Python Pandas教程：DataFrames入门

Pandas是一个开源Python库，它在Python编程中提供数据分析和操作。

它是数据表示，过滤和统计编程中非常有前途的库。Pandas中最重要的部分是DataFrame，您可以在其中存储和播放数据。

在本教程中，您将了解DataFrame是什么，如何从不同的源创建它，如何将其导出到不同的输出，以及如何操作其数据。

安装熊猫

您可以使用pip在Python中安装Pandas 。在cmd中运行以下命令：

pip install pandas

此外，您可以使用conda安装Pandas，如下所示：

conda install pandas 

阅读Excel文件

您可以使用read_excel() Pandas中的方法从Excel文件中读取  。为此，您需要再导入一个名为xlrd的模块。

使用pip安装xlrd：

pip install xlrd 

下面的示例演示了如何从Excel工作表中读取：

1. 我们创建了一个包含以下内容的Excel工作表：

2. 导入Pandas模块： import pandas 

上面的代码片段将生成以下输出：

如果使用type关键字检查输出的类型，它将为您提供以下结果：

< 类 'pandas.core.frame.DataFrame' >

这称为DataFrame！这是我们将在本教程中处理的Pandas的基本单元。

DataFrame是一个带标签的二维结构，我们可以存储不同类型的数据。DataFrame类似于SQL表或Excel电子表格。

导入CSV文件

要从CSV文件中读取，您可以使用read_csv() Pandas 的  方法。

导入pandas模块： import pandas 

现在调用  read_csv() 方法如下：

Book1.csv具有以下内容：

该代码将生成以下DataFrame：

阅读文本文件

我们也可以使用read_csv Pandas 的  方法从文本文件中读取; 考虑以下示例：

进口 大熊猫

大熊猫。read_csv（'myFile.txt'）

myFile.txt如下所示：

上面代码的输出将是：

此文本文件被视为CSV文件，因为我们使用逗号分隔的元素。该文件还可以使用其他分隔符，例如分号，制表符等。

假设我们有一个制表符分隔符，文件如下所示：

当分隔符是制表符时，我们将得到以下输出：

由于Pandas不知道分隔符，因此它将选项卡转换为\t。

要将制表符定义为分隔符，请传递分隔符参数，如下所示：

大熊猫。read_csv（'myFile.txt'，delimiter = '\ t'）

现在输出将是：

现在看起来正确。

阅读SQL

您可以使用read_sql() Pandas 的  方法从SQL数据库中读取。这在以下示例中进行了演示：

import  sqlite3

进口 大熊猫

con = sqlite3。connect（'mydatabase.db'）

大熊猫。read_sql（'select * from Employee'，con）

在此示例中，我们连接到一个SQLite3数据库，该数据库具有名为“Employee”的表。使用read_sql()  Pandas 的  方法，然后我们将查询和连接对象传递给该  read_sql()  方法。查询将获取表中的所有数据。

我们的Employee表如下所示：

运行上面的代码时，输出将如下所示：

选择列

假设我们在Employee表中有三列，如下所示：

要从表中选择列，我们将传递以下查询：

从员工中选择姓名，工作

Pandas代码声明如下：

大熊猫。read_sql（'select Name，Job from Employee'，con）

我们还可以通过访问DataFrame从表中选择一列。请考虑以下示例：

x = 熊猫。read_sql（'select * from Employee'，con）

x [ '姓名' ]

结果如下：

按值选择行

首先，我们将创建一个DataFrame，我们将从中选择行。

要创建DataFrame，请考虑以下代码：

进口 大熊猫

frame_data = { '名'：'詹姆斯'，'贾森'，'罗杰斯' ]，'年龄'：18，20，22 ]，'工作'：'助理'，'经理'，'职员' ] }

df = 熊猫。DataFrame（frame_data）

在这段代码中，我们使用DataFrame() Pandas 的方法创建了一个包含三列和三行的DataFrame  。结果如下：

要基于值选择行，请运行以下语句：

df。loc [ df [ 'name' ] == 'Jason' ]

df.loc[]  或者  DataFrame.loc[] 是一个布尔数组，可用于按值或标签访问行或列。在上面的代码中，将获取行，其中名称等于Jason。

输出将是：

选择按索引排序

要通过索引选择行，我们可以使用slicing（:）运算符或  df.loc[] 数组。

请考虑以下代码：

>> >  frame_data = { '名'：'詹姆斯'，'贾森'，'罗杰斯' ]，'年龄'：18，20，22 ]，'工作'：'助理'，'经理'，'职员' ]}

>> >  DF = 大熊猫。DataFrame（frame_data）

我们创建了一个DataFrame。现在让我们使用df.loc[]以下方法访问一行：

>>> df.loc[1] 

