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9.选取多个DataFrame

9.1 用列表选取多列

# 选取不同演员的FaceBook的粉丝数
movies[["actor_1_facebook_likes","actor_2_facebook_likes","actor_3_facebook_likes"]]

# 错误示例：
# movies["actor_1_facebook_likes","actor_2_facebook_likes","actor_3_facebook_likes"]

	actor_1_facebook_likes	actor_2_facebook_likes	actor_3_facebook_likes
0	1000.0	936.0	855.0
1	40000.0	5000.0	1000.0
2	11000.0	393.0	161.0
3	27000.0	23000.0	23000.0
...	...	...	...
4912	841.0	593.0	319.0
4913	0.0	0.0	0.0
4914	946.0	719.0	489.0
4915	86.0	23.0	16.0

4916 rows × 3 columns

9.2 选取单列

movies[["actor_1_facebook_likes"]]

	actor_1_facebook_likes
0	1000.0
1	40000.0
2	11000.0
3	27000.0
...	...
4912	841.0
4913	0.0
4914	946.0
4915	86.0

4916 rows × 1 columns

！！！注意在这里要区别下面的这种取法！！！

print(type(movies["actor_1_facebook_likes"]))
print(type(movies[["actor_1_facebook_likes"]]))
# 一种取出的是DataFrame 一种取出的是Series

<class 'pandas.core.series.Series'>
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

9.3 通过类型选择DataFrame

# 这样就会筛选出字段的类型为整形和浮点型的列（“number”表示选取所有数值列）
movies.select_dtypes(include=["int","float"])

	num_critic_for_reviews	duration	director_facebook_likes	actor_3_facebook_likes	...	actor_2_facebook_likes	imdb_score	aspect_ratio	movie_facebook_likes
0	723.0	178.0	0.0	855.0	...	936.0	7.9	1.78	33000
1	302.0	169.0	563.0	1000.0	...	5000.0	7.1	2.35	0
2	602.0	148.0	0.0	161.0	...	393.0	6.8	2.35	85000
3	813.0	164.0	22000.0	23000.0	...	23000.0	8.5	2.35	164000
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
4912	43.0	43.0	NaN	319.0	...	593.0	7.5	16.00	32000
4913	13.0	76.0	0.0	0.0	...	0.0	6.3	NaN	16
4914	14.0	100.0	0.0	489.0	...	719.0	6.3	2.35	660
4915	43.0	90.0	16.0	16.0	...	23.0	6.6	1.85	456

4916 rows × 16 columns

9.4 通过过滤器选取DataFrame

9.4.1 like 过滤法

movies.filter(like="actor_1")

	actor_1_facebook_likes	actor_1_name
0	1000.0	CCH Pounder
1	40000.0	Johnny Depp
2	11000.0	Christoph Waltz
3	27000.0	Tom Hardy
...	...	...
4912	841.0	Natalie Zea
4913	0.0	Eva Boehnke
4914	946.0	Alan Ruck
4915	86.0	John August

4916 rows × 2 columns

9.4.2 items 选取

movies.filter(items=["actor_1_name","actor_1_facebook_likes"])

	actor_1_name	actor_1_facebook_likes
0	CCH Pounder	1000.0
1	Johnny Depp	40000.0
2	Christoph Waltz	11000.0
3	Tom Hardy	27000.0
...	...	...
4912	Natalie Zea	841.0
4913	Eva Boehnke	0.0
4914	Alan Ruck	946.0
4915	John August	86.0

