pandas是一个强大的python工具包，提供了大量处理数据的函数和方法，用于处理数据和分析数据。
使用pandas之前需要先安装pandas包，并通过import pandas as pd导入。
一、系列Series
Seris为带标签的一维数组，标签即为索引。
1.Series的创建
Seris创建的方法：s = pd.Seris(obj , index=' ***' , name='***')
Seris创建时如果不通过参数指定name，名称默认为None，并不是=前面的变量名称s。
①通过字典创建
通过字典创建Seris，字典的key即为索引。如果字典的key有重复，创建Seris时会取最后出现的一个值。
dic = {'name':'Alice','age':23,'age':20,'age':25,'hobby':'dance'}
s = pd.Series(dic,name='dic_Seris')
print(s)
# name Alice
# age 25
# hobby dance
# Name: dic_Seris, dtype: object
②通过一维数组、列表或元组创建
通过这种方法，如果不指定索引index，默认为从0开始的整数；如果指定index，index的数量必须与Seris的元素个数保持一致，否则会报错。
arr = np.arange(1,6) s1 = pd.Series(arr) s2 = pd.Series(arr,index=list('abcde'),name='iter_Seris') print(s1.name,s2.name) print(s1) print('-------------') print(s2) # None iter_Seris # 0 1 # 1 2 # 2 3 # 3 4 # 4 5 # dtype: int32 # ------------- # a 1 # b 2 # c 3 # d 4 # e 5 # Name: iter_Seris, dtype: int32
③通过标量创建
通过标量创建时，参数obj为一个固定的值，表示Seris中元素的值，此时必须指定index，index的个数表示元素个数。
s = pd.Series('hi',index=list('abc'),name='s_Seris') print(s) # a hi # b hi # c hi # Name: s_Seris, dtype: object
2.Series的索引
①下标索引
下标索引从0开始，-1表示最后一个元素，通过[m:n]切片包括m不包括n。Seris中的每一个元素类型为<class 'numpy.***'>
还可以通过[[ m,n,x]]获取下标为m、n、x的值，列表和元组没有该用法。
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index=list('abcde')) print(s[1],type(s[1])) print(s[-2]) print(s[1:3]) print(s[[0,4]]) # 2 <class 'numpy.int64'> # 4 # b 2 # c 3 # dtype: int64 # a 1 # e 5 # dtype: int64
②标签索引
与下标索引不同的是，标签通过[m:n]切片时包含m也包含n。也可以通过[[ m,n,x]]获取标签为m、n和x的值
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index=list('abcde')) print(s['b']) print(s['c':'d']) print(s[['a','e']]) # 2 # c 3 # d 4 # dtype: int64 # a 1 # e 5 # dtype: int64
注意，如果Seris的标签也为整数时，会出现混乱，因此不建议自定义数字为标签索引。
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index=[1,2,3,4,5]) print(s) print('------------') print(s[3]) print('------------') print(s[2:4]) # 1 1 # 2 2 # 3 3 # 4 4 # 5 5 # dtype: int64 # ------------ # 3 # ------------ # 3 3 # 4 4 # dtype: int64
③布尔索引
s = pd.Series([1,2,3,4,5],index=list('abcde')) m = s > 3 print(m) print(s[m]) # a False # b False # c False # d True # e True # dtype: bool # d 4 # e 5 # dtype: int64
3.Seris查看和常用方法
①head()和tail()
参数默认为5，表示查看前5个和后5个，可指定参数。
s = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) print(s.head(2)) print(s.tail((3))) # 0 1 # 1 2 # dtype: int64 # 7 8 # 8 9 # 9 10 # dtype: int64
②tolist()（也可写作to_list()）
将Seris转化为列表
s = pd.Series(np.random.randint(1,10,10)) print(s.tolist()) # [3, 8, 8, 9, 8, 2, 2, 7, 7, 7]
③reindex(index , fill_value=NaN)
reindex会生成一个新的Seris，对于参数index，如果在原Seris的index中存在则保留，不存在则将值填充为fill_value指定的值，fill_value默认为NaN
arr = np.arange(1,6) s1 = pd.Series(arr,index = list('abcde')) s2 =s1.reindex(['a','d','f','h'],fill_value=0) print(s1) print(s2) # a 1 # b 2 # c 3 # d 4 # e 5 # dtype: int32 # a 1 # d 4 # f 0 # h 0 # dtype: int32
