Pandas python工具， 以Numpy为基础，主要用于解决数据分析等相关问题，它可以读数据，改数据，甚至画图。
本文主要记录常用问题，本文用的数据集是来自和鲸社区
https://www.kesci.com/mw/dataset/5ee30becb772f5002d75a965/file
读取数据
pandas可以用于读取多种不同类型的数据
data = pd.read_csv("路径，读取CSV文件")
data = pd.read_csv("路径，读取CSV文件")[["line1","line2"....]] 读取指定列的数据
pd.read_json(“读取json，路径”)
读取JSON，如果只有一行需要加lines=True
例子：pd.read_json("../data/user.json",lines=True)
pd.read_table(“路径”)
读取普通文件，默认以 “\t” 为分隔符
例子：pd.read_table("../data/text.txt")
pd.read_table("../data/text.txt",header=0,names=["a"]) head制定行索引，name制定列名
data.loc[行范围,列范围]
限制读取的数据行数以及列，data值得是读取的数据
data2.loc[0:3,"朝向":"建筑年代"]
data.iloc[行索引，列索引]
作用和loc一致，不同的是针对的是行和列的索引
iloc[0:1,:]
data.query(“表达式”)
根据表达式查询数据
data2.query("楼层 == '高层'")
逻辑运算符号<、 >、|、 &
data.isin([值1，值2])
获取指定值的数据
data2[data2["楼层"].isin(["高层","中层"])]
data[data["age"].isin([18])].head()
数据处理
读取完数据后，需要针对数据进行一系列的清洗转换操作以方便数据运算，这里是个重点
数据的处理包括
转换》》》
这里主要是转换数据类型，转换数据格式
pd.DataFrame(data)
转换数据结构为dataFrame
df.dtypes / data.info()
显示数据类型 / 数据详细信息
name object = str
age int64 = int
astype(“类型”)
转换为对应的数据类型，注意是创建一个新值，并不是在原有基础上做的
data["age"].astype("object")
不过可以采用重新赋值的方式修改原本的值
data["age"] = data["age"].astype("object")
groupby(“line1”)
按照列分组
food.groupby("星级")
这里注意，如果是单纯的分组是不显示效果的，需要结合聚合函数才会有效
print(food.groupby("星级").size())
星级
五星商户 33
准五星商户 132
准四星商户 3
四星商户 131
dtype: int64
如果需要针对分组后的数据进行处理则需要
for index, data in food.groupby(by='星级'):
# 对不同性别进行分组显示
print(index)
print(data)
print('\n')
修改》》》
修改数据如果只修改一条
data.列名 = 值
修改所有数据，修改所有数据有多种方式，首先可以采用遍历数据的方式获取所有数据，然后再修改
iterrows()，将DataFrame迭代成（index ,series）
for index, row in food.iterrows():
food.loc[index,"人均价格"] = row["人均价格"].replace("元","")
apply(f) 可以遍历所有数据执行定义的函数，如果有返回值则改变该值，设置axis=1指定每次遍历获取一行数据
声明函数，获得对应列的值删除其中字符并返回
def f1(str):
return int(str["人均价格"].replace("元",""))
执行完函数后返回新值
data = food.apply(f1,axis=1)
map(f)和apply差不多，不同的是map针对的是一列数据
def f2(str):
return int(str.replace("元",""))
data = food["人均价格"].map(f2)
除了上面的外还可以用lambda简化
data = food["人均价格"].map(lambda x:int(x.replace("元","")))
除此之外还有很多种方式，这里不再一一描述
合并》》》
合并主要说的是两个数据源根据一个列合并
merge(df1,df2)
pd.merge(数据源1,数据源2,选项=["数据源1列名","数据源2列名"],how="left/right")
on：列名，用于连接的列
how：连接的方式
两个数据源中都有 “店铺ID”
food = pd.read_csv("../../data/A.csv")
address = pd.read_csv("../../data/address.csv")
内连接
result = pd.merge(food,address,on=["店铺ID","店铺ID"])
右连接
result = pd.merge(food,address,how="right",on=["店铺ID","店铺ID"])
左连接
result = pd.merge(food,address,how="right",on=["店铺ID","店铺ID"])
数据可视化
pandas针对于数据可视化进行方法的封装
plot() ，pandas中的画图方法
常用参数如下
x : x轴
y : y轴
kind : 绘图种类
‘line’ : line plot (default)#折线图
‘bar’ : vertical bar plot#条形图
‘barh’ : horizontal bar plot#横向条形图
‘hist’ : histogram#柱状图
‘box’ : boxplot#箱线图
‘kde’ : Kernel Density Estimation plot#Kernel 的密度估计图，主要对柱状图添加Kernel 概率密度线
‘density’ : same as ‘kde’
‘area’ : area plot#不了解此图
‘pie’ : pie plot#饼图
‘scatter’ : scatter plot#散点图 需要传入columns方向的索引
‘hexbin’ : hexbin plot#不了解此图
grid ： 是否有网格
例子
food["人均价格"].plot(kind="line")
food["人均价格"][0:10].plot(kind="line")
后面无非是数据的变化
food.sort_values(by="人均价格",ascending=False)["人均价格"][0:10].plot(kind="bar",grid=True,y="人均价格")