Pandas数据分析常用函数的使用

目录

• 一、数据导入导出
• 二、数据加工处理
• 三、列表格式设置编程客栈

Pandas是数据处理和分析过程中常用的python包，提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法，在此主要整理数据分析过程pandas包常用函数，以便查询。更多函数学习详见padans官网

一、数据导入导出

pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象函数，如read_csv,read_table。输入pd.read后，按Tab键，系统将把以read开头的函数和模块都列出来，根据需要读取的文件类型选取。

#包的安装导入
import pandas as pd

#查询帮助文档
pd.read_csv?

#数据载入（仅罗列一部分常用参数）
df = pd.read_csv(
  filePath, #路径
  sep=',', #分隔符
  encoding='UTF-8', #用于unicode的文本编码格式，如GBK,UTF-8
  engine='python',
  header = None, #第一行不作为列名
  names= [['col1','col2']], #字段名设置
  index_col=None,
  skiprows=None, #跳过行None
  error_bad_lines=False #错误行忽略  
)
# 数据导出
df.to_csv(filePath,
     sep = ',',
     index = False)

二、数据加工处理

1）重复值处理

# Pandas提供了duplicated、Index.duplicated、drop_duplicates函数来标记及删除重复记录

#找出重复行位置
dIndex = df.duplicated()
#根据某些列找出重复位置
dIndex = df.duplicated('id')
dIndex = df.duplicated(['id', 'key'])
#根据返回值提取重复数据
df[dIndex]
#删除重复行
newdf = df.drop_duplicated()
#去掉重复数据
newdf = df.drop_duplicated(keep = False)
#根据'key'字段去重，并保留重复key字段第一个
##subset:指定的标签或标签序列，仅删除这些列重复值，默认情况为所有列
##keep:确定要保留的重复值:first（保留第一次出现的重复值，默认）last(保留最后一次出现的重复值)False(删除所有重复值)
newdf = df.drop_duplicated(subset = ['key'],keep = 'first')

2）缺失值处理

# 输出某列是否有为空值
print(df.isnull().any(axis = 0))
# 获取空值所在的行
df[df.isnull().any(axis = 1)]
# 空值填充
df.fillna('未知')
# 删除空值
newDF = dropna(axis="columns",how="all",inplace=False) #how可选有any和all,any表示只要有空值出现就删除，all表示全部为空值才删除，inplace表示是否替换掉原本数据开发者_C教程

3）空格处理

newName = df['name'].str.lstrip()
newName = df['name'].str.rstrip()
newName = df['nphpame'].str.strip()

4）字段拆分

newDF = df['name'].str.split(' ', 1, True)

5）筛选数据

#单条件
df[df.comments>10000]
#多条件
df[df.comments.between(1000, 10000)]
#过滤空值所在行
df[pandas.isnull(df.title)]
#根据关键字过滤
df[df.title.str.contains('台电', na=False)]
#~为取反
df[~df.title.str.contains('台电', na=False)]
#组合逻辑条件
df[(df.comments>=1000) & (df.comments<=10000)]

6）随机抽样

#设置随机种子
numpy.random.s编程eed(seed=2)
#按照个数抽样
data.sample(n=10)
#按照百分比抽样
data.sample(frac=0.02)
#是否可放回抽样，
#replace=True，可放回, 
#replace=False，不可放回
data.sample(n=10, replace=True)

7）数据匹配

items = pandas.read_csv(
    'D:\\PDA\\4.12\\data1.csv', 
    sep='|', 
    names=['id', 'comments', 'title']
)
prices = pandas.read_csv(
    'D:\\PDA\\4.12\\data2.csv', 
    sep='|', 
    names=['id', 'oldPrice', 'nowprice']
)
#默认只是保留连接上的部分
itemPrices = pd.merge(
    items, 
    prices, 
    left_on='id', 
    right_on='id',
    how = 'left'
)
#how：连接方式，有ipythonnner、left、right、outer，默认为inner；

8）数据合并

data = pd.concat([data1, data2, data3])

9）时间处理

data['时间'] = pandas.to_datetime(
    data.注册时间, 
    format='%Y/%m/%d'
)
data['格式化时间'] = data.时间.dt.strftime('%Y-%m-%d')
data['时间.年'] = data['时间'].dt.year
data['时间.月'] = data['时间'].dt.month
data['时间.周'] = data['时间'].dt.weekday
data['时间.日'] = data['时间'].dt.day
data['时间.时'] = data['时间'].dt.hour
data['时间.分'] = data['时间'].dt.minute
data['时间.秒'] = data['时间'].dt.second

10）数据标准化

data['scale'] = round(
    (
        data.score-data.score.min()
    )/(
        datawww.devze.com.score.max()-data.score.min()
    )
    , 2
)

11）修改列名和索引

#将id列设为索引
df = df.set_index('id')

12）排序

#选定列排序
df.sort_values(by=['age', 'gender'], ascending=[False, True], inplace=True, ignore_index=True)

三、列表格式设置

pd.set_option('display.max_rows',xxx) # 最大行数
pd.set_option('display.min_rows',xxx) # 最小显示行数
pd.set_option('display.max_columns',xxx) # 最大显示列数
pd.set_option ('display.max_colwidth',xxx) #最大列字符数
pd.set_option( 'display.precision',2) # 浮点型精度
pd.set_option('display.float_format','{:,}'.format) #逗号分隔数字
pd.set_option('display.float_format', '{:,.2f}'.format) #设置浮点精度
pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}%'.format) #百分号格式化
pd.set_option('plotting.backend', 'altair') # 更改后端绘图方式
pd.set_option('display.max_info_columns', 200) # info输出最大列数
pd.set_option('display.max_info_rows', 5) # info计数null时的阈值
pd.describe_option() #展示所有设置和描述
pd.reset_option('all') #重置所有设置选项

到此这篇关于Pandas数据分析常用函数的使用的文章就介绍到这了,更多相关Pandas数据分析常用函数内容请搜索我们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我们！