④+和-
Seris与单个值的加法和减法，是对Seris的每个元素进行操作。
两个Seris的加法和减法，对两者index相同的数值做加法和减法，不相同的部分index都保留，值默认为NaN。
s1 = pd.Series(np.arange(1,4),index = list('abc')) s2 = pd.Series(np.arange(5,8),index = list('bcd')) print(s1+s2) print('--------') print(s2-s1) print('--------') print(s1+10) # a NaN # b 7.0 # c 9.0 # d NaN # dtype: float64 # -------- # a NaN # b 3.0 # c 3.0 # d NaN # dtype: float64 # -------- # a 11 # b 12 # c 13 # dtype: int32
⑤元素的添加
直接通过标签方式添加元素（通过下标方式添加报超出索引错误），修改原Seris。
s = pd.Series(np.arange(1,4),index = list('abc')) # s[3] = 10 s['p'] = 15 print(s) # a 1 # b 2 # c 3 # p 15 # dtype: int64
s1.appeng(s2)，生成一个新的Seris，不修改s1和s2
s1 = pd.Series(np.arange(1,3),index = list('ab')) s2 = pd.Series(np.arange(3,5),index = list('mn')) a = s1.append(s2) print(s1) print(s2) print(a) # a 1 # b 2 # dtype: int32 # m 3 # n 4 # dtype: int32 # a 1 # b 2 # m 3 # n 4 # dtype: int32
⑥元素的删除drop()
用法：drop(index,inplace = False)，表示删除原Seris中索引为参数index的值，默认删除的内容会生成一个新的Seris且不改变原Seris，如果指定Inplace = True则会直接修改原Seris。
s1 = pd.Series(np.arange(1,4),index = list('abc')) s2 = s1.drop(['a','c']) print(s1) print(s2) s3 = pd.Series(np.arange(5,8),index = list('lmn')) s4 = s3.drop('m',inplace=True) print(s3) print(s4) # a 1 # b 2 # c 3 # dtype: int32 # b 2 # dtype: int32 # l 5 # n 7
二、数据帧DataFrame
DataFrame是一个表格型的数据结构，是一组带有标签的二维数组，DataFrame是pandas中最常用的一种数据结构。创建一个DataFrame为df，则
df.index表示行索引，df.columns表示列索引，df.values表示实际的值。
dic = {'name':['alice','Bob','Jane'],'age':[23,26,25]}
df = pd.DataFrame(dic)
print(df)
print(type(df))
print(df.index)
print(df.columns)
print(df.values)
# name age
# 0 alice 23
# 1 Bob 26
# 2 Jane 25
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
# RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)
# Index(['name', 'age'], dtype='object')
# [['alice' 23]
# ['Bob' 26]
# ['Jane' 25]]
1.DataFrame的创建
①通过字典、或者由字典组成的列表创建
通过这种方法，字典的key就是列索引，行索引默认为从0开始的整数。
dic1 = [{'name':'Alice','age':23},{'name':'Bob','age':26},{'name':'Jane','age':25}]
dic2 = {'name':['alice','Bob','Jane'],'age':[23,26,25]}
df1 = pd.DataFrame(dic1)
df2 = pd.DataFrame(dic2)
print(df1)
print('---------------')
# print(pd.DataFrame(df1,columns=['name','age']))
print(df2)
# age name
# 0 23 Alice
# 1 26 Bob
# 2 25 Jane
# ---------------
# name age
# 0 alice 23
# 1 Bob 26
# 2 Jane 25
创建时可通过index指定行索引，但是索引的个数必须要与DataFrame的行数保持一致，否则会报错。
也可以通过columns指定列索引，列索引的个数可以不与DataFrame的列数保持一致，索引相同的部分保留，原字典或列表中多余的部分去除，columns中多余的部分保留并填充值为NaN
dic = {'name':['alice','Bob','Jane'],'age':[23,26,25]}
df1 = pd.DataFrame(dic,columns=['name','hobby'])
df2 = pd.DataFrame(dic,index=['a','b','c'])
print(df1)
print(df2)
# name hobby
# 0 alice NaN
# 1 Bob NaN
# 2 Jane NaN
# name age
# a alice 23
# b Bob 26
# c Jane 25
②通过Seris创建
通过Seris创建时，Seris的长度可以不一致，DataFrame会取最长的Seris，并将不足的部分填充为NaN