4916 rows × 2 columns

9.4.3 正则选取

# 选取不是以actor开头的字段
movies.filter(regex="^(?!actor)")

	color	director_name	num_critic_for_reviews	duration	...	title_year	imdb_score	aspect_ratio	movie_facebook_likes
0	Color	James Cameron	723.0	178.0	...	2009.0	7.9	1.78	33000
1	Color	Gore Verbinski	302.0	169.0	...	2007.0	7.1	2.35	0
2	Color	Sam Mendes	602.0	148.0	...	2015.0	6.8	2.35	85000
3	Color	Christopher Nolan	813.0	164.0	...	2012.0	8.5	2.35	164000
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
4912	Color	NaN	43.0	43.0	...	NaN	7.5	16.00	32000
4913	Color	Benjamin Roberds	13.0	76.0	...	2013.0	6.3	NaN	16
4914	Color	Daniel Hsia	14.0	100.0	...	2012.0	6.3	2.35	660
4915	Color	Jon Gunn	43.0	90.0	...	2004.0	6.6	1.85	456

4916 rows × 22 columns

10.按照给定的列顺序排序

disc_core = ['movie_title','title_year', 'content_rating','genres']
disc_people = ['director_name','actor_1_name', 'actor_2_name','actor_3_name']
disc_other = ['color','country','language','plot_keywords','movie_imdb_link']
cont_fb = ['director_facebook_likes','actor_1_facebook_likes','actor_2_facebook_likes','actor_3_facebook_likes', 'cast_total_facebook_likes', 'movie_facebook_likes']
cont_finance = ['budget','gross']
cont_num_reviews = ['num_voted_users','num_user_for_reviews', 'num_critic_for_reviews']
cont_other = ['imdb_score','duration', 'aspect_ratio','facenumber_in_poster']

new_col_order = disc_core + disc_people + disc_other + cont_fb + cont_finance + cont_num_reviews + cont_other

# 我们把所有的列名按照自己的顺序进行排列，最后查看和原来的所有列是否一致
print(set(new_col_order) == set(movies.columns))

# 可以看到列显示的顺序已经按照我们的要求进行显示了
movies[new_col_order]

True

	movie_title	title_year	content_rating	genres	...	imdb_score	duration	aspect_ratio	facenumber_in_poster
0	Avatar	2009.0	PG-13	Action\|Adventure\|Fantasy\|Sci-Fi	...	7.9	178.0	1.78	0.0
1	Pirates of the Caribbean: At World's End	2007.0	PG-13	Action\|Adventure\|Fantasy	...	7.1	169.0	2.35	0.0
2	Spectre	2015.0	PG-13	Action\|Adventure\|Thriller	...	6.8	148.0	2.35	1.0
3	The Dark Knight Rises	2012.0	PG-13	Action\|Thriller	...	8.5	164.0	2.35	0.0
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
4912	The Following	NaN	TV-14	Crime\|Drama\|Mystery\|Thriller	...	7.5	43.0	16.00	1.0
4913	A Plague So Pleasant	2013.0	NaN	Drama\|Horror\|Thriller	...	6.3	76.0	NaN	0.0
4914	Shanghai Calling	2012.0	PG-13	Comedy\|Drama\|Romance	...	6.3	100.0	2.35	5.0
4915	My Date with Drew	2004.0	PG	Documentary	...	6.6	90.0	1.85	0.0

4916 rows × 28 columns

11 操作整个DataFrame

11.1 获取DataFrame的行和列数

movies.shape

(4916, 28)

11.2 获取DataFrame的个数

movies.size

11.3 获取DataFrame的长度

len(movies)

11.4 获取DataFrame的维度

movies.ndim

11.5 统计DataFrame中各种类型的个数

movies.count()

color                     4897
director_name             4814
num_critic_for_reviews    4867
duration                  4901
                          ... 
actor_2_facebook_likes    4903
imdb_score                4916
aspect_ratio              4590
movie_facebook_likes      4916
Length: 28, dtype: int64

11.6 取DataFrame中各列的最小值

# 都是对数值类型的列进行统计
movies.min()

num_critic_for_reviews     1.00
duration                   7.00
director_facebook_likes    0.00
actor_3_facebook_likes     0.00
                           ... 
actor_2_facebook_likes     0.00
imdb_score                 1.60
aspect_ratio               1.18
movie_facebook_likes       0.00
Length: 16, dtype: float64

