关于Pandas

Pandas中的数据结构

（1）Series：一维数组系列，也称序列；

（2）DataFrame：二维的表格型数据结构；

（3）Panel：三维数组。

数据类型

1.Logical（逻辑型）

2. Numeric（数值型）

3. Character（字符型）

数据结构

1.Series

使用方法如下;

Series([数据1,数据2,...],index=[索引1,索引2,...])

例如：

from pandas import Series
X=Series(['a',2,'螃蟹'],index=[1,2,3])
X
X[3]#访问index=3的数据

索引号默认从0开始，也可以指定索引名。

'''
Series的index若省略，索引号从0开始
'''
from pandas import Series
A=Series([1,2,3])
print(A)
from pandas import Series
A=Series([1,2,3],index=[1,2,3])
print(A)
from pandas import Series
A=Series([1,2,3],index=['A','B','C'])
print(A)

访问系列值时，需要通过索引来访问，系列索引（index）和系列值是一一对应的关系。

from pandas import Series
A=Series([14,26,31])
print(A)
print(A[1])#print(A[1])的输出
print(A[5])#print(A[5])时会因索引越界而出错
from pandas import Series
A=Series([14,26,31],index=['first','second','third'])
print(A)
print(A['second'])#通过参数来访问系列值

from pandas import Series
#混合定义一个序列
x=Series(['a',True,1],index=['first','second','third'])
#根据索引访问
x[1]            #根据索引号访问
x['second']     #根据索引名访问
#不能越界访问，会报错
x[3]
#不能追加单个元素，但可以追加系列
x.append('2')
#追加一个系列
n=Series(['2'])
x.append(n)
#需要使用一个变量承载变化，即x.append(n)返回的是一个新序列
x=x.append(n)
#判断值是否存在，数字和逻辑型（True/False）是不需要加引号的
2 in x.values
'2' in x.values
#切片
x[1:3]
#定位获取，这个方法常用于随机抽样
x[[0,2,1]]
#根据索引名删除
x.drop(0)           #按索引名（数字）
x.drop('first')     #按索引名（字符）
#根据索引号找出对应的索引名
x.index[2]
#根据位置（索引）删除，返回新的序列
x.drop(x.index[3])
#根据值删除，显示值不等于2的系列，即删除2，返回新序列
x[x.values!=2]
#修改序列的值。将True值改为b，先找到True的索引：x.index[x.values==True]
x[x.index[x.values==True]]='b' #注意显示结果，这里把值为1也当作True处理了
#通过值访问系列index
x.index[x.values=='a']
#修改series中的index：可以通过赋值改变，也可以通过reindex方法
x.index=[0,1,2,3]
#可将字典化为Series
s=Series({'a':x.index[x.values=='b'],'b':2,'c':3})

'''
sort_index(ascending=True)方法可以对index进行排序操作，默认为升序。
也可以使用reindex方法重新排序。
'''
#reindex重排序
obj=Series([4.5,7.2,-5.3,3.6],index=['d','b','a','c'])
obj2=obj.reindex(['a','b','c','d','e'])
obj3=obj.reindex(['a','b','c','d','e'],fill_value=0)

2.DataFrame

使用方式如下：

DataFrame（columnsMap）

具体实例代码如下：

from pandas import Series
from pandas import DataFrame
df=DataFrame({'age':Series([26,29,24]),'name':Series(['Ken','Jerry','Ben'])},index=[0,1,2])
print(df)

注意： 数据框的访问方式

访问位置 方法 备注

访问列 变量名[列名] 访问对应的列。

访问行 变量名[n:m] 访问n行到m-1行的数据。

访问块（行和列） 变量名.iloc[n1:n2,m1:m2] 访问n1行到(n2-1)行,m1到(m-1)列的数据。

访问指定的位置 变量名.at[行名,列名] 访问（行名，列名）位置的数据。

例如：

#获取age的值
A=df['age']
print(A)
#获取索引号是第二行的值
B=df[1:2]
print(B)
#获取第0行到2行（不含）与第0列到2列（不含）的块
C=df.iloc[0:2,0:2]
print(C)
#获取第0行与name列的交叉值
D=df.at[0,'name']
print(D)
################################
from pandas import DataFrame
df1=DataFrame({'age':[21,22,23],'name':['KEN','JOHN','JIMI']});
df2=DataFrame({'age':[21,22,23],'name':['KEN','JOHN','JIMI']},index=['first','second','third']);
#访问行
df1[1:100]#显示index=1及其以后的99行数据，不包括index=100
df1[2:2]                #显示空
df1[4:1]                #显示空
df2['third':'third']    #按索引名访问某一行
df2=['first':'second']  #按索引名访问多行
#访问列
df1['age']              #按列名访问
df1[df1.columns[0:1]]   #按索引号访问
#访问快
df1.iloc[0:1,0:1]       #按行列索引号访问
#访问位置
df1.at[1,'name']        #1为索引
df2.at['second','name'] #索引名
df2.at[1,'name']        #当有索引名时用索引号就会报错
#修改列名
df1.columns=['age2','name2']
#修改行索引
df1.index=range(1,4)
#根据行索引删除
df1.drop(1,axis=0)      #axis=0是表示行轴，也可以省略
#根据列索引删除
df1.drop('age2',axis=1) #axis=1是表示列轴，不可省略
#第二种删除列的方法
del df1['age2']
#增加列
df1['newColumn']=[2,4,6]
#增加行。这种方法效率比较低
df2.loc[len(df2)]=[24,'Keno']
#增加行的方法
df1=DataFrame([[1,2],[3,4]],columns=list("AB"))
df2=DataFrame([[5,6],[7,8]],columns=list("AB"))
#方法一，合并只是简单的“叠加”成新的数据框，不修改index
df1.append(df2)                     #仅把df和df2“叠”起来了，没有修改合并后的index
#方法二，合并成一个新的数据框，并产生了新的index
df1.append(df2,ignore_index=True)   #修改index，对df2部分重新索引了

数据导入

1.导入txt文件

命令格式如下：

read_table(file,names=[列名1,列名2,...],sep“ ”,...)

其中：

file为文件路径和路径名；

names为列名。默认为文件中的第一行作为列名；

sep为分隔符，默认为空。

2.导入csv文件

命令格式如下：

read_csv(file,names=[列名1,列名2,...],sep“,”,...)

其中：

file为文件路径和路径名；

names为列名。默认为文件中的第一行作为列名；

sep为分隔符。

3.导入Excel文件

命令格式如下：

read_excel(file,sheetname,header=0)

其中：

file为文件路径和路径名；

sheetname指定sheet；

header，取0表示以文件第一行为表头显示，取1表示把文件第一行丢弃。

数据导出

1.导出csv文件

其命令格式如下：

to_csv(file_path,sep=“,”,index=TRUE,header=TRUE)

其中：

file_path为文件路径；

sep为分隔符，默认是逗号；

index表示是否导出行序号，默认为TRUE，导出行序号；

header表示是否导出列名，默认是TRUE，导出列名。

2.导出Excel文件

其命令格式如下：

to_excel(file_path,index=TRUE,header=TRUE)

其中：

file_path为文件路径；

index表示是否导出行序号，默认为TRUE，导出行序号；

header表示是否导出列名，默认是TRUE，导出列名。

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