学会这29个常用函数,你就是Pandas专家

2023-04-08 22:53:19分类：脚本专栏 / python阅读(4714)评论(0)

Pandas 无疑是 Python 处理表格数据最好的库之一，但是很多新手无从下手，这里总结出最常用的 29 个函数，感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下

1、读取 csv 文件 df.read_csv

csv 通常是读取 Pandas DataFrame 的最流行的文件格式，你可以使用 pd.read_csv() 方法创建 Pandas DataFrame，类似的函数还有 read_excel，用法如下：

file = "file.csv" df = pd.read_csv(file) print(df) ####### out put ##########    col1  col2 col3 0     1     2    A 1     3     4    B

2、写入 csv 文件 df.to_csv

将 DataFrame 导出到 csv，类似的函数是 df.to_excel，用法如下：

df.to_csv("file.csv", sep = "|", index = False)

查看 file.csv

!cat file.csv col1|col2|col3 1|2|A 3|4|B

3、数据帧 pd.DataFrame

用来创建 Pandas 的 DataFrame：

data = [[1, 2, "A"],          [3, 4, "B"]] df = pd.DataFrame(data,                    columns = ["col1", "col2", "col3"]) print(df) ####### out put ##########    col1  col2 col3 0     1     2    A 1     3     4    B

借助这个构造函数，我们还可以把字典转换为 DataFrame：

data = {'col1': [1, 2],          'col2': [3, 4],          'col3': ["A", "B"]} df = pd.DataFrame(data=data) print(df) ####### out put ##########    col1  col2 col3    col1  col2 col3 0     1     3    A 1     2     4    B

4、 获取数据帧的形状 df.shape

df.shape 属性可以获取 DataFrame 的形状，也就是几行几列这样的数据：

print(df) print("Shape:", df.shape) ####### out put ##########    col1  col2 col3    col1  col2 col3 0     1     3    A 1     2     4    B Shape: (2, 3)

5、查看前 n 行 df.head(n)

数据帧（DataFrame) 会有很多行，通常我们只对查看 DataFrame 的前 n 行感兴趣，这时可以使用 df.head(n) 方法打印前 n 行：

print(df.head(5)) ####### out put ##########    col1  col2 col3 0     1     2    A 1     3     4    B 2     5     6    C 3     7     8    D 4     9    10    E

6、打印列的类型 df.dtypes

Pandas 为 DataFrame 中的每一列分配适当的数据类型。使用 dtypes 参数打印所有列的数据类型：

df.dtypes ####### out put ########## col1     int64 col2     int64 col3    object dtype: object

7、修改列的类型 astype

如果要更改列的数据类型，可以使用 astype() 方法，如下所示：

df["col1"] = df["col1"].astype(np.int8) print(df.dtypes) ####### out put ########## col1      int8 col2     int64 col3    object dtype: object

8-9、打印有关 DataFrame 的描述性信息

这里有两个函数，第一个 df.info():

df.info() ####### out put ##########  RangeIndex: 10 entries, 0 to 9 Data columns (total 3 columns):  #   Column  Non-Null Count  Dtype  ---  ------  --------------  -----   0   col1    10 non-null     int8    1   col2    10 non-null     int64   2   col3    10 non-null     object dtypes: int64(1), int8(1), object(1) memory usage: 298.0+ bytes

第二个是 df.describe()。

如果要打印每个数值列的平均值、标准偏差、最大值等标准统计信息，就可以这样：

print(df.describe()) ####### out put ##########         col1   col2 count  10.00  10.00 mean   10.00  11.00 std     6.06   6.06 min     1.00   2.00 25%     5.50   6.50 50%    10.00  11.00 75%    14.50  15.50 max    19.00  20.00

10、 填充 NaN 值 df.fillna

假如有这样的 DataFrame：

df = pd.DataFrame([[1, 2, "A"], [np.nan, 4, "B"]],                    columns = ["col1", "col2", "col3"]) print(df) ####### out put ##########    col1  col2 col3 0   1.0     2    A 1   NaN     4    B

里面有 NaN，如果要填充它，可以这样：

df.fillna(0, inplace = True) print(df) ######## out put ##########    col1  col2 col3 0   1.0     2    A 1   0.0     4    B

