今天來分享一些Pandas必會的用法，讓你的數據分析水平更上一層樓。
一、Pandas兩大數據結構的創(chuàng)建
| 序號 | 方法 | 說明 |
|---|
| 1 | pd.Series(對象,index=[ ]) | 創(chuàng)建Series。對象可以是列表\ndarray、字典以及DataFrame中的某一行或某一列 |
| 2 | pd.DataFrame(data,columns = [ ],index = [ ]) | 創(chuàng)建DataFrame。columns和index為指定的列、行索引，并按照順序排列 |
舉例：用pandas創(chuàng)建數據表：
df = pd.DataFrame({'id':[1001,1002,1003,1004,1005,1006],
'date':pd.date_range('20130102', periods=6),
'city':['Beijing ', 'SH', ' guangzhou ', 'Shenzhen', 'shanghai', 'BEIJING '],
'age':[23,44,54,32,34,32],
'category':['100-A','100-B','110-A','110-C','210-A','130-F'],
'price':[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]},
columns =['id','date','city','category','age','price'])
二、DataFrame常見方法
| 序號 | 方法 | 說明 |
|---|
| 1 | df.head() | 查詢數據的前五行 |
| 2 | df.tail() | 查詢數據的末尾5行 |
| 3 | pandas.qcut() | 基于秩或基于樣本分位數將變量離散化為等大小桶 |
| 4 | pandas.cut() | 基于分位數的離散化函數 |
| 5 | pandas.date_range() | 返回一個時間索引 |
| 6 | df.apply() | 沿相應軸應用函數 |
| 7 | Series.value_counts() | 返回不同數據的計數值 |
| 8 | df.reset_index() | 重新設置index，參數drop = True時會丟棄原來的索引，設置新的從0開始的索引，常與groupby()一起用 |
舉例：重新索引
df_inner.reset_index()
三、數據索引
| 序號 | 方法 | 說明 |
|---|
| 1 | .values | 將DataFrame轉換為ndarray二維數組 |
| 2 | .append(idx) | 連接另一個Index對象，產生新的Index對象 |
| 3 | .insert(loc,e) | 在loc位置增加一個元素 |
| 4 | .delete(loc) | 刪除loc位置處的元素 |
| 5 | .union(idx) | 計算并集 |
| 6 | .intersection(idx) | 計算交集 |
| 7 | .diff(idx) | 計算差集，產生新的Index對象 |
| 8 | .reindex(index, columns ,fill_value, method, limit, copy ) | 改變、重排Series和DataFrame索引，會創(chuàng)建一個新對象，如果某個索引值當前不存在，就引入缺失值。 |
| 9 | .drop() | 刪除Series和DataFrame指定行或列索引。 |
| 10 | .loc[行標簽，列標簽] | 通過標簽查詢指定的數據，第一個值為行標簽，第二值為列標簽。 |
| 11 | df.iloc[行位置，列位置] | 通過默認生成的數字索引查詢指定的數據。 |
舉例：按索引提取單行的數值
df_inner.loc[3]
四、DataFrame選取和重新組合數據的方法
| 序號 | 方法 | 說明 |
|---|
| 1 | df[val] | 從DataFrame選取單列或一組列；在特殊情況下比較便利：布爾型數組（過濾行）、切片（行切片）、或布爾型DataFrame（根據條件設置值） |
| 2 | df.loc[val] | 通過標簽，選取DataFrame的單個行或一組行 |
| 3 | df.loc[：,val] | 通過標簽，選取單列或列子集 |
| 4 | df.1oc[val1,val2] | 通過標簽，同時選取行和列 |
| 5 | df.iloc[where] | 通過整數位置，從DataFrame選取單個行或行子集 |
| 6 | df.iloc[where_i,where_j] | 通過整數位置，同時選取行和列 |
| 7 | df.at[1abel_i,1abel_j] | 通過行和列標簽，選取單一的標量 |
| 8 | df.iat[i,j] | 通過行和列的位置（整數），選取單一的標量 |
| 9 | reindex | 通過標簽選取行或列 |
| 10 | get_value | 通過行和列標簽選取單一值 |
| 11 | set_value | 通過行和列標簽選取單一值 |
舉例：使用iloc按位置區(qū)域提取數據
df_inner.iloc[:3,:2] #冒號前后的數字不再是索引的標簽名稱，而是數據所在的位置，從0開始，前三行，前兩列。
五、排序
| 序號 | 函數 | 說明 |
|---|
| 1 | .sort_index(axis=0, ascending=True) | 根據指定軸索引的值進行排序 |
| 2 | Series.sort_values(axis=0, ascending=True) | 只能根據0軸的值排序。 |
| 3 | DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True) | 參數by為axis軸上的某個索引或索引列表。 |
舉例：按照索引列排序
df_inner.sort_index()
六、相關分析和統(tǒng)計分析
| 序號 | 方法 | 說明 |
|---|
| 1 | .idxmin() | 計算數據最小值所在位置的索引（自定義索引） |
