pandas 常用API

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pandas作为python在数据科学领域关键包之一,熟练其API是必备的

 

我们使用如下缩写:

df:任意的Pandas DataFrame对象

s:任意的Pandas Series对象

同时我们需要做如下的引入:

import pandas as pd

import numpy as np

 

导入数据

pd.read_csv(filename):从CSV文件导入数据

pd.read_table(filename):从限定分隔符的文本文件导入数据

pd.read_excel(filename):从Excel文件导入数据

pd.read_sql(query, connection_object):从SQL表/库导入数据

pd.read_json(json_string):从JSON格式的字符串导入数据

pd.read_html(url):解析URL、字符串或者HTML文件,抽取其中的tables表格

pd.read_clipboard():从你的粘贴板获取内容,并传给read_table()

pd.DataFrame(dict):从字典对象导入数据,Key是列名,Value是数据

 

导出数据

df.to_csv(filename):导出数据到CSV文件

df.to_excel(filename):导出数据到Excel文件

df.to_sql(table_name, connection_object):导出数据到SQL表

df.to_json(filename):以Json格式导出数据到文本文件

 

创建测试对象

pd.DataFrame(np.random.rand(20,5)):创建20行5列的随机数组成的DataFrame对象

pd.Series(my_list):从可迭代对象my_list创建一个Series对象

df.index = pd.date_range('1900/1/30', periods=df.shape[0]):增加一个日期索引

 

查看、检查数据

df.head(n):查看DataFrame对象的前n行

df.tail(n):查看DataFrame对象的最后n行

df.shape[0],    df.shape[1]:分别查看行数和列数

df.info():查看索引、数据类型和内存信息

df.describe():查看数值型列的汇总统计

s.value_counts(dropna=False):查看Series对象的唯一值和计数

s.count() :非空值数量

df.apply(pd.Series.value_counts):查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数

 

数据选取

df[col]:根据列名,并以Series的形式返回列

df[[col1, col2]]:以DataFrame形式返回多列

s.iloc[0]:按位置选取数据

s.loc['index_one']:按索引选取数据

df.iloc[0,:]:返回第一行

df.iloc[0,0]:返回第一列的第一个元素

 

数据清理

df.columns = ['a','b','c']:重命名列名

pd.isnull():检查DataFrame对象中的空值,并返回一个Boolean数组

pd.notnull():检查DataFrame对象中的非空值,并返回一个Boolean数组

df.dropna():删除所有包含空值的行

df.dropna(axis=1):删除所有包含空值的列

df.dropna(axis=1,thresh=n):删除所有小于n个非空值的行

df.fillna(x):用x替换DataFrame对象中所有的空值

s.astype(float):将Series中的数据类型更改为float类型

s.replace(1,'one'):用‘one’代替所有等于1的值

s.replace([1,3],['one','three']):用'one'代替1,用'three'代替3

df.rename(columns=lambda x: x + 1):批量更改列名

df.rename(columns={'old_name': 'new_ name'}):选择性更改列名

df.set_index('column_one'):更改索引列

df.rename(index=lambda x: x + 1):批量重命名索引

 

数据处理:Filter、Sort和GroupBy

df[df[col] > 0.5]:选择col列的值大于0.5的行

df.sort_values(col1):按照列col1排序数据,默认升序排列

df.sort_values(col2, ascending=False):按照列col1降序排列数据

df.sort_values([col1,col2], ascending=[True,False]):先按列col1升序排列,后按col2降序排列数据

df.groupby(col):返回一个按列col进行分组的Groupby对象

df.groupby([col1,col2]):返回一个按多列进行分组的Groupby对象

df.groupby(col1)[col2]:返回按列col1进行分组后,列col2的均值

df.pivot_table(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max):创建一个按列col1进行分组,并计算col2和col3的最大值的数据透视表

df.groupby(col1).agg(np.mean):返回按列col1分组的所有列的均值

data.apply(np.mean):对DataFrame中的每一列应用函数np.mean

data.apply(np.max,axis=1):对DataFrame中的每一行应用函数np.max

df.get_dummies() :one-hot编码

s.map() , df.applymap():映射

 

数据合并

df1.append(df2):将df2中的行添加到df1的尾部

df.concat([df1, df2],axis=1):将df2中的列添加到df1的尾部

df1.join(df2,on=col1,how='inner'):对df1的列和df2的列执行SQL形式的join

 

数据统计

df.describe():查看数据值列的汇总统计

df.mean():返回所有列的均值

df.corr():返回列与列之间的相关系数

df.count():返回每一列中的非空值的个数

df.max():返回每一列的最大值

df.min():返回每一列的最小值

df.median():返回每一列的中位数

df.std():返回每一列的标准差



作者:rol_ling
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来源:简书
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posted @ 2020-03-23 18:29  WeiAR  阅读(...)  评论(...编辑  收藏