Pandas学习笔记1——Pandas基础

Task01：Pandas基础（1天）

文件的读取与写入

查看pandas版本

导入库文件，并查看Pandas版本。

import pandas as pd
import numpy as np

print(pd.__version__)

‘1.0.3’

读取

（1）csv 格式

df = pd.read_csv('data/table.csv')

（2）txt 格式

df_txt = pd.read_table('data/table.txt')

（3）xls或xlsx格式（需要安装xlrd包）

df_excel = pd.read_excel('data/table.xlsx')

写入

（1）csv 格式

#df.to_csv('data/new_table.csv')
df.to_csv('data/new_table.csv', index=False) #保存时除去行索引

（2）xls或xlsx格式（需要安装openpyxl包）

df.to_excel('data/new_table2.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)

基本数据结构

pandas包含两种数据类型：Series和DataFrame。
series是一种一维数据结构，每一个元素都带有一个索引，与一维数组的含义相似，其中索引可以为数字或字符串。series结构名称：

dataframe是一种二维数据结构，数据以表格形式（与excel类似）存储，有对应的行和列。dataframe结构名称：

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1. Series

创建一个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）
我尝试分别从列表，数组，字典构建series：

mylist = list('abcde') # 列表
myarr = np.arange(5) # 数组
mydict = dict(zip(mylist, myarr)) # 字典

# 构建方法
ser1 = pd.Series(mylist)
ser2 = pd.Series(myarr)
ser3 = pd.Series(mydict, name='这是一个Series')

访问Series属性

取出某一个元素

使series的索引列转化为dataframe的列

ser = pd.Series(mydict)
# series转换为dataframe
df = ser.to_frame()
# 索引列转换为dataframe的列
df.reset_index(inplace=True)

Series的特点

我们指导numpy的多维数组（ndarray），当然，它也包括一维数组，Series类似一维数组，为啥还要介绍Series呢？或Series有哪些特点？Series一个最大特点就是可以使用标签索引，序列及ndarray也有索引，但都是位置索引或整数索引，这种索引有很多局限性，如根据某个有意义标签找对应值？切片时采用类似[2:3]的方法，只能取索引为2这个元素等等，无法精确定位。
Series的标签索引（它位置索引自然保留）使用起来就方便多了，而且定位也更精确，不会产生歧义。

2. DataFrame

创建一个DataFrame

生成DataFrame有很多，比较常用的有导入等长列表、字典、numpy数组、数据文件等。

data = {
    'name': ['zhanghua', 'liuting', 'gaofei', 'hedong'],
    'age': [40, 45, 50, 46],
    'addr': ['jiangxi', 'pudong', 'beijing', 'xian']
}
d2 = pd.DataFrame(data)
d2

重新构造索引

# 重新构造索引
d3 = pd.DataFrame(data,
               columns=['name', 'age', 'addr'],
               index=['a', 'b', 'c', 'd'])
d3

获取数据

修改数据

我们可以像操作数据库表一样操作DataFrame，删除数据，插入数据、修改字段名、索引名、修改数据等，以下通过一些实例来说明。

d3.drop('d', axis=0)  ###删除行，如果欲删除列，使axis=1即可
###从副本中删除，原数据没有被删除

###添加一行，注意需要ignore_index=True，否则会报错
d3.append({'name': 'wangkuan', 'age': 38, 'addr': 'henan'}, ignore_index=True)

###添加一行，并创建一个新DataFrame
d4 = d3.append({
    'name': 'wangkuan',
    'age': 38,
    'addr': 'henan'
},
               ignore_index=True)
d4

d4.index=['a','b','c','d','e'] ###修改d4的索引
d4

# del 删除列
del d4['addr']
d4

#pop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
d4['col1']=[1,2,3,4,5]
d4.pop('col1')

