Pandas是基于Numpy构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包。类似于Numpy的核心是ndarray，pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame两个核心数据结构展开的。Series 和 DataFrame 分别对应于一维的序列和二维的表结构。
Pandas官方教程User Guide ，查看当前版本：
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> print(pd.__version__)
1.0.1文件读取与写入
1、文件读取
>>> df = pd.read_csv('data/table.csv') # csv格式
>>> df_txt = pd.read_table('data/table.txt') # txt格式
>>> df_excel = pd.read_excel('data/table.xlsx') #xls或xlsx格式，需要安装xlrd包2、写入文件
>>> df.to_csv('data/new_table.csv') # csv格式
>>> df.to_csv('data/new_table.csv', index=False) # 保存时除去行索引
>>> df.to_excel('data/new_table2.xlsx', sheet_name='Sheet1') # xls或xlsx格式，需要安装openpyxl基本数据结构
1、Series
一种类似于一维数组的对象，是由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。仅由一组数据也可产生简单的Series对象。注意：Series中的索引值是可以重复的。
A. 创建Series
对于一个Series，其中最常用的属性为值（values），索引（index），名字（name），类型（dtype）。
>>> s = pd.Series(np.random.randn(5),index=['a','b','c','d','e'],name='Series Sample',dtype='float64')
>>> print(s)
a -0.509401
b -0.684058
c -0.759703
d 0.089692
e -0.114861
Name: Series Sample, dtype: float64B. 访问Series属性
>>> s.values
array([-0.50940132, -0.68405815, -0.75970341, 0.08969204, -0.11486061])
>>> s.index
Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')
>>> s.name
'Series Sample'
>>> s.dtype
dtype('float64')C. 索引元素
>>> s['a']
-0.5094013170899359D. 调用方法
Series有相当多的方法可以调用:
>>> print([attr for attr in dir(s) if not attr.startswith('_')])
['T', 'a', 'abs', 'add', 'add_prefix', 'add_suffix', 'agg', 'aggregate', 'align', 'all', 'any', 'append', 'apply', 'argmax', 'argmin', 'argsort', 'array', 'asfreq', 'asof', 'astype', 'at', 'at_time', 'attrs', 'autocorr', 'axes', 'b', 'between', 'between_time', 'bfill', 'bool', 'c', 'clip', 'combine', 'combine_first', 'convert_dtypes', 'copy', 'corr', 'count', 'cov', 'cummax', 'cummin', 'cumprod', 'cumsum', 'd', 'describe', 'diff', 'div', 'divide', 'divmod', 'dot', 'drop', 'drop_duplicates', 'droplevel', 'dropna', 'dtype', 'dtypes', 'duplicated', 'e', 'empty', 'eq', 'equals', 'ewm', 'expanding', 'explode', 'factorize', 'ffill', 'fillna', 'filter', 'first', 'first_valid_index', 'floordiv', 'ge', 'get', 'groupby', 'gt', 'hasnans', 'head', 'hist', 'iat', 'idxmax', 'idxmin', 'iloc', 'index', 'infer_objects', 'interpolate', 'is_monotonic', 'is_monotonic_decreasing', 'is_monotonic_increasing', 'is_unique', 'isin', 'isna', 'isnull', 'item', 'items', 'iteritems', 'keys', 'kurt', 'kurtosis', 'last', 'last_valid_index', 'le', 'loc', 'lt', 'mad', 'map', 'mask', 'max', 'mean', 'median', 'memory_usage', 'min', 'mod', 'mode', 'mul', 'multiply', 'name', 'nbytes', 'ndim', 'ne', 'nlargest', 'notna', 'notnull', 'nsmallest', 'nunique', 'pct_change', 'pipe', 'plot', 'pop', 'pow', 'prod', 'product', 'quantile', 'radd', 'rank', 'ravel', 'rdiv', 'rdivmod', 'reindex', 'reindex_like', 'rename', 'rename_axis', 'reorder_levels', 'repeat', 'replace', 'resample', 'reset_index', 'rfloordiv', 'rmod', 'rmul', 