11.7 取DataFrame中各列的最大值

movies.max()

num_critic_for_reviews        813.0
duration                      511.0
director_facebook_likes     23000.0
actor_3_facebook_likes      23000.0
                             ...   
actor_2_facebook_likes     137000.0
imdb_score                      9.5
aspect_ratio                   16.0
movie_facebook_likes       349000.0
Length: 16, dtype: float64

11.8 取DataFrame中各列的平均值

movies.mean()

num_critic_for_reviews      137.988905
duration                    107.090798
director_facebook_likes     691.014541
actor_3_facebook_likes      631.276313
                              ...     
actor_2_facebook_likes     1621.923516
imdb_score                    6.437429
aspect_ratio                  2.222349
movie_facebook_likes       7348.294142
Length: 16, dtype: float64

11.9 取DataFrame中各列的中位数

movies.median()

num_critic_for_reviews     108.00
duration                   103.00
director_facebook_likes     48.00
actor_3_facebook_likes     366.00
                            ...  
actor_2_facebook_likes     593.00
imdb_score                   6.60
aspect_ratio                 2.35
movie_facebook_likes       159.00
Length: 16, dtype: float64

11.10 取DataFrame中各列的分位数

movies.quantile([0.5,0.3])

	num_critic_for_reviews	duration	director_facebook_likes	actor_3_facebook_likes	...	actor_2_facebook_likes	imdb_score	aspect_ratio	movie_facebook_likes
0.5	108.0	103.0	48.0	366.0	...	593.0	6.6	2.35	159.0
0.3	60.0	95.0	11.0	176.0	...	345.0	6.0	1.85	0.0

2 rows × 16 columns

11.11 取DataFrame中各列的标准差

movies.std()

num_critic_for_reviews       120.239379
duration                      25.286015
director_facebook_likes     2832.954125
actor_3_facebook_likes      1625.874802
                               ...     
actor_2_facebook_likes      4011.299523
imdb_score                     1.127802
aspect_ratio                   1.402940
movie_facebook_likes       19206.016458
Length: 16, dtype: float64

11.12 取DataFrame中各列的和

movies.sum()

num_critic_for_reviews       671592.00
duration                     524852.00
director_facebook_likes     3326544.00
actor_3_facebook_likes      3088835.00
                              ...     
actor_2_facebook_likes      7952291.00
imdb_score                    31646.40
aspect_ratio                  10200.58
movie_facebook_likes       36124214.00
Length: 16, dtype: float64

补充说明：上面的统计函数可以传入skip = bool 选择是否跳过空值

11.13 获取DataFrame中各列的统计信息

movies.describe()

	num_critic_for_reviews	duration	director_facebook_likes	actor_3_facebook_likes	...	actor_2_facebook_likes	imdb_score	aspect_ratio	movie_facebook_likes
count	4867.000000	4901.000000	4814.000000	4893.000000	...	4903.000000	4916.000000	4590.000000	4916.000000
mean	137.988905	107.090798	691.014541	631.276313	...	1621.923516	6.437429	2.222349	7348.294142
std	120.239379	25.286015	2832.954125	1625.874802	...	4011.299523	1.127802	1.402940	19206.016458
min	1.000000	7.000000	0.000000	0.000000	...	0.000000	1.600000	1.180000	0.000000
25%	49.000000	93.000000	7.000000	132.000000	...	277.000000	5.800000	1.850000	0.000000
50%	108.000000	103.000000	48.000000	366.000000	...	593.000000	6.600000	2.350000	159.000000
75%	191.000000	118.000000	189.750000	633.000000	...	912.000000	7.200000	2.350000	2000.000000
max	813.000000	511.000000	23000.000000	23000.000000	...	137000.000000	9.500000	16.000000	349000.000000