11、数据帧的关联 df.merge

如果你想用一个连接键合并两个 DataFrame，使用 pd.merge() 方法：

merge 之前：

df1 = ... df2 = ... print(df1) print(df2) ######## out put ##########    col1  col2 col3 0     1     2    A 1     3     4    A 2     5     6    B   col3 col4 0    A    X 1    B    Y

使用 df.merge 后，可以生成新的数据帧

pd.merge(df1, df2, on = "col3") ######## out put ##########   col1  col2 col3 col4 0     1     2    A    X 1     3     4    A    X 2     5     6    B    Y

12、数据帧排序 df.sort_values

排序是 DataFrame 非常典型的操作，我们可以使用 df.sort_values() 方法对 DataFrame 进行排序：

f = pd.DataFrame([[1, 2,  "A"],                     [5, 8,  "B"],                     [3, 10, "B"]],                    columns = ["col1", "col2", "col3"]) print(df.sort_values("col1")) ######## out put ##########    col1  col2 col3 0     1     2    A 2     3    10    B 1     5     8    B

13、数据帧分组 df.groupby

要对 DataFrame 进行分组并执行聚合，使用 Pandas 中的 groupby() 方法，如下所示：

df = pd.DataFrame([[1, 2,  "A"],                     [5, 8,  "B"],                     [3, 10, "B"]],                    columns = ["col1", "col2", "col3"]) df.groupby("col3").agg({"col1":sum, "col2":max}) ######## out put ##########       col1  col2 col3             A        1     2 B        8    10

14、重命名列 df.rename

如果要重命名列标题，请使用 df.rename() 方法，如下所示：

f = pd.DataFrame([[1, 2,  "A"],                     [5, 8,  "B"],                     [3, 10, "B"]],                    columns = ["col1", "col2", "col3"]) df.rename(columns = {"col1":"col_A"}) ######## out put ##########    col_A  col2 col3 0     1     2    A 1     5     8    B 2     3    10    B

15、删除列 df.drop

如果要删除数据帧中的某一列，可以这样：

df = pd.DataFrame([[1, 2,  "A"],                     [5, 8,  "B"],                     [3, 10, "B"]],                    columns = ["col1", "col2", "col3"]) print(df.drop(columns = ["col1"])) ######## out put ##########    col2 col3 0     2    A 1     8    B 2    10    B

16、增加列

方法一：使用赋值运算符添加新列

df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]],                    columns = ["col1", "col2"]) df["col3"] = df["col1"] + df["col2"] print(df) ######## out put ##########    col1  col2  col3 0     1     2     3 1     3     4     7

方法二：df.assign()

df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]],                    columns = ["col1", "col2"]) df = df.assign(col3 = df["col1"] + df["col2"]) print(df) ######## out put ##########    col1  col2  col3 0     1     2     3 1     3     4     7

17、数据帧过滤-布尔型过滤

如果该行上的条件评估为 True，则选择该行：

df = pd.DataFrame([[1, 2,  "A"],                     [5, 8,  "B"],                     [3, 10, "B"]],                    columns = ["col1", "col2", "col3"]) print(df[df["col2"] > 5]) ######## out put ##########    col1  col2 col3 1     5     8    B 2     3    10    B

18、数据帧过滤-之获取某一列

df["col1"] ## or df.col1 ######## out put ########## 0    1 1    5 2    3 Name: col1, dtype: int64

19、数据帧过滤-按标签选择 df.loc

在基于标签的选择中，要求的每个标签都必须在 DataFrame 的索引中。整数也是有效的标签，但它们指的是标签而不是索引位置。

假如有如下 DataFrame：

df = pd.DataFrame([[6, 5,  10],                     [5, 8,  6],                     [3, 10, 4]],                    columns = ["Maths", "Science", "English"],                   index = ["John", "Mark", "Peter"]) print(df) ######## out put ##########        Maths  Science  English John       6        5       10 Mark       5        8        6 Peter      3       10        4

我们使用 df.loc 方法进行基于标签的选择：

df.loc["John"] ######## out put ########## Maths       6 Science     5 English    10 Name: John, dtype: int64 
df.loc["Mark", ["Maths", "English"]] ######## out put ########## Maths      5 English    6 Name: Mark, dtype: int64

但是在df.loc[]中，不允许使用索引来过滤 DataFrame，如下图：

20、数据帧过滤-按索引选择 df.iloc

以 19 里面的数据帧为例，使用 df.iloc 可以用索引：

df.iloc[0] ######## out put ########## Maths       6 Science     5 English    10 Name: John, dtype: int64