dic1 = {'one':pd.Series(np.arange(2)),'two':pd.Series(np.arange(3))}
dic2 = {'one':pd.Series(np.arange(2),index=['a','b']),'two':pd.Series(np.arange(3),index = ['a','b','c'])}
print(pd.DataFrame(dic1))
print('------------')
print(pd.DataFrame(dic2))
# one two
# 0 0.0 0
# 1 1.0 1
# 2 NaN 2
# ------------
# one two
# a 0.0 0
# b 1.0 1
# c NaN 2
③通过二维数组创建
方法：DataFrame(arr,index=‘***’ ,columns=‘***’)，如果不指定index和columns，默认都是从0开始的整数，如果指定则index和columns的长度必须与二维数据的行数和列数相同，否则会报错。
arr = np.arange(12).reshape(3,4) df = pd.DataFrame(arr,index=['a','b','c'],columns=['col1','col2','col3','col4']) print(df) # col1 col2 col3 col4 # a 0 1 2 3 # b 4 5 6 7 # c 8 9 10 11
④通过嵌套字典创建
通过这种方法创建，字典的外层key为列索引，内层key为行索引。
dic = {'Chinese':{'Alice':92,'Bob':95,'Jane':93},'Math':{'Alice':96,'Bob':98,'Jane':95}}
print(pd.DataFrame(dic))
# Chinese Math
# Alice 92 96
# Bob 95 98
# Jane 93 95
2.DataFrame的索引
可通过.values直接获取不带index和column的内容部分，结果为一个二维数组。
arr = np.arange(12).reshape(3,4) df = pd.DataFrame(arr,index = ['a','b','c'],columns = ['one','two','three','four']) print(df.values) # [[ 0 1 2 3] # [ 4 5 6 7] # [ 8 9 10 11]]
①列索引
单列索引直接使用df['列索引']即可，数据类型为Seris，名称为列索引，index为原DataFrame的index；
多列索引通过df[['列索引1','列索引2',...]]，结果为DataFrame，columns为指定的索引，index为原DataFrame的index。
arr = np.arange(12).reshape(3,4) df = pd.DataFrame(arr,index = ['a','b','c'],columns = ['one','two','three','four']) print(df) print('-------------') print(df['one'],type(df['one'])) print('-------------') print(df[['one','three']]) # one two three four # a 0 1 2 3 # b 4 5 6 7 # c 8 9 10 11 # ------------- # a 0 # b 4 # c 8 # Name: one, dtype: int32 <class 'pandas.core.series.Series'> # ------------- # one three # a 0 2 # b 4 6 # c 8 10
②行索引
单行索引通过df.loc['行索引']实现，数据类型为Seris，名称为行索引，index为原DataFrame的columns；
多行索引通过df.loc[['行索引1','行索引2',...]]，结果为DataFrame，columns为原DataFrame的columns，index为的指定的行索引。
arr = np.arange(12).reshape(3,4) df = pd.DataFrame(arr,index = ['a','b','c'],columns = ['one','two','three','four']) print(df.loc['a'],type(df.loc['a'])) print(df.loc[['a','c']]) # one 0 # two 1 # three 2 # four 3 # Name: a, dtype: int32 <class 'pandas.core.series.Series'> # one two three four # a 0 1 2 3 # c 8 9 10 11
行索引也可以使用iloc[]，loc[]使用标签作为行索引，iloc[ ]使用下标（即第几行）作为索引
arr = np.arange(12).reshape(3,4) df = pd.DataFrame(arr,index = ['a','b','c'],columns = ['one','two','three','four']) print(df.iloc[1],type(df.iloc[1])) print(df.iloc[[0,2]]) # one 4 # two 5 # three 6 # four 7 # Name: b, dtype: int32 <class 'pandas.core.series.Series'> # one two three four # a 0 1 2 3 # c 8 9 10 11
③单元格和块索引
单元格的索引有三种方式：df['列索引'].loc['行索引']、df.loc['行索引']['列索引']、df.loc['行索引','列索引']
块索引：df[['列索引1','列索引2'...]].loc[['行索引1','行索引2'...]]、df.loc[['行索引1','行索引2'...]][['列索引1','列索引2'...]]、df.loc[['行索引1','行索引2'...]],[['列索引1','列索引2'...]]