8 rows × 16 columns

11.14 判断DataFrame中的空值

movies.isnull()

	color	director_name	num_critic_for_reviews	duration	...	actor_2_facebook_likes	imdb_score	aspect_ratio	movie_facebook_likes
0	False	False	False	False	...	False	False	False	False
1	False	False	False	False	...	False	False	False	False
2	False	False	False	False	...	False	False	False	False
3	False	False	False	False	...	False	False	False	False
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
4912	False	True	False	False	...	False	False	False	False
4913	False	False	False	False	...	False	False	True	False
4914	False	False	False	False	...	False	False	False	False
4915	False	False	False	False	...	False	False	False	False

4916 rows × 28 columns

11.15 判断DataFrame中的非空值

movies.notnull()

	color	director_name	num_critic_for_reviews	duration	...	actor_2_facebook_likes	imdb_score	aspect_ratio	movie_facebook_likes
0	True	True	True	True	...	True	True	True	True
1	True	True	True	True	...	True	True	True	True
2	True	True	True	True	...	True	True	True	True
3	True	True	True	True	...	True	True	True	True
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
4912	True	False	True	True	...	True	True	True	True
4913	True	True	True	True	...	True	True	False	True
4914	True	True	True	True	...	True	True	True	True
4915	True	True	True	True	...	True	True	True	True

4916 rows × 28 columns

11.16 判断DataFrame中的值是否全为真

# 这样便可以查看那些是没有空值的列
movies.notnull().all()

color                     False
director_name             False
num_critic_for_reviews    False
duration                  False
                          ...  
actor_2_facebook_likes    False
imdb_score                 True
aspect_ratio              False
movie_facebook_likes       True
Length: 28, dtype: bool

11.17 在进行对有空值的列进行统计时,填充空值后才能统计

# 必须将空值进行补充后才能统计，不然返回会为空
movies[["director_name"]].fillna("").max()

director_name    Étienne Faure
dtype: object

12.DataFrame算数运算

12.1准备数据

matrix = pd.DataFrame([np.random.randint(0,10,3) for i in range(3)])
matrix

	0	1	2
0	2	0	5
1	8	0	6
2	6	5	9

12.2 加法运算

12.2.1 操作符方式

matrix + 5

	0	1	2
0	7	5	10
1	13	5	11
2	11	10	14

12.2.2 函数方式

matrix.add(5)

	0	1	2
0	7	5	10
1	13	5	11
2	11	10	14

12.3 减法运算

12.3.1 操作符方法

matrix - 5

	0	1	2
0	-3	-5	0
1	3	-5	1
2	1	0	4

12.3.2 函数方法

matrix.sub(5)

	0	1	2
0	-3	-5	0
1	3	-5	1
2	1	0	4

12.4 乘法运算

12.4.1 操作符方法

matrix * 5

	0	1	2
0	10	0	25
1	40	0	30
2	30	25	45

12.4.2 函数方法

matrix.mul(5)

	0	1	2
0	10	0	25
1	40	0	30
2	30	25	45

12.5 除法运算

12.5.1 操作符方法

matrix / 5

	0	1	2
0	0.4	0.0	1.0
1	1.6	0.0	1.2
2	1.2	1.0	1.8

12.5.2 函数方法

matrix.div(5)

	0	1	2
0	0.4	0.0	1.0
1	1.6	0.0	1.2
2	1.2	1.0	1.8

12.6 整除运算

12.6.1 操作符方法

matrix // 5

	0	1	2
0	0	0	1
1	1	0	1
2	1	1	1

12.6.2 函数方法

matrix.floordiv(5)

	0	1	2
0	0	0	1
1	1	0	1
2	1	1	1

12.7 取模运算

12.7.1 操作符方法

matrix % 5

	0	2
0	2	0
1	3	1
2	1	4

12.7.2 函数方法

matrix.mod(5)

