Pandas DataFrame 是一个包含二维数据及其对应索引的结构。DataFrame 广泛用于数据科学、机器学习、科学计算和许多其他数据密集型领域。
DataFrame 类似于SQL 表或在 Excel 中使用的电子表格。在许多情况下DataFrame 比表格或电子表格更快、更易于使用且功能更强大。
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Pandas DataFrame
Pandas DataFrame 是包含以二维、行和列组织的数据、对应于行和列的索引的数据结构。
例如构建一个面试求职者的数据框。其中列数据包含姓名、城市、年龄和笔试分数。
| - | name | city | age | py-score |
|---|---|---|---|---|
| 101 | Xavier | Mexico City | 41 | 88.0 |
| 102 | Ann | Toronto | 28 | 79.0 |
| 103 | Jana | Prague | 33 | 81.0 |
| 104 | Yi | Shanghai | 34 | 80.0 |
| 105 | Robin | Manchester | 38 | 68.0 |
| 106 | Amal | Cairo | 31 | 61.0 |
| 107 | Nori | Osaka | 37 | 84.0 |
使用字典的方式创建DataFrame。
import pandas as pd
data = {
'name': ['Xavier', 'Ann', 'Jana', 'Yi', 'Robin', 'Amal', 'Nori'],
'city': ['Mexico City', 'Toronto', 'Prague', 'Shanghai',
'Manchester', 'Cairo', 'Osaka'],
'age': [41, 28, 33, 34, 38, 31, 37],
'py-score': [88.0, 79.0, 81.0, 80.0, 68.0, 61.0, 84.0]
}
row_labels = [101, 102, 103, 104, 105, 106, 107]
df = pd.DataFrame(data=data, index=row_labels)
设定条件查询数据的前 N 行或者后 N 行内容。
df.head(2)
name city age py-score
101 Xavier Mexico City 41 88.0
102 Ann Toronto 28 79.0
df.tail(2)
name city age py-score
106 Amal Cairo 31 61.0
107 Nori Osaka 37 84.0
查看某列数据的话直接使用字典取值的方式获取即可。
cities = df['city']
cities
101 Mexico City
102 Toronto
103 Prague
104 Shanghai
105 Manchester
106 Cairo
107 Osaka
Name: city, dtype: object
也可以像获取类实例的属性一样访问该列数据。
df.city
101 Mexico City
102 Toronto
103 Prague
104 Shanghai
105 Manchester
106 Cairo
107 Osaka
Name: city, dtype: object
上面两种方法对比一下获取的数据是一样的。
Pandas DataFrame 的每一列都是一个 pandas.Series 实例，保存一维数据及其索引的结构。可以像使用字典一样获取对象的单个项目，Series 方法是使用其索引作为键。
cities[102]
'Toronto'
可以使用 .loc[] 访问器访问整行数据。
df.loc[103]
name Jana
city Prague
age 33
py-score 81
Name: 103, dtype: object
type(df.loc[103])
pandas.core.series.Series
label 对应的行103，其中包含对应行数据之外，还提取了相应列的索引，返回的行也是一个 pandas.Series 实例。
创建 DataFrame
分别使用不同的方式创建DataFrame，创建之前先要导入对应的三方库。
import numpy as np
import pandas as pd
使用 Dict 创建
data = {
'x': [1, 2, 3], 'y': np.array([2, 4, 8]), 'z': 100}
pd.DataFrame(data)
x y z
0 1 2 100
1 2 4 100
2 3 8 100
可以用 columns参数控制列的顺序，用index控制行索引的顺序。
pd.DataFrame(d, index=[100, 200, 300], columns=['z', 'y', 'x'])
z y x
100 100 2 1
200 100 4 2
300 100 8 3
使用 List 创建
字典键是列索引，字典值是 DataFrame 中的数据值。
l = [{
'x': 1, 'y': 2, 'z': 100},
{
'x': 2, 'y': 4, 'z': 100},
{
'x': 3, 'y': 8, 'z': 100}]
pd.DataFrame(l)
x y z
0 1 2 100
1 2 4 100
2 3 8 100
还可以使用嵌套列表或列表列表作为数据值，并且创建时需要指明行、列索引。元组和列表创建的方式相同。
l = [[1, 2, 100],
[2, 4, 100],
[3, 8, 100]]
