数据分析从入门到精通 2.pandas修真之前戏基础

本文主要是介绍数据分析从入门到精通 2.pandas修真之前戏基础，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

从爱上自己那天起，人生才真正开始

—— 24.5.6

为什么学习pandas

numpy已经可以帮助我们进行数据的处理了，那么学习pandas的目的是什么呢?
numpy能够帮助我们处理的是数值型的数据，当然在数据分析中除了数值型的数据还有好多其他类型的数据(字符串时间序列)，那么pandas就可以帮我们很好的处理除了数值型的其他数据!

什么是pandas?

首先先来认识pandas中的两个常用的类
Series
DataFrame

Series类

Series是一种类似与一维数组的对象，由下面两个部分组成:

values:一组数据(ndarray类型)
index:相关的数据索引标签

Series的创建

由列表创建

from pandas import Series
# Series的创建
# 由列表创建
s1 = Series(data=[1,2,3,"four"])
print(s1)
print("——————————————————————————————————————")

由numpy数组创建

# 由numpy数组创建
import numpy as np
s2 = Series(data=np.random.randint(0,100,size=(3)))
print(s2)
print("——————————————————————————————————————")

index参数用来指定显示索引的 默认的0，1，2，3为隐式索引

# index参数用来指定显示索引的 默认的0，1，2，3为隐式索引
s3 = Series(data=[1,2,3,"four"],index=['a','b','c','d'])
print(s3)
print("——————————————————————————————————————")

由字典创建

为什么需要有显示索引？

显示索引可以增强series的可读性

# 由字典创建
dic = {'语文':99,'数学':100,'英语':100
}
s4 = Series(data=dic)
print(s4)
print("——————————————————————————————————————")

Seires的索引和切片

dic = {'语文':99,'数学':100,'英语':100
}
s4 = Series(data=dic)
print(s4)
print("——————————————————————————————————————")# 索引
print(s4[0])
print(s4.语文)
# 切片
print(s4[0:2])

Series的常用属性

shape：返回数组的形状

size：返回数组元素的个数

index：返回数组的索引

values：返回存储的元素值

# shape：返回数组的形状   ize：返回数组元素的个数   index：返回数组的索引   values：返回存储的元素值
s = Series(data=[1,1,4,"一切都会好的","我一直相信"])
print(f"s.shape={s.shape}")
print(f"s.size={s.size}")
print(f"s.index={s.index}")
print(f"s.values={s.values}")
print(f"s.dtype={s.dtype}")

wAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==

Series的常用方法

head(),tail()

# 导包
import numpy as np
from pandas import Series# 创建Series数组对象
s = Series(data=np.random.randint(60,100,size=(10,)))# head() 显示前n个数组元素，n默认为5
print(f"s={s}")
print(f"s.head()={s.head()}") # 显示数组中前n个对象，默认n是5
print("s.head(2)={s.head(2)}")
print("——————————————————————————————————————")# tail() 显示后n个数组元素，n默认为5
print(f"s={s}")
print(f"s.tail()={s.tail()}") # 显示数组中后n个对象，默认n是5
print("s.tail(2)={s.tail(2)}")
print("——————————————————————————————————————")

unique()

# 导包
import numpy as np
from pandas import Series# 创建Series数组对象
s = Series(data=np.random.randint(60,100,size=(10,)))# unique()去重，去除重复的数据
print(f"s={s}")
print(f"s.unique()={s.unique()}")
print("——————————————————————————————————————")

isnull(),notnull()

# 导包
import numpy as np
from pandas import Series# 创建Series数组对象
s = Series(data=np.random.randint(60,100,size=(10,)))
# isnull 用于判断每个元素是否为空 如果为空返回true，否则返回false
print(f"s.isnull()={s.isnull()}")
print("——————————————————————————————————————")# notnull 用于判断每个元素是否不为空 如果不为空返回true，否则返回false
print(f"s.notnull()={s.notnull()}")
print("——————————————————————————————————————")

add()加法、 sub()减法、 mul()乘法、 div()除法

Seriese的算术法则

—— 法则：索引一致的元素进行算术运算否则补空

DataFrame类

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的使用场景从一维拓展到多维。DataFrame既有行索引，也有列索引。
行索引：index
列索引：columns
索引所对的值：values

