Python~Pandas 小白避坑之常用笔记

提示：该文章仅适合小白同学，如有错误的地方欢迎大佬在评论处赐教

前言

1、Pandas是python的一个数据分析包，为解决数据分析任务而创建的；
2、Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具；
3、pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法；它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一；

示例数据(csv,xlsx)地址自行提取-提取码：3uqa：https://pan.baidu.com/s/1Tz-NiSgpCyzOOW5LvPKHEA?pwd=3uqa

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、pandas安装

镜像地址
清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
华中理工大学：http://pypi.hustunique.com/
山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/
豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/

安装最新版本：pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

我的pandas版本：1.1.3；

指定版本安装：pip install pandas==1.1.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

二、数据读取

1.读取xlsx文件

read_excel() 参数介绍：
io：文件地址
sheet_name：工资表中的子表名，默认为：sheet1
index_col： 指定行索引, 默认None， 可以是数字/list
usecols：usecols=[‘user’,“pwd”] 指定user,pwd列进行读取、默认(usecols=None)全部读取
skiprows：根据数字索引跳过行数据，默认从第0行开始

import pandas as pd

sheet1 = pd.read_excel(io='非洲通讯产品销售数据.xlsx', sheet_name='SalesData', skiprows=0, usecols=None)
print(sheet1.head(5))  # 控制台打印前5条数据

2.读取csv文件

read_csv()参数介绍：
filepath_or_buffer：文件地址
sep：以什么分隔，sep=“\t"以tab键分隔，默认以英文逗号(”,")分隔
index_col： 指定行索引, 默认None， 可以是数字/list
usecols：usecols=[‘user’,“pwd”] 指定user,pwd列进行读取、默认(usecols=None)全部读取
skiprows：根据数字索引跳过行数据，默认从第0行开始

import pandas as pd

sheet1 = pd.read_csv(filepath_or_buffer='非洲通讯产品销售数据.csv', sep=',', skiprows=0, usecols=None)
print(sheet1.head(5))  # 控制台打印前5条数据

三、重复值、缺失值、异常值处理、按行、按列剔除

1.重复值统计、剔除：

import pandas as pd

sheet1 = pd.read_csv(filepath_or_buffer='long-customer-train.csv', sep=',', skiprows=0, usecols=None) 
duplicated_num = sheet1.duplicated(subset=['user_id']).sum()  # 统计user_id列 重复值的数量
print("user_id重复列数:", duplicated_num)
sheet1.drop_duplicates('user_id', inplace=True)
duplicated_num = sheet1.duplicated(subset=['user_id']).sum()  # 再次统计user_id列 重复值的数量
print("剔除后-user_id重复列数：", duplicated_num)

2.缺失值统计、剔除：

dropna()参数介绍：
axis：0(对行数据进行剔除)、1(对列数据进行剔除),默认为0
how：any(行中有任意一个空值则剔除)， all(行中全部为空值则剔除)
inplace：是否在该对象进行修改

import pandas as pd

sheet1 = pd.read_csv(filepath_or_buffer='long-customer-train.csv', sep=',', skiprows=0, usecols=None) 
all_null = sheet1.isnull().sum(axis=0).sum()   # 统计所有的缺失值行数
print("缺失值行数:", all_null)
sheet1.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)  # 剔除每行任一个为空值的数据
all_null = sheet1.isnull().sum(axis=0).sum()   # 统计所有的缺失值行数
print("剔除后的缺失值行数：", all_null)

3.遍历pandas对象进行异常值剔除、修改

需求：“Age”列存在数值为-1、0 和“-”的异常值，删除存在该情况的行数据；“Age”列存在空格和“岁”等异常字符，删除这些异常字符但须保留年龄数值

import pandas as pd

sheet1 = pd.read_csv(filepath_or_buffer='long-customer-train.csv', sep=',', skiprows=0, usecols=None) 
print("异常值处理前：")
print(sheet1['Age'].head(5))

for index, row in sheet1.iterrows():
    if '-' in row['Age'] or len(row['Age'].strip()) < 1:  # 异常值特征定义
        sheet1.drop(index=index, inplace=True)  # 根据索引就行剔除
    elif '岁' in row['Age']:
        row['Age'] = row['Age'].replace('岁', '').strip()  # 需要修改的字段定义
        sheet1.loc[index] = row  # 根据索引对该行数据进行修改
    elif float(row['Age']) <= 0:
        sheet1.drop(index=index, inplace=True)
print("异常值处理后：")
print(sheet1['Age'].head(5))

4.按行、按列剔除

import pandas as pd

sheet1 = pd.read_csv(filepath_or_buffer='long-customer-train.csv', sep=',', skiprows=0, usecols=None)
print(sheet1.head(5))
sheet1.drop(index=0, inplace=True)  # 根据索引，行剔除
sheet1.drop(labels=['城市', '地区'], axis=1, inplace=True)  # 按列 删除(城市, 地区)列
print(sheet1.head(5))

四、数据提取、loc、iloc的使用

1.根据列名提取数据

import pandas as pd

sheet1 = pd.read_excel(io='非洲通讯产品销售数据.xlsx', sheet_name='SalesData', skiprows=0, usecols=None)
area_list = sheet1['地区'].values.tolist()  # 提取地区列，转为list
sheet1_data_list = sheet1.values.tolist()
print("地区列：", area_list[:5])  # 一维列表
print("全部列：", sheet1_data_list[:5])  # 二维列表