pd.DataFrame(l, columns=['x', 'y', 'z'])
x y z
0 1 2 100
1 2 4 100
2 3 8 100
使用 NumPy 数组创建
arr = np.array([[1, 2, 100],
[2, 4, 100],
[3, 8, 100]])
df_ = pd.DataFrame(arr, columns=['x', 'y', 'z'])
df_
x y z
0 1 2 100
1 2 4 100
2 3 8 100
文件读取创建
可以在多种文件类型（包括 CSV、Excel、SQL、JSON 等）中保存和加载Pandas DataFrame 中的数据和索引。
先将生成的数据保存到不同的文件中。
import pandas as pd
data = {
'name': ['Xavier', 'Ann', 'Jana', 'Yi', 'Robin', 'Amal', 'Nori'],
'city': ['Mexico City', 'Toronto', 'Prague', 'Shanghai',
'Manchester', 'Cairo', 'Osaka'],
'age': [41, 28, 33, 34, 38, 31, 37],
'py-score': [88.0, 79.0, 81.0, 80.0, 68.0, 61.0, 84.0]
}
row_labels = [101, 102, 103, 104, 105, 106, 107]
df = pd.DataFrame(data=data, index=row_labels)
df.to_csv('data.csv')
df.to_excel('data.xlsx')
检索索引和数据
创建 DataFrame 后可以进行一些检索、修改操作。
索引作为序列
df.index
Int64Index([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], dtype='int64')
df.columns
Index(['name', 'city', 'age', 'py-score'], dtype='object')
df.columns[1]
'city'
用序列修改索引。
df.index = np.arange(10, 17)
df.index
Int64Index([10, 11, 12, 13, 14, 15, 16], dtype='int64')
df
数据转为 NumPy 数组
转化之后取值方式同List操作。
df.to_numpy()
array([['Xavier', 'Mexico City', 41, 88.0],
['Ann', 'Toronto', 28, 79.0],
['Jana', 'Prague', 33, 81.0],
['Yi', 'Shanghai', 34, 80.0],
['Robin', 'Manchester', 38, 68.0],
['Amal', 'Cairo', 31, 61.0],
['Nori', 'Osaka', 37, 84.0]], dtype=object)
数据类型
数据值的类型，也称为数据类型或 dtypes，决定了 DataFrame 使用的内存量，以及计算速度和精度水平。
查看数据类型。
df.dtypes
name object
city object
age int64
py-score float64
dtype: object
使用.astype() 更改数据类型。
df_ = df.astype(dtype={
'age': np.int32, 'py-score': np.float32})
df_.dtypes
name object
city object
age int32
py-score float32
dtype: object
DataFrame 大小
.ndim、.size和.shape分别返回维度数、每个维度上的数据值数和数据值总数。
df_.ndim
2
df_.shape
(7, 4)
df_.size
28
访问和修改数据
使用访问器获取数据
除了.loc[] 可以使用通过索引获取行或列的访问器之外，Pandas 还提供了访问器.iloc[]，它通过整数索引检索行或列。
df.loc[10]
name Xavier
city Mexico City
age 41
py-score 88
Name: 10, dtype: object
df.iloc[0]
name Xavier
city Mexico City
age 41
py-score 88
Name: 10, dtype: object
.loc[] 和 .iloc[] 支持切片和 NumPy 的索引操作。
df.loc[:, 'city']
10 Mexico City
11 Toronto
12 Prague
13 Shanghai
14 Manchester
15 Cairo
16 Osaka
Name: city, dtype: object
df.iloc[:, 1]
10 Mexico City
11 Toronto
12 Prague
13 Shanghai
14 Manchester
15 Cairo
16 Osaka
Name: city, dtype: object
提供切片以及列表或数组而不是索引来获取多行或多列。
df.loc[11:15, ['name', 'city']]
name city
11 Ann Toronto
12 Jana Prague
13 Yi Shanghai
14 Robin Manchester
15 Amal Cairo
df.iloc[1:6, [0, 1]]
name city
11 Ann Toronto
12 Jana Prague
13 Yi Shanghai