| 2 | .idxmax() | 計算數據最大值所在位置的索引（自定義索引） |
| 3 | .argmin() | 計算數據最小值所在位置的索引位置（自動索引） |
| 4 | .argmax() | 計算數據最大值所在位置的索引位置（自動索引） |
| 5 | .describe() | 針對各列的多個統(tǒng)計匯總，用統(tǒng)計學指標快速描述數據的概要 |
| 6 | .sum() | 計算各列數據的和 |
| 7 | .count() | 非NaN值的數量 |
| 8 | .mean( ) | 計算數據的算術平均值 |
| 9 | .median() | 計算算術中位數 |
| 10 | .var() | 計算數據的方差 |
| 11 | .std() | 計算數據的標準差 |
| 12 | .corr() | 計算相關系數矩陣 |
| 13 | .cov() | 計算協(xié)方差矩陣 |
| 14 | .corrwith() | 利用DataFrame的corrwith方法，可以計算其列或行跟另一個Series或DataFrame之間的相關系數。 |
| 15 | .min() | 計算數據的最小值 |
| 16 | .max() | 計算數據的最大值 |
| 17 | .diff() | 計算一階差分，對時間序列很有效 |
| 18 | .mode() | 計算眾數，返回頻數最高的那（幾）個 |
| 19 | .mean() | 計算均值 |
| 20 | .quantile() | 計算分位數（0到1） |
| 21 | .isin() | 用于判斷矢量化集合的成員資格，可用于過濾Series中或DataFrame列中數據的子集 |
| 22 | .unique() | 返回一個Series中的唯一值組成的數組。 |
| 23 | .value_counts() | 計算一個Series中各值出現的頻率。 |
舉例：判斷city列的值是否為北京
df_inner['city'].isin(['beijing'])
七、分組的方法
| 序號 | 方法 | 說明 |
|---|
| 1 | DataFrame.groupby() | 分組函數 |
| 2 | pandas.cut() | 根據數據分析對象的特征，按照一定的數值指標，把數據分析對象劃分為不同的區(qū)間部分來進行研究，以揭示其內在的聯系和規(guī)律性。 |
舉例：.groupby用法
group_by_name=salaries.groupby('name')
print(type(group_by_name))
輸出結果為：
<class 'pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy'>
八、讀寫文本格式數據的方法
| 序號 | 方法 | 說明 |
|---|
| 1 | read_csv | 從文件、URL、文件型對象中加載帶分隔符的數據。默認分隔符為逗號 |
| 2 | read_table | 從文件、URL、文件型對象中加載帶分隔符的數據。默認分隔符為制表符（t） |
| 3 | read_ fwf | 讀取定寬列格式數據（也就是說，沒有分隔符） |
| 4 | read_clipboard | 讀取剪貼板中的數據，可以看做read_table的剪貼板版。再將網頁轉換為表格時很有用 |
| 5 | read_excel | 從ExcelXLS或XLSXfile 讀取表格數據 |
| 6 | read_hdf | 讀取pandas寫的HDF5文件 |
| 7 | read_html | 讀取HTML文檔中的所有表格 |
| 8 | read_json | 讀取JSON字符串中的數據 |
| 9 | read_msgpack | 二進制格式編碼的pandas數據 |
| 10 | read_pickle | 讀取Python pickle格式中存儲的任意對象 |
| 11 | read_sas | 讀取存儲于SAS系統(tǒng)自定義存儲格式的SAS數據集 |
| 12 | read_sql | 讀取SQL 查詢結果為pandas的DataFrame |
| 13 | read_stata | 讀取Stata文件格式的數據集 |
| 14 | read_feather | 讀取 Feather二進制文件格式 |
舉例：導入CSV或者xlsx文件
df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1))
df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx'))
九、處理缺失數據
| 序號 | 方法 | 說明 |
|---|
| 1 | .fillna(value,method,limit,inplace) | 填充缺失值 |
| 2 | .dropna() | 刪除缺失數據 |
| 3 | .info() | 查看數據的信息，包括每個字段的名稱、非空數量、字段的數據類型 |
| 4 | .isnull() | 返回一個同樣長度的值為布爾型的對象（Series或DataFrame），表示哪些值是缺失的 |
舉例：查看數據表基本信息（維度、列名稱、數據格式等等）
df.info()
十、數據轉換
| 序號 | 方法 | 說明 |
|---|
| 1 | .replace(old, new) | 用新的數據替換老的數據，如果希望一次性替換多個值，old和new可以是列表。默認會返回一個新的對象，傳入inplace=True可以對現有對象進行就地修改。 |
| 2 | .duplicated() | 判斷各行是否是重復行，返回一個布爾型Series。 |
| 3 | .drop_duplicates() | 刪除重復行，返回刪除后的DataFrame對象。 |
舉例：刪除后出現的重復值：
df['city'].drop_duplicates()
結語
文章中總結的是都是一些Pandas常用的方法，至于一些基礎的概念還需要你學到Pandas的時候去理解，例如Series是什么？DataFrame是什么？如果你已經清楚了Pandas的這些基礎東西之后，搭配上文章中的這些方法，那你用Pandas去做數據處理和分析必然會游刃有余。