如您所见，获取了一行。我们可以使用切片运算符执行相同的操作，如下所示：

>>> df[1:2] 

更改列类型

可以使用astype()  DataFrame 的属性更改列的数据类型  。要检查列的数据类型，我们使用dtypes DataFrame 的  属性。

>>> df.dtypes

输出将是：

现在将数据类型从一个转换为另一个：

>> >  DF。name = df。名字。astype（str）

我们从DataFrame中获取了列'name'，并将其数据类型从object更改为string。

将函数应用于列/行

要在列或行上应用函数，可以使用apply() DataFrame 的  方法。

请考虑以下示例：

>> >  frame_data = { 'A'：[ 1，2，3 ]，'B'：[ 18，20，22 ]，'C'：[ 54，12，13 ]}

>> >  DF = 大熊猫。DataFrame（frame_data）

我们创建了一个DataFrame，并在行中添加了整数类型的值。要在值上应用函数（例如平方根），我们将导入NumPy模块以使用sqrt 它中的  函数，如下所示：

>> >  进口 numpy的 为 NP

>> >  DF。申请（NP。开方）

输出如下：

要应用该  sum 功能，代码将是：

>>> df.apply(np.sum)

要将函数应用于特定列，可以像这样指定列：

>>>df['A'].apply(np.sqrt) 

排序值/按列排序

要对DataFrame中的值进行排序，请使用DataFrame的  sort_values() 方法。

使用整数值创建DataFrame：

>> >  frame_data = { 'A'：[ 23，12，30 ]，'B'：[ 18，20，22 ]，'C'：[ 54，112，13 ]}

>> >  DF = 大熊猫。DataFrame（frame_data）

现在要对值进行排序：

>> >  DF。sort_values（by = [ 'A' ]）

输出将是：

该  sort_values() 方法具有必要的属性“by”。在上面的代码中，值按列A排序。要按多列排序，代码将是：

>> >  DF。sort_values（by = [ 'A'，'B' ]）

如果要按降序排序，请将升序属性设置  set_values 为False，如下所示：

>> >  DF。sort_values（by = [ 'A' ]，ascending = False）

输出将是：

删除/删除重复项

要从DataFrame中删除重复行，请使用DataFrame的  drop_duplicates() 方法。

请考虑以下示例：

>> >  frame_data = { '名'：'詹姆斯'，'贾森'，'罗杰斯'，'杰森' ]，'年龄'：18，20，22，20 ]，'工作'：'助理'，'经理'，'职员'，'经理' ]}

>> >  DF = 大熊猫。DataFrame（frame_data）

在这里，我们创建了一个具有重复行的DataFrame。要检查DataFrame中是否存在任何重复行，请使用DataFrame的  duplicated() 方法。

结果将是：

可以看出最后一行是重复的。要删除或删除此行，请运行以下代码行：

>> >  DF。drop_duplicates（）

现在的结果将是：

按列删除重复项

有时，我们有数据列的值相同，我们希望删除它们。我们可以通过传递我们需要删除的列的名称来逐行删除。

例如，我们有以下DataFrame：

>> >  frame_data = { '名'：'詹姆斯'，'贾森'，'罗杰斯'，'杰森' ]，'年龄'：18，20，22，21 ]，'工作'：'助理'，'经理'，'职员'，'员工' ]}

>> >  DF = 大熊猫。DataFrame（frame_data）

在这里你可以看到Jason是两次。如果要按列删除重复项，只需传递列名称，如下所示：

>> >  DF。drop_duplicates（[ 'name' ]）

结果如下：

删除列

要删除整个列或行，我们可以drop() 通过指定列或行的名称来使用DataFrame 的  方法。

请考虑以下示例：

>> >  DF。drop（[ 'job' ]，axis = 1）

在这行代码中，我们将删除名为“job”的列。这里需要axis参数。如果轴值为1，则表示我们要删除列，如果轴值为0，则表示将删除该行。在轴值中，0表示索引，1表示列。

结果将是：

删除行

我们可以使用该  drop() 方法通过传递行的索引来删除或删除行。

假设我们有以下DataFrame：

>> >  frame_data = { '名'：'詹姆斯'，'贾森'，'罗杰斯' ]，'年龄'：18，20，22 ]，'工作'：'助理'，'经理'，'职员' ]}

>> >  DF = 大熊猫。DataFrame（frame_data）

要删除索引为0的行，其中名称为James，age为18且作业为Assistant，请使用以下代码：

>>> df.drop([0]) 

让我们创建一个DataFrame，索引是名称：

>> >  frame_data = { '名'：'詹姆斯'，'贾森'，'罗杰斯' ]，'年龄'：18，20，22 ]，'工作'：'助理'，'经理'，'职员' ]}