14 Robin Manchester
15 Amal Cairo
.iloc[] 使用与切片元组、列表和 NumPy 数组相同的方式跳过行和列。
df.iloc[1:6:2, 0]
11 Ann
13 Yi
15 Amal
Name: name, dtype: object
使用 Python 内置的 **slice()**类，numpy.s_[] 或者 pd.IndexSlice[]。
df.iloc[slice(1, 6, 2), 0]
11 Ann
13 Yi
15 Amal
Name: name, dtype: object
df.iloc[np.s_[1:6:2], 0]
11 Ann
13 Yi
15 Amal
Name: name, dtype: object
df.iloc[pd.IndexSlice[1:6:2], 0]
11 Ann
13 Yi
15 Amal
Name: name, dtype: object
使用 .loc[] 和 .iloc[] 获取特定的数据值。但只需要一个值时建议使用专门的访问器 .at[] 和 .iat[]。
df.at[12, 'name']
'Jana'
df.iat[2, 0]
'Jana'
使用访问器设置数据
可以使用访问器通过传递 Python 序列、NumPy 数组或单个值来修改数据。
df.loc[:, 'py-score']
10 88.0
11 79.0
12 81.0
13 80.0
14 68.0
15 61.0
16 84.0
Name: py-score, dtype: float64
df.loc[:13, 'py-score'] = [40, 50, 60, 70]
df.loc[14:, 'py-score'] = 0
df['py-score']
10 40.0
11 50.0
12 60.0
13 70.0
14 0.0
15 0.0
16 0.0
Name: py-score, dtype: float64
使用负索引 .iloc[] 来访问或修改数据。
df.iloc[:, -1] = np.array([88.0, 79.0, 81.0, 80.0, 68.0, 61.0, 84.0])
>>> df['py-score']
10 88.0
11 79.0
12 81.0
13 80.0
14 68.0
15 61.0
16 84.0
Name: py-score, dtype: float64
插入和删除数据
Pandas 提供了几种方便的方法来插入和删除行或列。
插入和删除行
创建一个插入的新数据。
john = pd.Series(data=['John', 'Boston', 34, 79],index=df.columns, name=17)
john
name John
city Boston
age 34
py-score 79
Name: 17, dtype: object
使用 df.append() 加入新的数据。
df = df.append(john)
df
name city age py-score
10 Xavier Mexico City 41 88.0
11 Ann Toronto 28 79.0
12 Jana Prague 33 81.0
13 Yi Shanghai 34 80.0
14 Robin Manchester 38 68.0
15 Amal Cairo 31 61.0
16 Nori Osaka 37 84.0
17 John Boston 34 79.0
使用 df.drop() 删除新的数据。
df = df.drop(labels=[17])
df
name city age py-score
10 Xavier Mexico City 41 88.0
11 Ann Toronto 28 79.0
12 Jana Prague 33 81.0
13 Yi Shanghai 34 80.0
14 Robin Manchester 38 68.0
15 Amal Cairo 31 61.0
16 Nori Osaka 37 84.0
插入和删除列
直接赋值定义列名和定义数据。
df['js-score'] = np.array([71.0, 95.0, 88.0, 79.0, 91.0, 91.0, 80.0])
df
name city age py-score js-score
10 Xavier Mexico City 41 88.0 71.0
11 Ann Toronto 28 79.0 95.0
12 Jana Prague 33 81.0 88.0
13 Yi Shanghai 34 80.0 79.0
14 Robin Manchester 38 68.0 91.0
15 Amal Cairo 31 61.0 91.0
16 Nori Osaka 37 84.0 80.0
df['total-score'] = 0.0
df
name city age py-score js-score total-score
10 Xavier Mexico City 41 88.0 71.0 0.0
11 Ann Toronto 28 79.0 95.0 0.0
12 Jana Prague 33 81.0 88.0 0.0
13 Yi Shanghai 34 80.0 79.0 0.0
14 Robin Manchester 38 68.0 91.0 0.0
15 Amal Cairo 31 61.0 91.0 0.0
16 Nori Osaka 37 84.0 80.0 0.0
.insert() 在列的指定位置插入列数据。
df.insert(loc=4, column='django-score',value=np.array([86.0, 81.0, 78.0, 88.0, 74.0, 70.0, 81.0]))