	0	2
0	2	0
1	3	1
2	1	4

13.DataFrame比较运算

13.1 大于

13.1.1 算数方法

matrix > 5

	0	1	2
0	False	False	False
1	True	False	True
2	True	False	True

13.1.2 函数方法

matrix.gt(5)

	0	1	2
0	False	False	False
1	True	False	True
2	True	False	True

13.2 大于等于

13.2.1 算数方法

matrix >= 5

	0	1	2
0	False	False	True
1	True	False	True
2	True	True	True

13.2.2 函数方法

matrix.ge(5)

	0	1	2
0	False	False	True
1	True	False	True
2	True	True	True

13.3 小于

13.3.1 算数方法

matrix < 5

	0	1	2
0	True	True	False
1	False	True	False
2	False	False	False

13.3.2 函数方法

matrix.lt(5)

	0	1	2
0	True	True	False
1	False	True	False
2	False	False	False

13.4 小于等于

13.4.1 算数方法

matrix <= 5

	0	1	2
0	True	True	True
1	False	True	False
2	False	True	False

13.4.2 函数方法

matrix.le(5)

	0	1	2
0	True	True	True
1	False	True	False
2	False	True	False

13.5 等于

13.5.1 算数方法

matrix == 5

	0	1	2
0	False	False	True
1	False	False	False
2	False	True	False

13.5.2 函数方法

matrix.eq(5)

	0	1	2
0	False	False	True
1	False	False	False
2	False	True	False

13.6 不等于

13.6.1 算数方法

matrix != 5

	0	1	2
0	True	True	False
1	True	True	True
2	True	False	True

13.6.2 函数方法

matrix.ne(5)

	0	1	2
0	True	True	False
1	True	True	True
2	True	False	True

尼克不可

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pandas学习笔记(第二弹)

9.选取多个DataFrame

9.1 用列表选取多列

9.2 选取单列

9.3 通过类型选择DataFrame

9.4 通过过滤器选取DataFrame

9.4.1 like 过滤法

9.4.2 items 选取

9.4.3 正则选取

10.按照给定的列顺序排序

11 操作整个DataFrame

11.1 获取DataFrame的行和列数

11.2 获取DataFrame的个数

11.3 获取DataFrame的长度

11.4 获取DataFrame的维度

11.5 统计DataFrame中各种类型的个数

11.6 取DataFrame中各列的最小值

11.7 取DataFrame中各列的最大值

11.8 取DataFrame中各列的平均值

11.9 取DataFrame中各列的中位数

11.10 取DataFrame中各列的分位数

11.11 取DataFrame中各列的标准差

11.12 取DataFrame中各列的和

11.13 获取DataFrame中各列的统计信息

11.14 判断DataFrame中的空值

11.15 判断DataFrame中的非空值

11.16 判断DataFrame中的值是否全为真

11.17 在进行对有空值的列进行统计时,填充空值后才能统计

12.DataFrame算数运算

12.1准备数据

12.2 加法运算

12.2.1 操作符方式

12.2.2 函数方式

12.3 减法运算

12.3.1 操作符方法

12.3.2 函数方法

12.4 乘法运算

12.4.1 操作符方法

12.4.2 函数方法

12.5 除法运算

12.5.1 操作符方法

12.5.2 函数方法

12.6 整除运算

12.6.1 操作符方法

12.6.2 函数方法

12.7 取模运算

12.7.1 操作符方法

12.7.2 函数方法

13.DataFrame比较运算

13.1 大于

13.1.1 算数方法

13.1.2 函数方法

13.2 大于等于

13.2.1 算数方法

13.2.2 函数方法

13.3 小于

13.3.1 算数方法

13.3.2 函数方法

13.4 小于等于

13.4.1 算数方法

13.4.2 函数方法

13.5 等于

13.5.1 算数方法

13.5.2 函数方法

13.6 不等于

13.6.1 算数方法

13.6.2 函数方法

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