21、数据帧中对某一列去重

df = pd.DataFrame([[1, 2,  "A"],                     [5, 8,  "B"],                     [3, 10, "A"]],                    columns = ["col1", "col2", "col3"]) df["col3"].unique() ######## out put ########## array(['A', 'B'], dtype=object)

22、数据帧中获取某一列去重后的个数

df["col3"].nunique() ######## out put ########## 2

23、将函数应用于 DataFrame df.apply

非常实用：

def add_cols(row):     return row.col1 + row.col2 df = pd.DataFrame([[1, 2],                     [5, 8],                     [3, 9]],                    columns = ["col1", "col2"])                    df["col3"] = df.apply(add_cols, axis=1) print(df) ######## out put ##########    col1  col2  col3 0     1     2     3 1     5     8    13 2     3     9    12

还可以将方法应用于单个列，如下所示：

def square_col(num):     return num**2 df = pd.DataFrame([[1, 2],                     [5, 8],                     [3, 9]],                    columns = ["col1", "col2"])                    df["col3"] = df.col1.apply(square_col) print(df) ######## out put ##########    col1  col2  col3 0     1     2     1 1     5     8    25 2     3     9     9

24、标记重复行 df.duplicated

你可以使用 df.duplicated() 方法标记所有重复的行

df = pd.DataFrame([[1, "A"],                     [2, "B"],                     [1, "A"]],                    columns = ["col1", "col2"])                    df.duplicated(keep=False) ######## out put ########## 0     True 1    False 2     True dtype: bool

25、删除重复行 df.drop_duplicates

可以使用 df.drop_duplicates() 方法删除重复的行，如下所示：

df = pd.DataFrame([[1, "A"],                     [2, "B"],                     [1, "A"]],                    columns = ["col1", "col2"])                    print(df.drop_duplicates()) ######## out put ########## col1 col2 0     1    A 1     2    B

26、寻找值的分布 value_counts

要查找列中每个唯一值的频率，请使用 df.value_counts() 方法：

df = pd.DataFrame([[1, "A"],                     [2, "B"],                     [1, "A"]],                    columns = ["col1", "col2"])                    print(df.value_counts("col2")) ######## out put ########## col2 A    2 B    1 dtype: int64

27、 重置 DataFrame 的索引 df.reset_index

要重置 DataFrame 的索引，请使用 df.reset_index() 方法：

df = pd.DataFrame([[6, 5,  10],                     [5, 8,  6],                     [3, 10, 4]],                    columns = ["col1", "col2", "col3"],                   index = [2, 3, 1]) print(df.reset_index()) ######## out put ##########    index  col1  col2  col3 0      2     6     5    10 1      3     5     8     6 2      1     3    10     4

要删除旧索引，请将 drop=True 作为参数传递给上述方法：

df.reset_index(drop=True) ######## out put ##########    col1  col2  col3 0     6     5    10 1     5     8     6 2     3    10     4

28、查找交叉表 df.crosstab

要返回跨两列的每个值组合的频率，请使用 pd.crosstab() 方法：

df = pd.DataFrame([["A", "X"],                     ["B", "Y"],                     ["C", "X"],                    ["A", "X"]],                    columns = ["col1", "col2"]) print(pd.crosstab(df.col1, df.col2)) ######## out put ########## col2  X  Y col1       A     2  0 B     0  1 C     1  0

29、透视数据帧

数据透视表是 Excel 中常用的数据分析工具。与上面讨论的交叉表类似，Pandas 中的数据透视表提供了一种交叉制表数据的方法。

假如 DataFrame 如下：

df = ... print(df)     Name  Subject  Marks 0   John    Maths      6 1   Mark    Maths      5 2  Peter    Maths      3 3   John  Science      5 4   Mark  Science      8 5  Peter  Science     10 6   John  English     10 7   Mark  English      6 8  Peter  English      4

使用 pd.pivot_table() 方法，可以将列条目转换为列标题：

pd.pivot_table(df,                 index = ["Name"],                columns=["Subject"],                 values='Marks',                fill_value=0) ######## out put ########## Subject  English  Maths  Science Name                             John          10      6        5 Mark           6      5        8 Peter          4      3       10

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