df
name city age py-score django-score js-score total-score
10 Xavier Mexico City 41 88.0 86.0 71.0 0.0
11 Ann Toronto 28 79.0 81.0 95.0 0.0
12 Jana Prague 33 81.0 78.0 88.0 0.0
13 Yi Shanghai 34 80.0 88.0 79.0 0.0
14 Robin Manchester 38 68.0 74.0 91.0 0.0
15 Amal Cairo 31 61.0 70.0 91.0 0.0
16 Nori Osaka 37 84.0 81.0 80.0 0.0
del 删除一列或者多列。
del df['total-score']
df
name city age py-score django-score js-score
10 Xavier Mexico City 41 88.0 86.0 71.0
11 Ann Toronto 28 79.0 81.0 95.0
12 Jana Prague 33 81.0 78.0 88.0
13 Yi Shanghai 34 80.0 88.0 79.0
14 Robin Manchester 38 68.0 74.0 91.0
15 Amal Cairo 31 61.0 70.0 91.0
16 Nori Osaka 37 84.0 81.0 80.0
使用 df.drop() 删除列。
df = df.drop(labels='age', axis=1)
df
name city py-score django-score js-score
10 Xavier Mexico City 88.0 86.0 71.0
11 Ann Toronto 79.0 81.0 95.0
12 Jana Prague 81.0 78.0 88.0
13 Yi Shanghai 80.0 88.0 79.0
14 Robin Manchester 68.0 74.0 91.0
15 Amal Cairo 61.0 70.0 91.0
16 Nori Osaka 84.0 81.0 80.0
应用算术运算
应用基本的算术运算。
df['py-score'] + df['js-score']
10 159.0
11 174.0
12 169.0
13 159.0
14 159.0
15 152.0
16 164.0
dtype: float64
df['py-score'] / 100
10 0.88
11 0.79
12 0.81
13 0.80
14 0.68
15 0.61
16 0.84
Name: py-score, dtype: float64
线性组合公式计算汇总数据。
df['total'] =0.4 * df['py-score'] + 0.3 * df['django-score'] + 0.3 * df['js-score']
df
name city py-score django-score js-score total
10 Xavier Mexico City 88.0 86.0 71.0 82.3
11 Ann Toronto 79.0 81.0 95.0 84.4
12 Jana Prague 81.0 78.0 88.0 82.2
13 Yi Shanghai 80.0 88.0 79.0 82.1
14 Robin Manchester 68.0 74.0 91.0 76.7
15 Amal Cairo 61.0 70.0 91.0 72.7
16 Nori Osaka 84.0 81.0 80.0 81.9
应用 NumPy 和 SciPy 函数
大多数 NumPy 和 SciPy 都可以作为参数而不是 NumPy 数组应用于 Pandas Series 或 DataFrame 对象。 可以使用 NumPy 的 numpy.average() 计算考生的总考试成绩。
import numpy as np
score = df.iloc[:, 2:5]
score
py-score django-score js-score
10 88.0 86.0 71.0
11 79.0 81.0 95.0
12 81.0 78.0 88.0
13 80.0 88.0 79.0
14 68.0 74.0 91.0
15 61.0 70.0 91.0
16 84.0 81.0 80.0
np.average(score, axis=1,weights=[0.4, 0.3, 0.3])
array([82.3, 84.4, 82.2, 82.1, 76.7, 72.7, 81.9])
del df['total']
df['total'] = np.average(df.iloc[:, 2:5], axis=1,weights=[0.4, 0.3, 0.3])
df
name city py-score django-score js-score total
10 Xavier Mexico City 88.0 86.0 71.0 82.3
11 Ann Toronto 79.0 81.0 95.0 84.4
12 Jana Prague 81.0 78.0 88.0 82.2
13 Yi Shanghai 80.0 88.0 79.0 82.1
14 Robin Manchester 68.0 74.0 91.0 76.7
15 Amal Cairo 61.0 70.0 91.0 72.7
16 Nori Osaka 84.0 81.0 80.0 81.9
DataFrame 进行排序
.sort_values() 进行数据排序，需要指定排序的列。
df.sort_values(by='js-score', ascending=False)
