• Pandas速查手册中文版


    本文翻译自文章: Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science

    ,同时添加了部分注解。

    对于数据科学家,无论是数据分析还是数据挖掘来说,Pandas是一个非常重要的Python包。它不仅提供了很多方法,使得数据处理非常简单,同时在数据处理速度上也做了很多优化,使得和Python内置方法相比时有了很大的优势。

    如果你想学习Pandas,建议先看两个网站。

    (1)官网: Python Data Analysis Library

    (2)十分钟入门Pandas: 10 Minutes to pandas

    在第一次学习Pandas的过程中,你会发现你需要记忆很多的函数和方法。所以在这里我们汇总一下 Pandas官方文档 中比较常用的函数和方法,以方便大家记忆。同时,我们提供一个PDF版本,方便大家打印。 pandas-cheat-sheet.pdf

    关键缩写和包导入

    在这个速查手册中,我们使用如下缩写:

    df:任意的Pandas DataFrame对象

    同时我们需要做如下的引入:

    import pandas as pd

    导入数据

    • pd.read_csv(filename):从CSV文件导入数据
    • pd.read_table(filename):从限定分隔符的文本文件导入数据
    • pd.read_excel(filename):从Excel文件导入数据
    • pd.read_sql(query, connection_object):从SQL表/库导入数据
    • pd.read_json(json_string):从JSON格式的字符串导入数据
    • pd.read_html(url):解析URL、字符串或者HTML文件,抽取其中的tables表格
    • pd.read_clipboard():从你的粘贴板获取内容,并传给read_table()
    • pd.DataFrame(dict):从字典对象导入数据,Key是列名,Value是数据

    导出数据

    • df.to_csv(filename):导出数据到CSV文件
    • df.to_excel(filename):导出数据到Excel文件
    • df.to_sql(table_name, connection_object):导出数据到SQL表
    • df.to_json(filename):以Json格式导出数据到文本文件

    创建测试对象

    • pd.DataFrame(np.random.rand(20,5)):创建20行5列的随机数组成的DataFrame对象
    • pd.Series(my_list):从可迭代对象my_list创建一个Series对象
    • df.index = pd.date_range('1900/1/30', periods=df.shape[0]):增加一个日期索引

    查看、检查数据

    • df.head(n):查看DataFrame对象的前n行
    • df.tail(n):查看DataFrame对象的最后n行
    • df.shape():查看行数和列数
    • http:// df.info() :查看索引、数据类型和内存信息
    • df.describe():查看数值型列的汇总统计
    • s.value_counts(dropna=False):查看Series对象的唯一值和计数
    • df.apply(pd.Series.value_counts):查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数

    数据选取

    • df[col]:根据列名,并以Series的形式返回列
    • df[[col1, col2]]:以DataFrame形式返回多列
    • s.iloc[0]:按位置选取数据
    • s.loc['index_one']:按索引选取数据
    • df.iloc[0,:]:返回第一行
    • df.iloc[0,0]:返回第一列的第一个元素

    数据清理

    • df.columns = ['a','b','c']:重命名列名
    • pd.isnull():检查DataFrame对象中的空值,并返回一个Boolean数组
    • pd.notnull():检查DataFrame对象中的非空值,并返回一个Boolean数组
    • df.dropna():删除所有包含空值的行
    • df.dropna(axis=1):删除所有包含空值的列
    • df.dropna(axis=1,thresh=n):删除所有小于n个非空值的行
    • df.fillna(x):用x替换DataFrame对象中所有的空值
    • s.astype(float):将Series中的数据类型更改为float类型
    • s.replace(1,'one'):用‘one’代替所有等于1的值
    • s.replace([1,3],['one','three']):用'one'代替1,用'three'代替3
    • df.rename(columns=lambda x: x + 1):批量更改列名
    • df.rename(columns={'old_name': 'new_ name'}):选择性更改列名
    • df.set_index('column_one'):更改索引列
    • df.rename(index=lambda x: x + 1):批量重命名索引

    数据处理:Filter、Sort和GroupBy

    • df[df[col] > 0.5]:选择col列的值大于0.5的行
    • df.sort_values(col1):按照列col1排序数据,默认升序排列
    • df.sort_values(col2, ascending=False):按照列col1降序排列数据
    • df.sort_values([col1,col2], ascending=[True,False]):先按列col1升序排列,后按col2降序排列数据
    • df.groupby(col):返回一个按列col进行分组的Groupby对象
    • df.groupby([col1,col2]):返回一个按多列进行分组的Groupby对象
    • df.groupby(col1)[col2]:返回按列col1进行分组后,列col2的均值
    • df.pivot_table(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max):创建一个按列col1进行分组,并计算col2和col3的最大值的数据透视表
    • df.groupby(col1).agg(np.mean):返回按列col1分组的所有列的均值
    • data.apply(np.mean):对DataFrame中的每一列应用函数np.mean
    • data.apply(np.max,axis=1):对DataFrame中的每一行应用函数np.max

    数据合并

    • df1.append(df2):将df2中的行添加到df1的尾部
    • df.concat([df1, df2],axis=1):将df2中的列添加到df1的尾部
    • df1.join(df2,on=col1,how='inner'):对df1的列和df2的列执行SQL形式的join

    数据统计

    • df.describe():查看数据值列的汇总统计
    • df.mean():返回所有列的均值
    • df.corr():返回列与列之间的相关系数
    • df.count():返回每一列中的非空值的个数
    • df.max():返回每一列的最大值
    • df.min():返回每一列的最小值
    • df.median():返回每一列的中位数
    • df.std():返回每一列的标准差
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/b-l-java/p/6899778.html
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