DataFrame的创建

ndarray创建

# 导包
from pandas import DataFrame
import numpy as np# DataFrame的创建
# ndarray创建
df1 = DataFrame(data=[[1,2,3],[4,5,6]])
print(df1)df2 = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(6,4)))
print(df2)

字典创建

# DataFrame的创建
# 字典创建
dic = {'name':["张三","李四","王老五"],"salary":[1000,2000,3000]
}df3 = DataFrame(data=dic)
print(df3)

DataFrame的属性

values： 二维数组存储的数据

columns：返回列索引

index：返回行索引

shape：返回形状（几行几列）

# 导包
from pandas import DataFrame
import numpy as np# DataFrame的创建
# ndarray创建
df = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(6,4)))
print(df)
print(df.values)
print(df.index)
print(df.columns)
print(df.shape)
print(df.dtypes)

练习

根据以下考试成绩表，创建一个DataFrame，命名为df:
张三李四

        语文 150 0
        数学 150 0
        英语 150 0
        理综 300 0

# 导包
from pandas import DataFrame
import numpy as npdic = {"张三":[150,150,150,300],"李四":[0,0,0,0]
}
df = DataFrame(data=dic,index=["语文","数学","英语","理综"])
print(df)

DataFrame索引操作

对行进行索引，取列

# 导包
from pandas import DataFrame
import numpy as np# DataFrame索引操作
# 创建数据源
# 行索引是显示的，列索引是隐式的 列索引是显示的：a、b、c、d
df = DataFrame(data=np.random.randint(60,100,size=(8,4)),columns=['a','b','c','d'])print("取单列：")
# 对行进行索引
# 取单列，如果df有显示的索引，通过索引机制取行或者列的时候只能使用显示索引
print(df['a'])
print("——————————————————————————————————————")# 用隐式索引取单列
print("隐式索引取单列")
print(df.iloc[0])
print("——————————————————————————————————————")# 取多列 需要两个中括号
print("取多列：")
print(df[['a','b','c']])
print("——————————————————————————————————————")# 通过隐式索引取列
print("隐式索引取列：")
print(df.iloc[0])
print("——————————————————————————————————————")

对列进行索引，取行

# 导包
from pandas import DataFrame
import numpy as np# DataFrame索引操作
# 创建数据源
# 行索引是显示的，列索引是隐式的 列索引是显示的：a、b、c、d
df = DataFrame(data=np.random.randint(60,100,size=(8,4)),columns=['a','b','c','d'])# 对列进行索引
# 隐式索引取单行
print("隐式索引取单行：")
print(df.iloc[0])
print("——————————————————————————————————————")# 取多行 需要两个中括号
# 隐式索引取多行
print("隐式索引取多行：")
print(df.iloc[[0,3,5]])
print("——————————————————————————————————————")# 显示索引取单行
print("显式索引取单行：")
print(df.loc[0])# 显示索引取多行
# 由于数组没有显示索引，所以iloc和loc都可以求隐式索引，如果数组中有显示索引，loc后面只能跟显示索引不能跟隐式索引
print("显式索引取多行：")
print(df.iloc[[0,3,5]])
print("——————————————————————————————————————")

对元素进行索引

# 导包
from pandas import DataFrame
import numpy as np# DataFrame索引操作
# 创建数据源
# 行索引是显示的，列索引是隐式的 列索引是显示的：a、b、c、d
df = DataFrame(data=np.random.randint(60,100,size=(8,4)),columns=['a','b','c','d'])# 对元素进行索引
print("对元素进行索引")
print("取单个元素")
print(df.iloc[0,2])
print(df.loc[0,'a'])
print("——————————————————————————————————————")print("取多个元素")
print(df.iloc[[1, 3, 5], 2])

—— iloc：

通过隐式索引取行

—— loc：

通过显示索引取行

总结

df索引和切片操作

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

切片:
df[index1:index3]:切行

df.iloc[:,col1:col3]:切列

DataFrame的运算

—— 同Series运算一致