name city py-score django-score js-score total
11 Ann Toronto 79.0 81.0 95.0 84.4
14 Robin Manchester 68.0 74.0 91.0 76.7
15 Amal Cairo 61.0 70.0 91.0 72.7
12 Jana Prague 81.0 78.0 88.0 82.2
16 Nori Osaka 84.0 81.0 80.0 81.9
13 Yi Shanghai 80.0 88.0 79.0 82.1
10 Xavier Mexico City 88.0 86.0 71.0 82.3
也可以指定多个列和多个列的排序方式。
df.sort_values(by=['total', 'py-score'], ascending=[False, False])
name city py-score django-score js-score total
11 Ann Toronto 79.0 81.0 95.0 84.4
10 Xavier Mexico City 88.0 86.0 71.0 82.3
12 Jana Prague 81.0 78.0 88.0 82.2
13 Yi Shanghai 80.0 88.0 79.0 82.1
16 Nori Osaka 84.0 81.0 80.0 81.9
14 Robin Manchester 68.0 74.0 91.0 76.7
15 Amal Cairo 61.0 70.0 91.0 72.7
DataFrame 过滤数据
Pandas 的过滤功能工作方式类似于在 NumPy 中使用布尔数组进行索引。
filter_ = df['django-score'] >= 80
filter_
10 True
11 True
12 False
13 True
14 False
15 False
16 True
Name: django-score, dtype: bool
使用表达式 df[filter_] 返回一个 DataFrame 中 True 的行数据。
df[filter_]
name city py-score django-score js-score total
10 Xavier Mexico City 88.0 86.0 71.0 82.3
11 Ann Toronto 79.0 81.0 95.0 84.4
13 Yi Shanghai 80.0 88.0 79.0 82.1
16 Nori Osaka 84.0 81.0 80.0 81.9
可是使用逻辑运算进行多条件的筛选。
df[(df['py-score'] >= 80) & (df['js-score'] >= 80)]
name city py-score django-score js-score total
12 Jana Prague 81.0 78.0 88.0 82.2
16 Nori Osaka 84.0 81.0 80.0 81.9
使用.where() 可以替换不满足所提供条件的位置的值。
df['django-score'].where(cond=df['django-score'] >= 80, other=0.0)
10 86.0
11 81.0
12 0.0
13 88.0
14 0.0
15 0.0
16 81.0
Name: django-score, dtype: float64
DataFrame 数据统计
基本统计信息使用 .describe()。
df.describe()
py-score django-score js-score total
count 7.000000 7.000000 7.000000 7.000000
mean 77.285714 79.714286 85.000000 80.328571
std 9.446592 6.343350 8.544004 4.101510
min 61.000000 70.000000 71.000000 72.700000
25% 73.500000 76.000000 79.500000 79.300000
50% 80.000000 81.000000 88.000000 82.100000
75% 82.500000 83.500000 91.000000 82.250000
max 88.000000 88.000000 95.000000 84.400000
特定统计信息可以直接进行索引方法调用。
df.mean()
py-score 77.285714
django-score 79.714286
js-score 85.000000
total 80.328571
dtype: float64
df['py-score'].mean()
77.28571428571429
df.std()
py-score 9.446592
django-score 6.343350
js-score 8.544004
total 4.101510
dtype: float64
df['py-score'].std()
9.446591726019244
DataFrame 处理缺失数据
缺失数据在数据科学和机器学习中非常常见。Pandas 具有非常强大的处理缺失数据的功能。
Pandas 通常用 NaN（不是数字）值表示缺失数据。 在 Python 中可以使用 float(‘nan’)、math.nan 或 numpy.nan 获取 NaN。 从 Pandas 1.0 开始BooleanDtype、Int8Dtype、Int16Dtype、Int32Dtype 和 Int64Dtype 等新类型使用 pandas.NA 作为缺失值。
df_ = pd.DataFrame({