>> >  DF = 大熊猫。DataFrame（frame_data，index = [ 'James'，'Jason'，'Rogers' ]）

现在我们可以删除具有特定值的行。例如，如果我们要删除名称为Rogers的行，则代码将为：

>>> df.drop(['Rogers']) 

输出将是：

您还可以删除一系列行：

>>> df.drop(df.index[[0, 1]]) 

这将删除从索引0到1的行以及仅剩下一行，因为我们的DataFrame由3行组成：

如果要从DataFrame中删除最后一行并且不知道总行数是多少，那么可以使用负索引，如下所示：

-1删除最后一行。同样-2将删除最后2行，依此类推。

总结一列

您可以使用sum() DataFrame 的  方法对列项进行求和。

假设我们有以下DataFrame：

>> >  frame_data = { 'A'：[ 23，12，12 ]，'B'：[ 18，18，22 ]，'C'：[ 13，112，13 ]}

>> >  DF = 大熊猫。DataFrame（frame_data）

现在总结A列的项目，使用以下代码行：

>>> df['A'].sum() 

您还可以使用apply() DataFrame 的  方法并传入NumPy的sum方法来对值进行求和。

计算唯一值

要计算列中的唯一值，可以使用nunique() DataFrame 的  方法。

假设我们有如下的DataFrame：

>> >  frame_data = { 'A'：[ 23，12，12 ]，'B'：[ 18，18，22 ]，'C'：[ 13，112，13 ]}

>> >  DF = 大熊猫。DataFrame（frame_data）

要计算A列中的唯一值：

>>> df['A'].nunique()

如您所见，A列只有2个唯一值23和12，另外12个是重复，这就是为什么我们在输出中有2个。

如果要计算列中的所有值，可以使用以下  count() 方法：

>>> df['A'].count() 

子集行

要选择DataFrame的子集，可以使用方括号。

例如，我们有一个包含一些整数的DataFrame。我们可以像这样选择或分配一行：

df.[start:count] 

起点将包含在子集中，但不包括停止点。例如，要从第一行开始选择3行，您将编写：

>>> df[0:3] 

输出将是：

该代码表示从第一行开始，该行为0并选择3行。

同样，要选择前两行，您将编写：

>>> df[0:2] 

要选择或子集最后一行，请使用否定索引：

>>> df[-1:] 

写入Excel

要将DataFrame写入Excel工作表，我们可以使用该  to_excel() 方法。

要写入Excel工作表，您必须打开工作表并打开Excel工作表，我们必须导入openpyxl模块。

使用pip安装openpyxl：

pip install openpyxl 

请考虑以下示例：

>> >  进口 openpyxl

>> >  frame_data = { '名'：'詹姆斯'，'贾森'，'罗杰斯' ]，'年龄'：18，20，22 ]，'工作'：'助理'，'经理'，'职员' ]}

>> >  DF = 大熊猫。DataFrame（frame_data）

>> >  DF。to_excel（“pandasExcel.xlsx”，“Sheet1”）

Excel文件如下所示：

写入CSV

同样，要将DataFrame写入CSV，您可以使用to_csv() 以下代码行中的  方法：

>>> df.to_csv("pandasCSV.csv")

输出文件如下所示：

写入SQL

要将数据写入SQL，我们可以使用该  to_sql() 方法。

请考虑以下示例：

import  sqlite3

进口 大熊猫

con = sqlite3。connect（'mydatabase.db'）

frame_data = { '名'：'詹姆斯'，'贾森'，'罗杰斯' ]，'年龄'：18，20，22 ]，'工作'：'助理'，'经理'，'职员' ] }

df = 熊猫。DataFrame（frame_data）

df。to_sql（'users'，con）

在此代码中，我们创建了与SQLite3数据库的连接。然后我们创建了一个包含三行三列的DataFrame。

最后，我们使用to_sql 了DataFrame（df）的  方法，并传递了数据将与连接对象一起存储的表的名称。

SQL数据库将如下所示：

写信给JSON

您可以使用to_json() DataFrame 的  方法写入JSON文件。

这在以下示例中进行了演示：

>>> df.to_json("myJson.json")

在这行代码中，JSON文件的名称作为参数传递。DataFrame将存储在JSON文件中。该文件将包含以下内容：

写入HTML文件

您可以使用to_html() DataFrame 的  方法创建包含DataFrame内容的HTML文件。

请考虑以下示例：

>>> df.to_html("myhtml.html") 

结果文件将包含以下内容：

在浏览器中打开HTML文件时，它将如下所示：

使用大熊猫非常容易。这就像使用Excel工作表一样！Pandas DataFrame也是一个非常灵活的库。

我希望你发现这个教程很有用。继续回来。