个Series对象，所以可以通过索引访问。

print('平均值：', ser1.describe()['mean'])
print(f"最大值，最小值：\n{ser1.describe()[['max', 'min']]}")

平均值： 14.0
最大值，最小值：
max    17.0
min    11.0
dtype: float64

1.4.2 处理数据

• isnull()：空值判断
• notnull()：非空值判断

ser2 = pd.Series(data=[10, 20, np.nan, 30, np.nan])
ser2.isnull()

0    False
1    False
2     True
3    False
4     True
dtype: bool

• dropna()：删除空值
• fillna()：填充空值

处理数据的方法都有一个inplace参数，默认为False。

• inplace=False：处理完成返回新的对象
• inplace=True：在原对象上进行处理

ser2.dropna()

0    10.0
1    20.0
3    30.0
dtype: float64

ser2.fillna(66, inplace=True)
ser2

0    10.0
1    20.0
2    66.0
3    30.0
4    66.0
dtype: float64

• duplicated()：检测重复数据
• drop_duplicates()：删除重复数据
• unique：去除重复数据，返回一个数组

ser2.duplicated()

0    False
1    False
2    False
3    False
4     True
dtype: bool

ser2.drop_duplicates()

0    10.0
1    20.0
2    66.0
3    30.0
dtype: float64

ser2.unique()

array([10., 20., 66., 30.])

1.4.3 排序

• sort_index()：根据索引排序，默认升序
• sort_values()：根据值排序，默认升序

使用ascending=False参数可以实现降序排列，排序结果返回一个新的 Series 对象，原对象不变。

ser3 = pd.Series(data=[30, 10, 20, 10, 50], index=['Bob', 'Alice', 'John', 'Eve', 'Jack'])

ser3.sort_index()

Alice    10
Bob      30
Eve      10
Jack     50
John     20
dtype: int64

ser3.sort_values(ascending=False, inplace=True)
ser3

Jack     50
Bob      30
John     20
Alice    10
Eve      10
dtype: int64

• head(n)：返回前 n 个元素，默认 n=5
• tail(n)：返回后 n 个元素，默认 n=5

ser3.head(3)

Jack    50
Bob     30
John    20
dtype: int64

ser3.tail(2)

Alice    10
Eve      10
dtype: int64

1.4.4 绘制图表

Series对象可以直接绘制图表，默认绘制折线图，还可以绘制柱状图、饼图等，只需指定kind参数即可。默认会使用索引作为横坐标，值作为纵坐标。

import matplotlib.pyplot as plt
ser3.plot(kind='bar')

2 DataFrame 对象

DataFrame是一个二维的表格型数据结构，既有行索引，也有列索引，可以将其看作由多个Series按列组成的一个字典。是 Pandas 中最常用的数据结构，可以用来保存和处理异质的二维数据，每个列可以是不同的数据类型，这也是和 NumPy 数组的最大区别。

数据表格三要素贯穿 Pandas 数据分析的始终：

• column：对应着列名，也就是列索引
• index：代表行索引
• value：则指代具体的数据值

2.1 创建 DataFrame 对象

2.1.1 通过二维数组/列表创建

data指定数据，columns指定列名，index指定行索引。
如果没有指定索引，则默认从 0 开始。如果没有指定列名，则默认从 0 开始。

score = np.random.randint(0, 101, size=(5, 3))
course = ['语文', '数学', '英语']
stu_id = ['1001', '1002', '1003', '1004', '1005']
df1 = pd.DataFrame(data=score, columns=course, index=stu_id)
df1

	语文	数学	英语
1001	1	83	92
1002	89	69	26
1003	90	12	74
1004	83	86	47
1005	73	93	71

2.1.2 通过字典创建

字典嵌套列表：按照列名进行创建 DataFrame 对象。

info1 = {
'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
'年龄': [18, 19, 20, 21],
'性别': ['男', '女', '男', '女']
}
df2 = pd.DataFrame(data=info1)
df2

	姓名	年龄	性别
0	张三	18	男
1	李四	19	女
2	王五	20	男
3	赵六	21	女

列表嵌套列表：按照行进行创建 DataFrame 对象。

info2 = [
{'姓名': '张三', '年龄': 18, '性别': '男'},
{'姓名': '李四', '年龄': 19, '性别': '女'},
{'姓名': '王五', '年龄': 20, '性别': '男'},
{'姓名': '赵六', '年龄': 21, '性别': '女'}
]
df3 = pd.DataFrame(data=info2)
df3

	姓名	年龄	性别
0	张三	18	男
1	李四	19	女
2	王五	20	男
3	赵六	21	女

2.2 数据读取和存储

实际应用中，单独创建数据结构的情况较少，更多的是通过读取外部数据文件来创建数据结构。

2.2.1 读取 Excel

通过read_excel读取 Excel 文件，默认读取第一个 sheet，可以通过sheet_name参数指定读取的 sheet。

data1 = pd.read_excel('data/data1.xlsx')
data1

	张三	88	100	90
0	李四	82	65	52
1	王五	80	92	60

Pandas 默认会将第一行数据作为列名，如果想自定义列名，可以将header=None告诉Pandas数据中没有表头，然后通过names参数指定列名。

data1 = pd.read_excel('data/data1.xlsx', header=None, names=['姓名', '语文', '数学', '英语'])
data1

	姓名	语文	数学	英语
0	张三	88	100	90
1	李四	82	65	52
2	王五	80	92	60

此外读取数据还有很多参数，比如：

• index_col：指定哪一列作为行索引
• usecols：指定读取哪些列
• nrows：指定读取多少行
• dtype：指定列的数据类型

2.2.2 读取 CSV

通过read_csv函数可以读取 CSV 文件，默认使用UTF-8编码格式，如果是其他编码格式，可以通过encoding参数指定。

data2 = pd.read_csv('data/data2.csv')
data2

	姓名	语文	数学	英语
0	张三	88	100	90
1	李四	82	65	52
2	王五	80	92	60

大多数CSV文件以逗号分隔，如果是其他字符分
隔，可以通过sep参数指定分隔符。

pd.read_csv('data/data2.csv', sep='\t')