'x': [1, 2, np.nan, 4]})
df_
x
0 1.0
1 2.0
2 NaN
3 4.0
缺失数据进行计算
许多 Pandas 方法在执行计算时会忽略 nan 值，除非明确指示。
df_.mean()
x 2.333333
dtype: float64
df_.mean(skipna=False)
x NaN
dtype: float64
填充缺失数据
.fillna() 进行缺失数据填充。
# 指定填充数据
df_.fillna(value=0)
x
0 1.0
1 2.0
2 0.0
3 4.0
# 向前填充
df_.fillna(method='ffill')
x
0 1.0
1 2.0
2 2.0
3 4.0
# 向后填充
df_.fillna(method='bfill')
x
0 1.0
1 2.0
2 4.0
3 4.0
删除缺少数据的行和列
使用 .dropna() 直接进行处理。
df_.dropna()
x
0 1.0
1 2.0
3 4.0
遍历 DataFrame
使用.items()and .iteritems() 遍历 Pandas DataFrame 的列。每次迭代都会产生一个以列名和列数据作为Series对象的元组。
for col_label, col in df.iteritems():
print(col_label, col, sep='\n', end='\n\n')
name
10 Xavier
11 Ann
12 Jana
13 Yi
14 Robin
15 Amal
16 Nori
Name: name, dtype: object
city
10 Mexico City
11 Toronto
12 Prague
13 Shanghai
14 Manchester
15 Cairo
16 Osaka
Name: city, dtype: object
py-score
10 88.0
11 79.0
12 81.0
13 80.0
14 68.0
15 61.0
16 84.0
Name: py-score, dtype: float64
django-score
10 86.0
11 81.0
12 78.0
13 88.0
14 74.0
15 70.0
16 81.0
Name: django-score, dtype: float64
js-score
10 71.0
11 95.0
12 88.0
13 79.0
14 91.0
15 91.0
16 80.0
Name: js-score, dtype: float64
total
10 82.3
11 84.4
12 82.2
13 82.1
14 76.7
15 72.7
16 81.9
Name: total, dtype: float64
使用 .iterrows() 遍历 DataFrame 的行。
for row_label, row in df.iterrows():
print(row_label, row, sep='\n', end='\n\n')
10
name Xavier
city Mexico City
py-score 88
django-score 86
js-score 71
total 82.3
Name: 10, dtype: object
11
name Ann
city Toronto
py-score 79
django-score 81
js-score 95
total 84.4
Name: 11, dtype: object
12
name Jana
city Prague
py-score 81
django-score 78
js-score 88
total 82.2
Name: 12, dtype: object
13
name Yi
city Shanghai
py-score 80
django-score 88
js-score 79
total 82.1
Name: 13, dtype: object
14
name Robin
city Manchester
py-score 68
django-score 74
js-score 91
total 76.7
Name: 14, dtype: object
15
name Amal
city Cairo
py-score 61
django-score 70
js-score 91
total 72.7
Name: 15, dtype: object
16
name Nori
city Osaka
py-score 84
django-score 81
js-score 80
total 81.9
Name: 16, dtype: object
DataFrame 时间序列
使用时间序列创建index
创建一个 一天中的每小时温度数据 DataFrame。
temp_c = [ 8.0, 7.1, 6.8, 6.4, 6.0, 5.4, 4.8, 5.0,
9.1, 12.8, 15.3, 19.1, 21.2, 22.1, 22.4, 23.1,
21.0, 17.9, 15.5, 14.4, 11.9, 11.0, 10.2, 9.1]
使用 date_range() 构建时间索引。
dt = pd.date_range(start='2022-04-16 00:00:00.0', periods=24,freq='H')
df
DatetimeIndex(['2022-04-16 00:00:00', '2022-04-16 01:00:00',
'2022-04-16 02:00:00', '2022-04-16 03:00:00',
'2022-04-16 04:00:00', '2022-04-16 05:00:00',
'2022-04-16 06:00:00', '2022-04-16 07:00:00',