'rolling', 'round', 'rpow', 'rsub', 'rtruediv', 'sample', 'searchsorted', 'sem', 'set_axis', 'shape', 'shift', 'size', 'skew', 'slice_shift', 'sort_index', 'sort_values', 'squeeze', 'std', 'sub', 'subtract', 'sum', 'swapaxes', 'swaplevel', 'tail', 'take', 'to_clipboard', 'to_csv', 'to_dict', 'to_excel', 'to_frame', 'to_hdf', 'to_json', 'to_latex', 'to_list', 'to_markdown', 'to_numpy', 'to_period', 'to_pickle', 'to_sql', 'to_string', 'to_timestamp', 'to_xarray', 'transform', 'transpose', 'truediv', 'truncate', 'tshift', 'tz_convert', 'tz_localize', 'unique', 'unstack', 'update', 'value_counts', 'values', 'var', 'view', 'where', 'xs']>>> s.mean()
-0.39566628923839382、DataFrame
一个表格型的数据结构，包含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型等)，DataFrame即有行索引也有列索引，可以被看做是由Series组成的字典。
A. 创建DataFrame
>>> df = pd.DataFrame({'col1':list('abcde'),'col2':range(5,10),'col3':[1.3,2.5,3.6,4.6,5.8]},
index=list('一二三四五'))
>>> df
col1 col2 col3
一 a 5 1.3
二 b 6 2.5
三 c 7 3.6
四 d 8 4.6
五 e 9 5.8B. 从DataFrame取出一列为Series
>>> df['col1']
一 a
二 b
三 c
四 d
五 e
Name: col1, dtype: object
>>> type(df)
pandas.core.frame.DataFrame
>>> type(df['col1'])
pandas.core.series.SeriesC. 修改行或列名
>>> df.rename(index={'一':'one'},columns={'col1':'new_col1'})
new_col1 col2 col3
one a 5 1.3
二 b 6 2.5
三 c 7 3.6
四 d 8 4.6
五 e 9 5.8D. 调用属性和方法
>>> df.index
Index(['一', '二', '三', '四', '五'], dtype='object')
>>> df.columns
Index(['col1', 'col2', 'col3'], dtype='object')
>>> df.values
array([['a', 5, 1.3],
['b', 6, 2.5],
['c', 7, 3.6],
['d', 8, 4.6],
['e', 9, 5.8]], dtype=object)
>>> df.shape
(5, 3)
>>> df.mean() #本质上是一种Aggregation操作
col2 7.00
col3 3.56
dtype: float64 E. 索引对齐特性
这是Pandas中非常强大的特性，不理解这一特性有时就会造成一些麻烦。
>>> df1 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3]},index=[1,2,3])
>>> df2 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3]},index=[3,1,2])
>>> df1-df2 #由于索引对齐，因此结果不是0
A
1 -1
2 -1
3 2F. 列的删除与添加
对于删除而言，可以使用drop函数或del或pop。
>>> df.drop(index='五',columns='col1') #设置inplace=True后会直接在原DataFrame中改动
col2 col3
一 5 1.3
二 6 2.5
三 7 3.6
四 8 4.6
>>> df['col1']=[1,2,3,4,5] #增加col1列
>>> del df['col2']
>>> df
col3 col1
一 1.3 1
二 2.5 2
三 3.6 3
四 4.6 4
五 5.8 5pop方法直接在原来的DataFrame上操作，且返回被删除的列，与python中的pop函数类似。
>>> df['col1']=[1,2,3,4,5]
>>> df.pop('col1')
一 1
二 2
三 3
四 4
五 5
Name: col1, dtype: int64
>>> df
col2 col3
一 5 1.3
二 6 2.5
三 7 3.6
四 8 4.6
五 9 5.8可以直接增加新的列，也可以使用assign方法。
>>> df1['B']=list('abc')
>>> df1
A B
1 1 a
2 2 b
3 3 c>>> df1.assign(C=pd.Series(list('def'))) # 索引对齐
A B C
1 1 a e
2 2 b f
3 3 c NaN
# 但assign方法不会对原DataFrame做修改
>>> df1
A B
1 1 a
2 2 b
3 3 cG. 根据类型选择列
>>> df.select_dtypes(include=['number']).head()
col2 col3
一 5 1.3
二 6 2.5
三 7 3.6
四 8 4.6
五 9 5.8
>>> df.select_dtypes(include=['float']).head()
col3
一 1.3
二 2.5
三 3.6
四 4.6
五 5.8H. 将Series转换为DataFrame
>>> s = df.mean()
>>> s.name='to_DataFrame'
>>> s # pandas.core.series.Series
col2 7.00
col3 3.56
Name: to_DataFrame, dtype: float64
>>> s.to_frame()
to_DataFrame
col2 7.00