arr = np.arange(12).reshape(3,4) df = pd.DataFrame(arr,index = ['a','b','c'],columns = ['one','two','three','four']) print(df) print('--------------------------') print(df['two'].loc['b'] , df.loc['b']['two'] , df.loc['b','two']) print('--------------------------') print(df.loc[['a','c'],['one','four']]) # one two three four # a 0 1 2 3 # b 4 5 6 7 # c 8 9 10 11 # -------------------------- # 5 5 5 # -------------------------- # one four # a 0 3 # c 8 11
④布尔索引
如果对DataFrame进行单列布尔索引，结果会显示列中值为True所在的行。
arr = np.arange(12).reshape(3,4) df = pd.DataFrame(arr,index = ['a','b','c'],columns = ['one','two','three','four']) m1= df['one']>5 print(df) print('------------------------') print(m1) #索引c对应的值为True print('------------------------') print(df[m1]) #显示索引c所在的行，包括所有列 # one two three four # a 0 1 2 3 # b 4 5 6 7 # c 8 9 10 11 # ------------------------ # a False # b False # c True # Name: one, dtype: bool # ------------------------ # one two three four # c 8 9 10 11
如果对多列或整个DataFrame进行布尔索引，结果是一个与DataFrame结构相同的DataFrame，其中索引列中符合条件的以实际值显示，不符合条件的以NaN显示。
arr = np.arange(12).reshape(3,4) df = pd.DataFrame(arr,index = ['a','b','c'],columns = ['one','two','three','four']) m1 = df[['one','three']] > 5 print(m1) print(df[m1]) #列one、three中符合条件的显示实际值，其他都显示为NaN # one three # a False False # b False True # c True True # one two three four # a NaN NaN NaN NaN # b NaN NaN 6.0 NaN # c 8.0 NaN 10.0 NaN
df = pd.DataFrame(arr,index = ['a','b','c'],columns = ['one','two','three','four']) m = df >5 print(m) print(df[m]) # one two three four # a False False False False # b False False True True # c True True True True # one two three four # a NaN NaN NaN NaN # b NaN NaN 6.0 7.0 # c 8.0 9.0 10.0 11.0
（对行做布尔索引会报错pandas.core.indexing.IndexingError: Unalignable boolean Series provided as indexer (index of the boolean Series and of the indexed object do not match）
3.DataFrame的常用方法
①.T转置
DataFrame转置会将原columns变为index，原index变为columns，并且修改原DataFrame会修改转置后的DataFrame，修改转置后的DataFrame也会修改原DataFrame。
arr = np.arange(12).reshape(3,4) df1 = pd.DataFrame(arr,index = ['a','b','c'],columns = ['one','two','three','four']) df2 = df1.T df1.loc['a','one'] = 100 print(df1) print(df2) df2.loc['two','b'] = 500 print(df1) print(df2) # one two three four # a 100 1 2 3 # b 4 5 6 7 # c 8 9 10 11 # a b c # one 100 4 8 # two 1 5 9 # three 2 6 10 # four 3 7 11 # one two three four # a 100 1 2 3 # b 4 500 6 7 # c 8 9 10 11 # a b c # one 100 4 8 # two 1 500 9 # three 2 6 10 # four 3 7 11