'2022-04-16 08:00:00', '2022-04-16 09:00:00',
'2022-04-16 10:00:00', '2022-04-16 11:00:00',
'2022-04-16 12:00:00', '2022-04-16 13:00:00',
'2022-04-16 14:00:00', '2022-04-16 15:00:00',
'2022-04-16 16:00:00', '2022-04-16 17:00:00',
'2022-04-16 18:00:00', '2022-04-16 19:00:00',
'2022-04-16 20:00:00', '2022-04-16 21:00:00',
'2022-04-16 22:00:00', '2022-04-16 23:00:00'],
dtype='datetime64[ns]', freq='H')
使用日期时间值作为行索引很方便。
temp_c
2022-04-16 00:00:00 8.0
2022-04-16 01:00:00 7.1
2022-04-16 02:00:00 6.8
2022-04-16 03:00:00 6.4
2022-04-16 04:00:00 6.0
2022-04-16 05:00:00 5.4
2022-04-16 06:00:00 4.8
2022-04-16 07:00:00 5.0
2022-04-16 08:00:00 9.1
2022-04-16 09:00:00 12.8
2022-04-16 10:00:00 15.3
2022-04-16 11:00:00 19.1
2022-04-16 12:00:00 21.2
2022-04-16 13:00:00 22.1
2022-04-16 14:00:00 22.4
2022-04-16 15:00:00 23.1
2022-04-16 16:00:00 21.0
2022-04-16 17:00:00 17.9
2022-04-16 18:00:00 15.5
2022-04-16 19:00:00 14.4
2022-04-16 20:00:00 11.9
2022-04-16 21:00:00 11.0
2022-04-16 22:00:00 10.2
2022-04-16 23:00:00 9.1
索引和切片
用切片来获取部分信息。
temp["2022-04-16 02:00:00":"2022-04-16 08:00:00"]
temp_c
2022-04-16 02:00:00 6.8
2022-04-16 03:00:00 6.4
2022-04-16 04:00:00 6.0
2022-04-16 05:00:00 5.4
2022-04-16 06:00:00 4.8
2022-04-16 07:00:00 5.0
2022-04-16 08:00:00 9.1
重采样
使用 .resample() 进行重采样选取数据。
temp.resample(rule='6h').mean()
temp_c
2022-04-16 00:00:00 6.616667
2022-04-16 06:00:00 11.016667
2022-04-16 12:00:00 21.283333
2022-04-16 18:00:00 12.016667
窗口滚动
使用 .rolling() 进行固定长度滚动窗口分析，指定数量的相邻行计算统计数据。
temp.rolling(window=3).mean()
temp_c
2022-04-16 00:00:00 NaN
2022-04-16 01:00:00 NaN
2022-04-16 02:00:00 7.300000
2022-04-16 03:00:00 6.766667
2022-04-16 04:00:00 6.400000
2022-04-16 05:00:00 5.933333
2022-04-16 06:00:00 5.400000
2022-04-16 07:00:00 5.066667
2022-04-16 08:00:00 6.300000
2022-04-16 09:00:00 8.966667
2022-04-16 10:00:00 12.400000
2022-04-16 11:00:00 15.733333
2022-04-16 12:00:00 18.533333
2022-04-16 13:00:00 20.800000
2022-04-16 14:00:00 21.900000
2022-04-16 15:00:00 22.533333
2022-04-16 16:00:00 22.166667
2022-04-16 17:00:00 20.666667
2022-04-16 18:00:00 18.133333
2022-04-16 19:00:00 15.933333
2022-04-16 20:00:00 13.933333
2022-04-16 21:00:00 12.433333
2022-04-16 22:00:00 11.033333
2022-04-16 23:00:00 10.100000
DataFrame 绘图
Pandas 允许基于 DataFrames 可视化数据或创建绘图。它在后台使用Matplotlib ，因此利用 Pandas 的绘图功能与使用 Matplotlib 非常相似。
import matplotlib.pyplot as plt
temp.plot()
plt.show()
图像的保存。
temp.plot().get_figure().savefig('tmp.png')
其他图表，比如直方图。
df.loc[:, ['py-score', 'total']].plot.hist(bins=5, alpha=0.4)
plt.show()