在某些Python版本读取中文路径会报错，因为默认读取引擎是C语言，可以通过engine参数指定为Python引擎。

pd.read_csv('data/data2.csv'mengine='python')

2.2.3 读取其他文件

Excel和CSV是最常用的，其他文件读取简单了解，读取文件的大部分参数是通用的。

• read_table()： 读取文本文件
• read_json()： 读取 JSON 文件

2.2.4 存储数据

在Pandas中存储数据直接使用to_xxx()方法即可，默认会把索引也存储进去，如果不需要索引，可以通过index=False参数去掉索引。

data2.to_excel('data/new_data2.xlsx', index=False)

2.3 DataFrame 的属性

• columns：列索引
• index：行索引
• values：数据值

print(data2)
print('\n列索引：', data2.columns)
print('行索引：', data2.index)
print('数据值：\n', data2.values)

   姓名  语文   数学  英语
0  张三  88  100  90
1  李四  82   65  52
2  王五  80   92  60
列索引： Index(['姓名', '语文', '数学', '英语'], dtype='object')
行索引： RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)
数据值：
 [['张三' 88 100 90]
 ['李四' 82 65 52]
 ['王五' 80 92 60]]

• dtypes：每一列的数据类型

data2.dtypes

姓名    object
语文     int64
数学     int64
英语     int64
dtype: object

• ndim：维度
• shape：形状
• size：元素个数

print('维度', data2.ndim)
print('形状', data2.shape)
print('元素个数', data2.size)

维度 2
形状 (3, 4)
元素个数 12

2.4 DataFrame 的方法

• info()：查看DataFrame的基本信息

data2.info()

RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 4 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype
---  ------  --------------  -----
 0   姓名      3 non-null      object
 1   语文      3 non-null      int64
 2   数学      3 non-null      int64
 3   英语      3 non-null      int64
dtypes: int64(3), object(1)
memory usage: 224.0+ bytes

• describe()：获取统计性描述信息

DataFrame也有很多统计性描述信息的方法，和Series一致，此处不再赘述。不过多了一个axis参数控制聚合轴向：

• axis=0：按列进行统计
• axis=1：按行进行统计

data2.describe()

	语文	数学	英语
count	3.000000	3.000000	3.000000
mean	83.333333	85.666667	67.333333
std	4.163332	18.339393	20.033306
min	80.000000	65.000000	52.000000
25%	81.000000	78.500000	56.000000
50%	82.000000	92.000000	60.000000
75%	85.000000	96.000000	75.000000
max	88.000000	100.000000	90.000000

• cumsum()：累计和
• cumprod()：累计积
• cummax()：累计最大值
• cummin()：累计最小值

data2.cumsum()

	姓名	语文	数学	英语
0	张三	88	100	90
1	张三李四	170	165	142
2	张三李四王五	250	257	202

data2.cummin()

	姓名	语文	数学	英语
0	张三	88	100	90
1	张三	82	65	52
2	张三	80	65	52

• head(n)：查看前n行数据，默认n=5
• tail(n)：查看后n行数据，默认n=5

data2.head(2)

	姓名	语文	数学	英语
0	张三	88	100	90
1	李四	82	65	52

data2.tail(3)

	姓名	语文	数学	英语
0	张三	88	100	90
1	李四	82	65	52
2	王五	80	92	60

• sort_index()：根据索引排序，默认升序
• sort_values()：根据值排序，默认升序

使用ascending=False参数可以实现降序排列。

data2.sort_index(ascending=False)

	姓名	语文	数学	英语
2	王五	80	92	60
1	李四	82	65	52
0	张三	88	100	90

data2.sort_values('英语')

	姓名	语文	数学	英语
1	李四	82	65	52
2	王五	80	92	60
0	张三	88	100	90

3 Index 对象

Index用来唯一标识 DataFrame 中的每一行数据，就像数据库表中的主键一样，但它不强制要求是唯一的，类似于一维数组，存储着用于标记各行数据的标签。

3.1 Index 的特点

1. 标签：作为行标签使用，用来访问特定行df.loc[行标签]
2. 对齐：两个DataFrame之间运算（比如加法、合并等）时，Pandas根据Index和Column自动将数据对齐，而不需要行和列的顺序相同
3. 不可变性：Index对象一旦创建，不允许被修改，所有修改索引必须整体修改

3.2 Index 常用操作

data2

	姓名	语文	数学	英语
0	张三	88	100	90
1	李四	82	65	52
2	王五	80	92	60

index：查看index

data2.index

RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)

set_index()：将普通列设为行索引。

df.set_index(keys, drop=True, inplace=False)

• keys：新索引的列名或列名列表
• drop：用于创建新索引的列是否从表中删除，默认为True
• inplace：是否在原表修改

data3 = data2.set_index('姓名')
data3

	语文	数学	英语
姓名
张三	88	100	90
李四	82	65	52
王五	80	92	60

• reset_index：set_index的逆操作，将索引重置为普通列，并且创建一个新的RangeIndex作为索引。

df.reset_index(drop=False, name=None, inplace=False)

• drop：是否删除原有索引，不转化为普通列，默认为False
• names：指定转为为普通列之后的名称
• inplace：是否在原表修改

data3.reset_index(names='大名')

	大名	语文	数学	英语
0	张三	88	100	90
1	李四	82	65	52
2	王五	80	92	60