调用属性和方法

索引对齐特性

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

可以看到这里df1和df2的索引是没有对齐的。

df1.assign(C=pd.Series(list('def'))) # 由于索引不一致，导致这里出现NaN

DataFrame的特点

DataFrame除了索引有位置索引也有标签索引，而且其数据组织方式与MySQL的表极为相似，除了形式相似，很多操作也类似，这就给我们操作DataFrame带来极大方便。这些是DataFrame特色的一小部分，它还有比数据库表更强大的功能，如强大统计、可视化等等。
DataFrame几要素：index、columns、values等，columns就像数据库表的列表，index是索引，当然values就是值了。

# 稍微改一下就行，在list首字符前加一个空格看看效果
df1.assign(C=pd.Series(list(' def')))
# 成功，Nice!

常用基本函数

df = pd.read_csv('data/table.csv')

df['Physics'].nunique()  #  nunique显示有多少个唯一值

df['Physics'].unique()  # unique显示所有的唯一值

df['Physics'].count() # count返回非缺失值元素个数

df['Physics'].value_counts() # value_counts返回每个元素有多少个

d1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3, 4)),
               index=['a', 'b', 'c'],
               columns=['a1', 'a2', 'a3', 'a4'])
d1

d1.apply(lambda x:x.max()-x.min(),axis=0) ###列级处理

d1.applymap(lambda x:x*2) ###处理每个元素

排序

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？

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/Game_of_Thrones_Script.csv')
df.head()

# (a)在所有的数据中，一共出现了多少人物？
df['Name'].nunique()

# (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？
df['Name'].value_counts()
df['Name'].value_counts().index[0]

# （c）以单词计数，谁说了最多的单词？
"""
我的思路：(不用groupby)
1.先把每个sentence的单词统计出来；
2.进行匹配；
3.把每个名字的单词数求和；
4.最后排序；
"""
# 新增一列，统计单词数
df['Words'] = df['Sentence'].apply(lambda x: len(x.strip().split()))

# 提取所有不重复人名
people = df['Name'].unique()

# 把‘Name’列和‘Words’列进行合并
group = list(zip(df['Name'], df['Words']))

numbers = []  # 存放每个角色的单词数总和
## 外循环：遍历所有不重复人名
# 内循环：遍历所有样本
for i in range(len(people)):
    number = []  # 存放每个角色每句话所说单词数
    for word in group:
        # 如果名字匹配，把‘Words’列元素传入number
        if word[0] == people[i]:
            number.append(word[1])
    # 遍历完一遍每一个人名，对其所说单词数求和
    numbers.append(sum(number))
# 找到最大值索引
index = numbers.index(max(numbers))
# 找到最大值索引对应人名，即我们的结果
max_people = people[index]
max_people

【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？

df2 = pd.read_csv('data/Kobe_data.csv',index_col='shot_id')
df2.head()
#index_col的作用是将某一列作为行索引

# （a）哪种action_type和combined_shot_type的组合是最多的？
group = pd.Series(list(zip(df2['action_type'], df2['combined_shot_type'])))
group.value_counts().index[0]

第二问，我开始的思路和参考答案有偏差，误以为每个opponent只对应一个game_ID，导致结果错误。

# （b）在所有被记录的game_id中，遭遇到最多的opponent是一个支？
uniq = df2['game_id'].unique()
group = list(zip(df2['game_id'], df2['opponent']))
opponent_max = {}
for i in range(len(uniq)):
    opponent = []
    for g in group:
        if g[0] == uniq[i]:
            opponent.append(g[1])
    opponent_max[opponent[0]] = len(opponent)
# 结果
z = list(opponent_max.keys())[list(opponent_max.values()).index(
    max(opponent_max.values()))]
z

这是参考答案给的思路。

pd.Series(
    list(
        list(
            zip(*(pd.Series(list(zip(df['game_id'], df['opponent']))).unique()
                  ).tolist()))[1])).value_counts().index[0]

参考内容

1. 教程仓库连接
2. 《利用Python进行数据分析》