Pandas入门1（DataFrame+Series读写/Index+Select+Assign）pythonMichael是个半路程序员- | ImapBox

Pandas入门1（DataFrame+Series读写/Index+Select+Assign）pythonMichael是个半路程序员-

18 五月
星期一, 18 五月 2020 14:00 Last Updated on 星期一, 18 五月 2020 14:00 0 Comments

learn from https://www.kaggle.com/learn/pandas

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1. Creating, Reading and Writing

1.1 DataFrame 数据框架

  • 创建DataFrame，它是一张表，内部是字典，key ：[value_1,...,value_n]
#%% # -*- coding:utf-8 -*- # @Python Version: 3.7 # @Time: 2020/5/16 21:10 # @Author: Michael Ming # @Website: https://michael.blog.csdn.net/ # @File: pandasExercise.ipynb # @Reference: https://www.kaggle.com/learn/pandas import pandas as pd  #%% pd.DataFrame({'Yes':[50,22],"No":[131,2]})

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fruits = pd.DataFrame([[30, 21],[40, 22]], columns=['Apples', 'Bananas'])

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  • 字典内的value也可以是：字符串
pd.DataFrame({"Michael":['handsome','good'],"Ming":['love basketball','coding']})

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  • 给数据加索引index，index=['index1','index2',...]
pd.DataFrame({"Michael":['handsome','good'],"Ming":['love basketball','coding']},              index=['people1 say','people2 say'])

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1.2 Series 序列

  • Series 是一系列的数据，可以看成是 list
pd.Series([5,2,0,1,3,1,4]) 0 5 1 2 2 0 3 1 4 3 5 1 6 4 dtype: int64
  • 也可以把数据赋值给Series，只是Series没有列名称，只有总的名称
  • DataFrame本质上是多个Series粘在一起
pd.Series([30,40,50],index=['2018销量','2019销量','2020销量'],           name='博客访问量') 2018销量    30 2019销量    40 2020销量    50 Name: 博客访问量, dtype: int64

1.3 Reading 读取数据

  • 读取csv（"Comma-Separated Values"）文件，pd.read_csv('file')，存入一个DataFrame
wine_rev = pd.read_csv("winemag-data-130k-v2.csv") 
wine_rev.shape # 大小 (129971, 14) 
wine_rev.head() # 查看头部5行

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  • 可以自定义索引列，index_col=, 可以是列的序号，或者是列的 name
wine_rev = pd.read_csv("winemag-data-130k-v2.csv", index_col=0) wine_rev.head()

（下图比上面少了一列，因为定义了index列为0列）
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  • 保存，to_csv('xxx.csv')
wine_rev.to_csv('XXX.csv')

2. Indexing, Selecting, Assigning

2.1 类python方式的访问

item.col_name # 缺点，不能访问带有空格的名称的列，[]操作可以 item['col_name'] 
wine_rev.country wine_rev['country'] 0            Italy 1         Portugal 2               US 3               US 4               US             ... 129966     Germany 129967          US 129968      France 129969      France 129970      France Name: country, Length: 129971, dtype: object 
wine_rev['country'][0] # 'Italy',先取列，再取行 wine_rev.country[1] # 'Portugal'

2.2 Pandas特有的访问方式

2.2.1 iloc 基于index访问

  • 要选择DataFrame中的第一行数据，我们可以使用以下代码：

  • wine_rev.iloc[0]

country                                                              Italy description              Aromas include tropical fruit, broom, brimston... designation                                                   Vulkà Bianco points                                                                  87 price                                                                  NaN province                                                 Sicily & Sardinia region_1                                                              Etna region_2                                                               NaN taster_name                                                  Kerin O’Keefe taster_twitter_handle                                         @kerinokeefe title                                    Nicosia 2013 Vulkà Bianco  (Etna) variety                                                        White Blend winery                                                             Nicosia Name: 0, dtype: object

loc和iloc都是行第一，列第二，跟上面python操作是相反的

  • wine_rev.iloc[:,0]，获取第一列，: 表示所有的
0            Italy 1         Portugal 2               US 3               US 4               US             ... 129966     Germany 129967          US 129968      France 129969      France 129970      France Name: country, Length: 129971, dtype: object
  • wine_rev.iloc[:3,0]，:3 表示 [0:3)行 0,1,2
0       Italy 1    Portugal 2          US Name: country, dtype: object
  • 也可以用离散的list，来取行，wine_rev.iloc[[1,2],0]
1    Portugal 2          US Name: country, dtype: object
  • 取最后几行，wine_rev.iloc[-5:]，倒数第5行到结束

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2.2.2 loc 基于label标签访问

  • wine_rev.loc[0, 'country']，行也可以使用 [0,1]表示离散行，列不能使用index
'Italy'
  • wine_rev.loc[ : 3, 'country']，跟iloc不一样，这里包含了3号行，loc包含末尾的
0       Italy 1    Portugal 2          US 3          US Name: country, dtype: object
  • wine_rev.loc[ 1 : 3, ['country','points']]，多列用 list 括起来

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  • loc 的优势，例如有用字符串 index 的行，df.loc['Apples':'Potatoes']可以选取

2.3 set_index() 设置索引列

  • set_index() 可以重新设置索引，wine_rev.set_index("title")

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2.4 Conditional selection 按条件选择

2.4.1 布尔符号 &，|，==

  • wine_rev.country == 'US'，按国家查找， 生成了Series of True/False，可用于 loc
0 False 1 False 2 True 3 True 4 True ... 129966 False 129967 True 129968 False 129969 False 129970 False Name: country, Length: 129971, dtype: bool
  • wine_rev.loc[wine_rev.country == 'US']，把 US 的行全部选出来

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  • wine_rev.loc[(wine_rev.country == 'US') & (wine_rev.points >= 90)]，US的&且得分90以上的
  • 还可以用 | 表示或（像C++的位运算符号）

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2.4.2 Pandas内置符号 isin，isnull、notnull

  • wine_rev.loc[wine_rev.country.isin(['US','Italy'])]，只选 US 和 Italy 的行

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  • wine_rev.loc[wine_rev.price.notnull()]，价格不为空的
  • wine_rev.loc[wine_rev.price.isnull()]，价格为NaN的

2.5 Assigning data 赋值

2.5.1 赋值常量

  • wine_rev['critic'] = 'Michael'，新加了一列
  • wine_rev.country = 'Ming'，已有的列的value会直接被覆盖

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2.5.2 赋值迭代的序列

  • wine_rev['test_id'] = range(len(wine_rev),0,-1)

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