pandas常用函数

1 import语句

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
import datetime
import re

2 文件读取

df = pd.read_csv(path='file.csv')
参数:header=None  用默认列名,0,1,2,3...
     names=['A', 'B', 'C'...] 自定义列名
     index_col='A'|['A', 'B'...]  给索引列指定名称,如果是多重索引,可以传list
     skiprows=[0,1,2] 需要跳过的行号,从文件头0开始,skip_footer从文件尾开始
     nrows=N 需要读取的行数,前N行
     chunksize=M 返回迭代类型TextFileReader,每M条迭代一次,数据占用较大内存时使用
     sep=':'数据分隔默认是',',根据文件选择合适的分隔符,如果不指定参数,会自动解析
     skip_blank_lines=False 默认为True,跳过空行,如果选择不跳过,会填充NaN
     converters={'col1', func} 对选定列使用函数func转换,通常表示编号的列会使用(避免转换成int)

dfjs = pd.read_json('file.json')  可以传入json格式字符串
dfex = pd.read_excel('file.xls', sheetname=[0,1..]) 读取多个sheet页,返回多个df的字典

 

3 数据预处理

df.duplicated()           返回各行是否是上一行的重复行
df.drop_duplicates()      删除重复行,如果需要按照列过滤,参数选填['col1', 'col2',...]
df.fillna(0)              用实数0填充na
df.dropna()               axis=0|1  0-index 1-column
                          how='all'|'any' all-全部是NA才删  any-只要有NA就全删
del df['col1']            直接删除某一列              
df.drop(['col1',...], aixs=1)   删除指定列,也可以删除行                          
df.column = col_lst       重新制定列名
df.rename(index={'row1':'A'},   重命名索引名和列名
          columns={'col1':'A1'})  
df.replace(dict)          替换df值,前后值可以用字典表,{1:‘A’, '2':'B'}

def get_digits(str):
    m = re.match(r'(\d+(\.\d+)?)', str.decode('utf-8'))
    if m is not None:   
        return float(m.groups()[0])
    else:
        return 0
df.apply(get_digits)      DataFrame.apply,只获取小数部分,可以选定某一列或行
df['col1'].map(func)      Series.map,只对列进行函数转换

pd.merge(df1, df2, on='col1', 
         how='inner',sort=True) 合并两个DataFrame,按照共有的某列做内连接(交集),outter为外连接(并集),结果排序

pd.merge(df1, df2, left_on='col1', 
         right_on='col2')   df1 df2没有公共列名,所以合并需指定两边的参考列


pd.concat([sr1, sr2, sr3,...], axis=0) 多个Series堆叠成多行,结果仍然是一个Series
pd.concat([sr1, sr2, sr3,...], axis=1) 多个Series组合成多行多列,结果是一个DataFrame,索引取并集,没有交集的位置填入缺省值NaN

df1.combine_first(df2)   用df2的数据补充df1的缺省值NaN,如果df2有更多行,也一并补上

df.stack()              列旋转成行,也就是列名变为索引名,原索引变成多层索引,结果是具有多层索引的Series,实际上是把数据集拉长

df.unstack()            将含有多层索引的Series转换为DataFrame,实际上是把数据集压扁,如果某一列具有较少类别,那么把这些类别拉出来作为列
df.pivot()              实际上是unstack的应用,把数据集压扁

pd.get_dummies(df['col1'], prefix='key') 某列含有有限个值,且这些值一般是字符串,例如国家,借鉴位图的思想,可以把k个国家这一列量化成k列,每列用0、1表示

4 数据筛选

df.columns             列名,返回Index类型的列的集合
df.index               索引名,返回Index类型的索引的集合
df.shape               返回tuple,行x列
df.head(n=N)           返回前N条
df.tail(n=M)           返回后M条
df.values              值的二维数组,以numpy.ndarray对象返回
df.index               DataFrame的索引,索引不可以直接赋值修改
df.reindex(index=['row1', 'row2',...]
           columns=['col1', 'col2',...]) 根据新索引重新排序
df[m:n]                   切片,选取m~n-1行
df[df['col1'] > 1]     选取满足条件的行
df.query('col1 > 1')   选取满足条件的行
df.query('col1==[v1,v2,...]') 
df.ix[:,'col1']        选取某一列
df.ix['row1', 'col2']  选取某一元素
df.ix[:,:'col2']       切片选取某一列之前(包括col2)的所有列
df.loc[m:n]            获取从m~n行(推荐)
df.iloc[m:n]           获取从m~n-1行
df.loc[m:n-1,'col1':'coln']   获取从m~n行的col1~coln列


sr=df['col']           取某一列,返回Series
sr.values              Series的值,以numpy.ndarray对象返回
sr.index               Series的索引,以index对象返回

5 数据运算与排序

df.T                   DataFrame转置
df1 + df2              按照索引和列相加,得到并集,NaN填充
df1.add(df2, fill_value=0) 用其他值填充
df1.add/sub//mul/div   四则运算的方法
df - sr                DataFrame的所有行同时减去Series
df * N                 所有元素乘以N
df.add(sr, axis=0)     DataFrame的所有列同时减去Series


sr.order()             Series升序排列
df.sort_index(aixs=0, ascending=True) 按行索引升序
df.sort_index(by=['col1', 'col2'...])  按指定列优先排序
df.rank()              计算排名rank值

6 数学统计

sr.unique             Series去重
sr.value_counts()     Series统计频率,并从大到小排序,DataFrame没有这个方法
sr.describe()         返回基本统计量和分位数

df.describe()         按各列返回基本统计量和分位数
df.count()            求非NA值得数量
df.max()              求最大值
df.min()              求最大值
df.sum(axis=0)        按各列求和
df.mean()             按各列求平均值
df.median()           求中位数
df.var()              求方差
df.std()              求标准差
df.mad()              根据平均值计算平均绝对利差
df.cumsum()           求累计和
sr1.corr(sr2)         求相关系数
df.cov()              求协方差矩阵
df1.corrwith(df2)     求相关系数

pd.cut(array1, bins)  求一维数据的区间分布
pd.qcut(array1, 4)    按指定分位数进行区间划分,4可以替换成自定义的分位数列表   

df['col1'].groupby(df['col2']) 列1按照列2分组,即列2作为key
df.groupby('col1')    DataFrame按照列1分组
grouped.aggreagte(func) 分组后根据传入函数来聚合
grouped.aggregate([f1, f2,...]) 根据多个函数聚合,表现成多列,函数名为列名
grouped.aggregate([('f1_name', f1), ('f2_name', f2)]) 重命名聚合后的列名
grouped.aggregate({'col1':f1, 'col2':f2,...}) 对不同的列应用不同函数的聚合,函数也可以是多个


df.pivot_table(['col1', 'col2'], 
               rows=['row1', 'row2'], 
               aggfunc=[np.mean, np.sum]
               fill_value=0,
               margins=True)  根据row1, row2对col1, col2做分组聚合,聚合方法可以指定多种,并用指定值替换缺省值


pd.crosstab(df['col1'], df['col2']) 交叉表,计算分组的频率
posted @ 2017-12-04 09:59  Rex_Blog  阅读(6206)  评论(0编辑  收藏