2.loc数据提取

import pandas as pd

sheet1 = pd.read_excel(io='非洲通讯产品销售数据.xlsx', sheet_name='SalesData', skiprows=0, usecols=None)
sheet1 = sheet1.loc[0:4, ['日期', '国家']]  # 提取前5行, 日期、国家列

3.iloc数据提取

import pandas as pd

sheet1 = pd.read_excel(io='非洲通讯产品销售数据.xlsx', sheet_name='SalesData', skiprows=0, usecols=None)
sheet1 = sheet1.iloc[0:4, 1:3]  # 提取前5行, 1、2、3 列

4.loc常用示例

import pandas as pd

sheet1 = pd.read_excel(io='非洲通讯产品销售数据.xlsx', sheet_name='SalesData', skiprows=0, usecols=None)
print(sheet1.head(5))
# 根据条件 指定"利润"字段赋值, 条件符号：或(|)，与(&)
sheet1.loc[(sheet1['销售额'] <= 600) & (sheet1['利润'] <= 20), '利润'] = 8888  
print(sheet1.head(5))

五、常用的操作函数

import pandas as pd

sheet1 = pd.read_excel(io='非洲通讯产品销售数据.xlsx', sheet_name='SalesData', skiprows=0, usecols=None)
# print(sheet1.head(5))  # 打印前5条数据
# print(sheet1.tail(5))  # 打印最后5条数据
# print(sheet1.shape)  # 打印行数和列数
# print(sheet1.columns.tolist())  # 提取列名转为list
# sheet1['国家'] = sheet1['国家'].astype(str)  # 修改字段类型
# sheet1.columns = ['test1', 'test2', 'test3', 'test4', 'test5', 'test6', 'test7']  # 设置列名
# sheet1.rename(columns={'国家': '国家-test'}, inplace=True)  # 修改列名
# sheet1.fillna(value=0, inplace=True)  # 填充空值, value=填充的值
# sheet1['年度'] = sheet1['日期'].dt.year  # 根据日期字段 新增年份列
# sheet1['季度'] = sheet1['日期'].dt.quarter  # 根据日期字段 新增季度列
# sheet1.reset_index()  # 重置索引
# sheet1.concat(obj1, obj2)  # 将两个DataFrame对象进行合并

六、数据运算函数

1.常用的运算函数

import pandas as pd

sheet1 = pd.read_excel(io='非洲通讯产品销售数据.xlsx', sheet_name='SalesData', skiprows=0, usecols=None)
# print(sheet1['利润'].sum())  # 该列求和
# print(sheet1['利润'].max())  # 该列最大值
# print(sheet1['利润'].min())  # 该列最小值
# print(sheet1['利润'].mean())  # 该列平均值
# print(sheet1['利润'].mean(axis=1))  # 每行 平均值
# print(sheet1['利润'].median())  # 该列中位数

2.分组运算 ~ groupby

import pandas as pd

sheet1 = pd.read_excel(io='非洲通讯产品销售数据.xlsx', sheet_name='SalesData', skiprows=0, usecols=None)
sheet1['年度'] = sheet1['日期'].dt.year  # 根据日期字段 新增年份列
sheet1['季度'] = sheet1['日期'].dt.quarter  # 根据日期字段 新增季度列
# 按年度分组，指定销售额列进行求和计算
compute_result = sheet1.groupby("年度")['销售额'].sum()  
print(compute_result)

3.聚合运算 ~ groupby、agg

import pandas as pd

sheet1 = pd.read_excel(io='非洲通讯产品销售数据.xlsx', sheet_name='SalesData', skiprows=0, usecols=None)
sheet1['年度'] = sheet1['日期'].dt.year  # 根据日期字段 新增年份列
sheet1['季度'] = sheet1['日期'].dt.quarter  # 根据日期字段 新增季度列
# 针对字段：年度、国家进行分组，求和计算字段：销售额、利润
compute_result = sheet1.groupby(['年度', '地区']).agg({"销售额": 'sum', "利润": "sum"})
print(compute_result)
# agg 聚合, 可用列表和字典作为参数, 常用函数：mean/sum/median/min/max/last/first
# 分组后对某列进行多个函数计算
# compute_result = sheet1.groupby(['年度', '地区']).agg({"销售额": ['sum', 'min'], "利润": [np.mean, max]})  

4.pandas - map()

def data_parse(rows):
    return '1111'

# map() 将该列的元素迭代传入data_parse()函数作为参数，可以在函数内对该数据进行处理，return一个新值
sheet1['国家'] = sheet1['国家'].map(data_parse)
print(sheet1.head(5))

七、数据文件输出

1.xlsx写入

import pandas as pd

sheet1 = pd.read_excel(io='非洲通讯产品销售数据.xlsx', sheet_name='SalesData', skiprows=0, usecols=None)
sheet1 = sheet1.loc[0:4, ['日期', '国家']]  # # 提取前5行, 日期、国家列
sheet1.to_excel(excel_writer='test.xlsx')

2.csv写入

import pandas as pd

sheet1 = pd.read_excel(io='非洲通讯产品销售数据.xlsx', sheet_name='SalesData', skiprows=0, usecols=None)
sheet1 = sheet1.loc[0:4, ['日期', '国家']]  # # 提取前5行, 日期、国家列
sheet1.to_csv(path_or_buf='test.csv')

总结

以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法，续有常用的pandas函数会在这篇博客中持续更新。

原文链接:https://blog.csdn.net/EXIxiaozhou/article/details/127854176