col3 3.56
>>> s.to_frame().T # 使用T符号可以转置
col2 col3
to_DataFrame 7.0 3.56常用基本函数
df = pd.read_csv('data/table.csv')1. head和tail
>>> df.head() # 显示前几行
>>> df.tail() # 显示后几行
>>> df.head(3).append(df.tail(3))
School Class ID Gender Address Height Weight Math Physics
0 S_1 C_1 1101 M street_1 173 63 34.0 A+
1 S_1 C_1 1102 F street_2 192 73 32.5 B+
2 S_1 C_1 1103 M street_2 186 82 87.2 B+
32 S_2 C_4 2403 F street_6 158 60 59.7 B+
33 S_2 C_4 2404 F street_2 160 84 67.7 B
34 S_2 C_4 2405 F street_6 193 54 47.6 B
2. unique和nunique
# nunique显示有多少个唯一值。
>>> df['Physics'].nunique()
7
# unique显示所有的唯一值
>>> df['Physics'].unique()
array(['A+', 'B+', 'B-', 'A-', 'B', 'A', 'C'], dtype=object)3. count和value_counts
# count返回非缺失值元素个数
>>> df['Physics'].count()
35
# value_counts返回每个元素有多少个
>>> df['Physics'].value_counts()
B+ 9
B 8
B- 6
A 4
A+ 3
A- 3
C 2
Name: Physics, dtype: int644. describe和info
# describe默认统计数值型数据的各个统计量
>>> df.describe()
ID Height Weight Math
count 35.00000 35.000000 35.000000 35.000000
mean 1803.00000 174.142857 74.657143 61.351429
std 536.87741 13.541098 12.895377 19.915164
min 1101.00000 155.000000 53.000000 31.500000
25% 1204.50000 161.000000 63.000000 47.400000
50% 2103.00000 173.000000 74.000000 61.700000
75% 2301.50000 187.500000 82.000000 77.100000
max 2405.00000 195.000000 100.000000 97.000000
# 可以自行选择分位数
>>> df.describe(percentiles=[.05, .25, .75, .95])
# 对于非数值型也可以用describe函数
>>> df['Physics'].describe()
count 35
unique 7
top B+
freq 9
Name: Physics, dtype: objectinfo函数返回有哪些列、有多少非缺失值、每列的类型。
>>> df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 35 entries, 0 to 34
Data columns (total 9 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 School 35 non-null object
1 Class 35 non-null object
2 ID 35 non-null int64
3 Gender 35 non-null object
4 Address 35 non-null object
5 Height 35 non-null int64
6 Weight 35 non-null int64
7 Math 35 non-null float64
8 Physics 35 non-null object
dtypes: float64(1), int64(3), object(5)
memory usage: 2.6+ KB5. idxmax和nlargest
# idxmax函数返回最大值的索引，在某些情况下特别适用，idxmin功能类似
>>> df['Math'].idxmax()
5
# nlargest函数返回前几个大的元素值，nsmallest功能类似
>>> df['Math'].nlargest(3)
5 97.0
28 95.5
11 87.7
Name: Math, dtype: float646. clip和replace
clip和replace是两类替换函数，clip是对超过或者低于某些值的数进行截断。
>>> df['Math'].head()
0 34.0
1 32.5
2 87.2
3 80.4
4 84.8
Name: Math, dtype: float64
>>> df['Math'].clip(33,80).head()
0 34.0
1 33.0
2 80.0
3 80.0
4 80.0
Name: Math, dtype: float64replace是对某些值进行替换。
>>> df['Address'].head()
0 street_1
1 street_2
2 street_2
3 street_2
4 street_4
Name: Address, dtype: object
>>> df['Address'].replace(['street_1','street_2'],['one','two']).head()
0 one
1 two
2 two
3 two
4 street_4
Name: Address, dtype: object
# 通过字典，可以直接在表中修改
>>> df.replace({'Address':{'street_1':'one','street_2':'two'}}).head()7. apply函数
apply是一个自由度很高的函数，对于Series，它可以迭代每一列的值操作。对于DataFrame，它可以迭代每一个列操作：
>>> df['Math'].apply(lambda x:str(x)+'!').head() #可以使用lambda表达式，也可以使用函数
0 34.0!
1 32.5!
2 87.2!
3 80.4!
4 84.8!