②添加与修改
增加列：df['新列索引'] = [***]，元素的个数必须与DataFrame的行数相同，否则会报错。
增加行：df.loc['新行索引'] = [***]，元素的个数必须与DataFrame的列数相同，否则会报错。
修改DataFrame直接通过上一节单元格或块索引的方式获得单元格或块，再修改即可。
arr = np.arange(12).reshape(3,4) df = pd.DataFrame(arr,index = ['a','b','c'],columns = ['one','two','three','four']) print(df) df['five'] = [11,22,33] #元素个数必须与行数相同，否则会报错 print(df) df.loc['d'] = [100,200,300,400,500] #元素个数必须与列数相同，否则会报错 print(df) # one two three four # a 0 1 2 3 # b 4 5 6 7 # c 8 9 10 11 # one two three four five # a 0 1 2 3 11 # b 4 5 6 7 22 # c 8 9 10 11 33 # one two three four five # a 0 1 2 3 11 # b 4 5 6 7 22 # c 8 9 10 11 33 # d 100 200 300 400 500
③删除
del df['列索引'] 直接删除原DataFrame的列
df.drop('索引',axis = 0,inplace = False)，drop可以删除行也可以删除列，默认axis为0即默认删除行，为1则表示删除列，如果给定的索引在行中或者列中不存在会报错；
drop默认生成新的DataFrame不改变原DataFrame，即inplace=False，如果inplace设置为True则不生成新的DataFrame，而是直接修改原DataFrame。
arr = np.arange(12).reshape(3,4) df = pd.DataFrame(arr,index = ['a','b','c'],columns = ['one','two','three','four']) print(df) del df['four'] print(df) #del删除原DataFrame的列 f = df.drop('c') print(f) print(df) f = df.drop('three',axis=1,inplace=True) print(f) print(df) # one two three four # a 0 1 2 3 # b 4 5 6 7 # c 8 9 10 11 # one two three # a 0 1 2 # b 4 5 6 # c 8 9 10 # one two three # a 0 1 2 # b 4 5 6 # one two three # a 0 1 2 # b 4 5 6 # c 8 9 10 # None # one two # a 0 1 # b 4 5 # c 8 9
④相加
DataFrame与单个值相加或相减，对每个元素进行加或减即可。
DataFrame之间相加或相减，不要求index和columns相同，对行和列对应的部分加或减，多余的行和列都保留并且值全部为NaN。
arr1 = np.arange(12).reshape(3,4) arr2 = np.arange(12).reshape(4,3) df1 = pd.DataFrame(arr1,index = ['a','b','c'],columns = ['one','two','three','four']) df2 = pd.DataFrame(arr2,index = ['a','b','c','d'],columns = ['one','two','three']) print( df1 + 1 ) print( df1 + df2 ) # one two three four # a 1 2 3 4 # b 5 6 7 8 # c 9 10 11 12 # four one three two # a NaN 0.0 4.0 2.0 # b NaN 7.0 11.0 9.0 # c NaN 14.0 18.0 16.0 # d NaN NaN NaN NaN
⑤排序
按值排序：sort_values('列索引',ascending=True)，即对某一列的值按行排序，默认升序排序，对多个列排序则用['列索引1','列索引2',...]
按index排序：sort_index(ascending=True)，按照index的名称进行排序，默认升序。
arr = np.random.randint(1,10,[4,3]) df = pd.DataFrame(arr,index = ['a','b','c','d'],columns = ['one','two','three']) print(df) print(df.sort_values(['one','three'],ascending=True)) print(df.sort_index(ascending=False)) # one two three # a 7 7 1 # b 5 7 1 # c 1 9 4 # d 7 9 9 # one two three # c 1 9 4 # b 5 7 1 # a 7 7 1 # d 7 9 9 # one two three # d 7 9 9 # c 1 9 4 # b 5 7 1 # a 7 7 1