Pandas常用功能总结

1.读取.csv文件

df2 = pd.read_csv('beijingsale.csv', encoding='gb2312',index_col='id',sep='\t',header=None)

参数解析见:https://www.cnblogs.com/datablog/p/6127000.html

index_col用于指定用作行索引的列编号或者列名,sep用于指定文件的分隔符(默认是以,作为分隔符),header=None 不用文件的的第一行作为列索引

文件读取之后生成的是一个DataFrame

文件的输出

DataFrame中的值输出到csv文件中

 

 

Index=False指定输出文件没有行索引,header=False指定输出文件没有列索引

2.复制DataFrame中的某些列

agg_df2=agg_df[['USRID','V1']].copy()

对原来DataFrame中的['USRID','V1']进行复制,生成一个只包含['USRID','V1']的新DataFrame

3.为DataFrame中的某一列赋值

data['num']=1  //索引名为num的列,里面的元素将全部变为1

4.把某一列设置为索引

train_data=train_data.set_index('USRID')

5.DataFrame中添加列

df['sale_time'] = df2['dealDate']注意dfdf2的索引要相等

 

6.删除DataFrame中某一列

 

df.drop(['sale_time'], axis=1, inplace=True)注意这里的axis=1表明删除DataFrame中的列,axis=0是删除某一行。inplace=True表明操作后取代原来的DataFrame

7.取出DataFrame中某一列满足某一条件的所有行

 

aa=frame[frame['a']==1] #frame['a']==1返回的是True,False值再进一步根据此进行选择

8.把DataFrame的值作为训练数据向ndarray的转换

data=np.array(frame)

9.pd.merge()的合并操作

一般用于一个读取的是数据另一个文件读取的是标签,按照用户唯一的编号进行合并

frame = pd.DataFrame({"a":[9,2,5,1],"b":[4,7,-3,2],"c":[6,5,8,3]})
frame2 = pd.DataFrame({"a":[9,5,2,1],"d":[4,7,-3,2]})

frame3=pd.merge(frame,frame2,on=["a"])

默认的是inner内连接,on指定按哪一或哪些列进行合并,内连接一般用于合并的两个DataFrame所指定的合并列大小相同的情况

 

Pandas的merge其how参数解析

 

具体参考:

 

https://www.cnblogs.com/yuanninesuns/p/7942867.html

 

Pandas的merge用于对两个DataFrame进行 

 

 

 

How参数可取四个值,left,right,inner,outer,

 

Left即为以左边的df其on的那一列作为最后连接的键值,right是以右边的,默认的是inner即为df1和df2都存在的才留下来,以为on那一列取交集,outer是对df1和df2的on那一列存在的都留下来,是对on那一列取并集。

 

 

10.pd.sort_values()的用法

 

它是按照某一数值列对整个DataFrame进行排序,注意有个inplace参数默认为False设置为True则直接取代原来的,用法如下:

 

df.sort_values(by='col2',inplace=True)

11.pd.reset_index()的用法

其作用是重置索引使得索引从0开始,一般用于sort_values()之后,因为排序之后索引会乱,用法如下:

df.reset_index(inplace=True,drop=True)

注意这两个参数,设置inplace=True接替代原来的DataFrame,设置drop=True则把原来的索引删除,否则原来的索引会以index为列名成为DataFrame中的一列。

12.去除重复值drop_duplicates()的用法

用于去除DataFrame中的重复值,具体用法如下:

df.drop_duplicates(['col1','col2'],inplace=True,keep='first')

第一个参数的设定['col1','col2']即为删除这两列的值都相等的数据,这时需要注意keep这个参数,其默认为first即为若相等则保留第一个元素,若把其设置为last则为若相等则保留最后一个元素,若设置为None则为存在相等的都删除,inplace=True则为直接替代原来的DataFrame

13.删除DataFrame()中所有存在空值的行

DataFrame.dropna()

14.  Pandas的head()和tail

head()默认是取前五行元素,head(n)取前n行

tail()默认是取后五行元素,tail(n)取后n行

15.  pandas的groupby和agg以及reset_index和sort_values函数

例如:

import pandas as pd
data=[
    [1,2,3,4],[1,4,7,8],[2,8,9,4]
]
df=pd.DataFrame(data,columns=['a','b','c','d'])
df2=df[['a','b','c']]
print(df2)
print(df2.groupby('a')['b'].agg('sum').reset_index().sort_values('a'))

groupby是按照某些列进行分组把分组列相同的归为一组,注意它返回的不再是DataFrame类型的数据

agg函数是应用例如sum,mean,std这些聚合函数

reset_index可以还原索引,不管原来的索引是什么,从新变为默认的整型索引,它一般和agg()连用

sort_values()按值进行排序,其中有个axis参数默认是0即为按列进行排序,若axis参数的值设为1则是按行进行排序。

上面的案例是按照a列进行分组取分组后的a,b列,对每个分组的b列执行求和操作,然后重置索引,最后再按照a列的值进行排序操作

16.Pandas读取数据之后如何根据标签列快速判断数据是否均衡?

print(train_data['Survived'].value_counts())

17.Pandas中填充DataFrame的nan值

df=DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),columns=['a','b','c','d'],index=['one','two','three','four'])
df.ix[1]=np.nan
print df
print df.fillna(df.mean())

df.mean()是把nan值用每一列的均值填充,例如这列填充two行使用one,three,four行的值之和除以3.

18.Pandas中loc iloc ix的用法以及区别

1)loc()按照行索引选取行

例如:

data = [[1,2,3],[4,5,6]]
index = ['e','f']
columns=['a','b','c']
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)
print(df.loc['e'])

输出行索引为e的这一行的值

若为:

data = [[1,2,3],[4,5,6]]
index = [1,2]
columns=['a','b','c']
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)
print(df.loc[1])

这里的行索引只能用1,2不能再用e,f

获取多行索引以上两种情况用如下方法:

df.loc[1:]

df.loc[‘e’:]

获取某些行某些列

df.loc[1,['b','a']]

2)iloc()通过行号以及列号的索引获取数据

例如:

data = [[1,2,3],[4,5,6]]
index = ['e','f']
columns=['a','b','c']
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)

df.iloc[1]获取行号为1的数据
print(df.iloc[1,[1]])获取行列号都为1的数据。

print(df.iloc[:,[1]])获取所有行列号为1的数据。

注意:这个函数只能通过行列号索引获取数据

3)ix()是以上两者的结合,获取行列时既可以通过行列的索引也可以通过行列的标签。

df.ix[:,df.ix[0]>2.5]

先选取第0行的值大于2.5的列,再选取所有行这些列的元素

19.Pandas中基于DataFrame的apply()

Apply()即为在DataFrame的行、列以及整个DataFrame上应用某一函数。具体见http://blog.csdn.net/y12345678904/article/details/72757912

# Define function to extract titles from passenger names

def get_title(name):

    title_search = re.search(' ([A-Za-z]+)\.', name)

    # If the title exists, extract and return it.

    if title_search:

        return title_search.group(1)

    return ""# Create a new feature Title, containing the titles of passenger namesfor dataset in full_data:

dataset['Title'] = dataset['Name'].apply(get_title)

例如对pandas的某一文本列进行处理

def word_cut(df):
    return ' '.join([con for con in jieba.cut(''.join(list(df['content']))) if not con in stopwords])
df['content']=df.apply(word_cut,axis=1)

给其传的是整个df,其主要目的是对df['content']中的内容进行分词处理,因为jieba.cut()接收的数据是字符串,所以要做相应的转换。

 

 

 

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转载自www.cnblogs.com/dyl222/p/10549364.html
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