Name: Math, dtype: object
>>> df.apply(lambda x:x.apply(lambda x:str(x)+'!')).head() #这是一个稍显复杂的例子，有利于理解apply的功能
School Class ID Gender Address Height Weight Math Physics
0 S_1! C_1! 1101! M! street_1! 173! 63! 34.0! A+!
1 S_1! C_1! 1102! F! street_2! 192! 73! 32.5! B+!
2 S_1! C_1! 1103! M! street_2! 186! 82! 87.2! B+!
3 S_1! C_1! 1104! F! street_2! 167! 81! 80.4! B-!
4 S_1! C_1! 1105! F! street_4! 159! 64! 84.8! B+!排序
A. 索引排序
>>> df.set_index('Math').head() #set_index函数可以设置索引
>>> df.set_index('Math').sort_index().head() #可以设置ascending参数，默认为升序，True
School Class ID Gender Address Height Weight Physics
Math
31.5 S_1 C_3 1301 M street_4 161 68 B+
32.5 S_1 C_1 1102 F street_2 192 73 B+
32.7 S_2 C_3 2302 M street_5 171 88 A
33.8 S_1 C_2 1204 F street_5 162 63 B
34.0 S_1 C_1 1101 M street_1 173 63 A+B. 值排序
>>> df.sort_values(by='Class').head()
# 多个值排序，即先对第一层排，在第一层相同的情况下对第二层排序
>>> df.sort_values(by=['Address','Height']).head()问题与练习
1. 问题
【问题一】 Series和DataFrame有哪些常见属性和方法？
【问题二】 value_counts会统计缺失值吗？
【问题三】 与idxmax和nlargest功能相反的是哪两组函数？
【问题四】 在常用函数一节中，由于一些函数的功能比较简单，因此没有列入，现在将它们列在下面，请分别说明它们的用途并尝试使用。 sum/mean/median/mad/min/max/abs/std/var/quantile/cummax/cumsum/cumprod
【问题五】 df.mean(axis=1)是什么意思？它与df.mean()的结果一样吗？第一问提到的函数也有axis参数吗？怎么使用？
2. 练习
【练习一】 现有一份关于美剧《权力的游戏》剧本的数据集，请解决以下问题：
（a）在所有的数据中，一共出现了多少人物？
（b）以单元格计数（即简单把一个单元格视作一句），谁说了最多的话？
（c）以单词计数，谁说了最多的单词？
# 参考答案
# 问题a
>>> pd.read_csv('data/Game_of_Thrones_Script.csv').head()
>>> df["Name"].nunique() # 564
# 问题b
>>> df.groupby("Name")["words"].sum().idxmax()
'tyrion lannister'
# 问题c
>>> df = df.assign(words = df["Sentence"].apply(lambda x:len(x.split()))).sort_values(by="Name")
>>> df.assign(Words = df["Sentence"].apply(lambda x:len(x.split()))).groupby("Name")["words"].sum().idxmax()
'tyrion lannister'【练习二】现有一份关于科比的投篮数据集，请解决如下问题：
（a）哪种action_type和combined_shot_type的组合是最多的？
（b）在所有被记录的game_id中，遭遇到最多的opponent是一个支？
>>> df = pd.read_csv('data/Kobe_data.csv',index_col='shot_id')
>>> df.head()
# 问题a
>>> df = df[["action_type","combined_shot_type"]]
>>> df.groupby("action_type")["combined_shot_type"].value_counts().sort_values(ascending=False)
action_type combined_shot_type
Jump Shot Jump Shot 18880
Layup Shot Layup 2567
Driving Layup Shot Layup 1978
Turnaround Jump Shot Jump Shot 1057
Fadeaway Jump Shot Jump Shot 1048
Running Jump Shot Jump Shot 926
Pullup Jump shot Jump Shot 476
# 问题b
>>> df = pd.read_csv('data/Kobe_data.csv',index_col='shot_id').iloc[:,[3,-1]]
>>> pd.Series(list(list(zip(*(pd.Series(list(zip(df["game_id"],df["opponent"]))).unique()).tolist()))[1])).value_counts().index[0]
'SAS'参考：https://github.com/datawhalechina/joyful-pandas
关于Datawhale
Datawhale是一个专注于数据科学与AI领域的开源组织，汇集了众多领域院校和知名企业的优秀学习者，聚合了一群有开源精神和探索精神的团队成员。Datawhale以“for the learner，和学习者一起成长”为愿景，鼓励真实地展现自我、开放包容、互信互助、敢于试错和勇于担当。同时Datawhale 用开源的理念去探索开源内容、开源学习和开源方案，赋能人才培养，助力人才成长，建立起人与人，人与知识，人与企业和人与未来的联结。
