Pandas中DataFrame常用操作指南

2022-06-21 15:22:10 作者：夜月xl

DataFrame是pandas最常用的对象,其类似于excel中的表格,完成数据读取后,数据就以DataFrame数据结构存储在内存中,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Pandas中DataFrame常用操作的相关资料,需要的朋友可以参考下

前言

Pandas是Python下一个开源数据分析的库，它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作。

1. 基本使用：

创建DataFrame. DataFrame是一张二维的表，大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表。

Excel 2007及其以后的版本的最大行数是1048576，最大列数是16384，超过这个规模的数据Excel就会弹出个框框“此文本包含多行文本，无法放置在一个工作表中”。

Pandas处理上千万的数据是易如反掌的sh事情，同时随后我们也将看到它比SQL有更强的表达能力，可以做很多复杂的操作，要写的code也更少。说了一大堆它的好处，要实际感触还得动手码代码。

首要的任务就是创建一个DataFrame，它有几种创建方式：

列表，序列(pandas.Series), numpy.ndarray的字典
二维numpy.ndarray
别的DataFrame
结构化的记录(structured arrays)

其中，我最喜欢的是通过二维ndarray创建DataFrame，因为代码敲得最少：

import  pandas as pd
import  numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn( 3 , 4 ))
df
0 1 2 3
0 0.236175 - 0.394792 - 0.171866 0.304012
1 0.651926 0.989046 0.160389 0.482936
2 - 1.039824 0.401105 - 0.492714 - 1.220438

当然你还可以从mysql数据库或者csv文件中载入数据到dataframe。

dataframe中index用来标识行，column标识列，shape表示维度。

# 获得行索引信息
df.index
# 获得列索引信息
df.columns
# 获得df的size
df.shape
# 获得df的行数
df.shape[0]
# 获得df的 列数
df.shape[1]
# 获得df中的值
df.values

通过describe方法，我们可以对df中的数据有个大概的了解：

df.describe()
0 1 2 3
count 3.000000 3.000000 3.000000 3.000000
mean - 0.050574 0.331786 - 0.168064 - 0.144496
std 0.881574 0.694518 0.326568 0.936077
min - 1.039824 - 0.394792 - 0.492714 - 1.220438
25 % - 0.401824 0.003156 - 0.332290 - 0.458213
50 % 0.236175 0.401105 - 0.171866 0.304012
75 % 0.444051 0.695076 - 0.005739 0.393474
max 0.651926 0.989046 0.160389 0.482936

2. 数据select, del, update。

按照列名select:

df[ 0 ]
 
0 0.236175
1 0.651926
2 - 1.039824

按照行数select:

df[: 3 ] #选取前3行

按照索引select:

df.loc[ 0 ]
 
0 0.236175
1 - 0.394792
2 - 0.171866
3 0.304012

按照行数和列数select:

df.iloc[ 3 ] #选取第3行
df.iloc[ 2 : 4 ] #选取第2到第3行
df.iloc[ 0 , 1 ] #选取第0行1列的元素
dat.iloc[: 2 , : 3 ] #选取第0行到第1行，第0列到第2列区域内的元素
df1.iloc[[1,3,5],[1,3]] #选取第1，3，5行，第1，3列区域内的元素

删除某列：

del df[0]
df
1 2 3
0 - 0.394792 - 0.171866 0.304012
1 0.989046 0.160389 0.482936
2 0.401105 - 0.492714 - 1.220438

删除某行：

5
df.drop(0)
 
1 2 3
1 0.989046 0.160389 0.482936
2 0.401105 - 0.492714 - 1.220438

3.运算。

基本运算：

df[ 4 ] = df[ 1 ] + df[ 2 ]
 
1 2 3 4
0 - 0.394792 - 0.171866 0.304012 - 0.566659
1 0.989046 0.160389 0.482936 1.149435
2 0.401105 - 0.492714 - 1.220438 - 0.091609

map运算，和python中的map有些类似：

df[ 4 ]. map ( int )
0 0
1 1
2 0

apply运算：

df. apply ( sum )
 
1 0.995359
2 - 0.504192
3 - 0.433489
4 0.491167

4. Group by 操作。

pandas中的group by 操作是我的最爱，不用把数据导入excel或者mysql就可以进行灵活的group by 操作，简化了分析过程。

df[ 0 ] = [ 'A' , 'A' , 'B' ]
df
 
1 2 3 4 0
0 - 0.394792 - 0.171866 0.304012 - 0.566659 A
1 0.989046 0.160389 0.482936 1.149435 A
2 0.401105 - 0.492714 - 1.220438 - 0.091609 B
 
g = df.groupby([ 0 ])
 
g.size()
 
A 2
B 1
 
g. sum ()
 
1 2 3 4
0
A 0.594254 - 0.011478 0.786948 0.582776
B 0.401105 - 0.492714 - 1.220438 - 0.091609

5. 导出到csv文件

dataframe可以使用to_csv方法方便地导出到csv文件中，如果数据中含有中文，一般encoding指定为”utf-8″,否则导出时程序会因为不能识别相应的字符串而抛出异常，index指定为False表示不用导出dataframe的index数据。

df.to_csv(file_path, encoding='utf-8', index=False)
df.to_csv(file_path, index=False)

总结

到此这篇关于Pandas中DataFrame操作的文章就介绍到这了,更多相关Pandas DataFrame操作内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！