Pandas库：从入门到应用(一)

一、Pandas简介

• pandas是 Python 的核⼼数据分析⽀持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。pandas是Python进⾏数据分析的必备⾼级⼯具。

• pandas的主要数据结构是 Series(⼀维数据)与 DataFrame (⼆维数据)，这两种数据结构⾜以处理⾦融、统计、社会科学、⼯程等地方⾥的⼤多数案例

• 处理数据⼀般分为⼏个阶段：数据整理与清洗、数据分析与建模、数据可视化与制表，Pandas 是处理数据的理想⼯具

二、Pandas 安装验证

2.1、本地wendows或linux直接pip安装

pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.2、登入python验证

import pandas as pd ## 没有报错说明pandas安装成功

三、Pandas 的数据结构

3.1、Series

Series对象用来表示一维数据结构 ，和常规的数组类型，但是Series的内部结构是包含了两个数组

一个是用来保存数据(data)，一个是用来保存数据的索引(index)

pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)

参数说明：

• data：一组数据(ndarray 类型)。
• index：数据索引标签，如果不指定，默认从 0 开始。
• dtype：数据类型，默认会自己判断。
• name：设置名称。
• copy：拷贝数据，默认为 False。

pd.Series(data=['北京','上海','广州','深圳'],index=[1,2,3,4],dtype='str',name='中国一线城市') 

如果不指定索引(index)会自动从0开始

3.2、DataFrame

• DataFrame 是一个二维数组的数据结构，类似Excel、sql表。

• DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。

pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)

参数说明：

• data：一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。
• index：索引值，或者可以称为行标签。
• columns：列标签，默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) 。
• dtype：数据类型。
• copy：拷贝数据，默认为 False。

df1 = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,151,size=(3,3)), #index = ['张三','李四','王五'], # ⾏索引columns= ['python','math','english'])

四、DataFrame的常用属性

4.1、head()函数

显示头部数据，默认显示头部5行数据

import numpy as np
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,151,size=(10,3)), columns= ['python','math','english'])
df1.head(7) ##显示前7行数据

4.2、tail()函数

显示尾部数据，默认显示尾部5行数据

df1.tail(5)

4.3、shape 函数

显示DataFrame数据结构的行数和列数

df1.shape ## (10, 3)

4.4、dtypes 函数

显示各列的数据类型

df1.dtypes

4.5、index 函数

显示DataFrame数据的行索引，及索引类型

import numpy as np
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,151,size=(10,3)), #index=['张三','大华','小明','李四','小丽','小军','王五','木木','明明','小六子'],columns= ['python','math','english'])
df1.index

4.6、columns 函数

显示DataFrame数据的列索引，及索引类型

df1.columns

4.7、values 函数

显示DataFrame数据的二维ndarray数组

df1.values

4.8、describe() 函数

查看数值型列的汇总统计,计数、平均值、标准差、最⼩值、四分位数、最⼤值

df1.describe()

4.9、info() 函数

查看列索引、数据类型、⾮空计数和内存信息

df1.info()

五、Pandas 数据输入与输出

5.1、操作csv文件

5.1.1、写入csv文件

import numpy as np
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,151,size=(10,3)), #index=['张三','大华','小明','李四','小丽','小军','王五','木木','明明','小六子'],columns= ['python','math','english'])df1.to_csv('./score.csv',sep = ',', # ⽂本分隔符，默认是逗号header = True,# 是否保存列索引index = True, # 是否保存⾏索引，保存⾏索引，⽂件被加载时，默认⾏索引会作为⼀列index_label= '姓名')  # 设置index列的名称

5.1.2、读取csv文件

import numpy as np
import pandas as pd
pd.read_csv('./score.csv',sep = ',',# 默认是逗号header = [0],#指定列索引index_col=0) # 指定⾏索引pd.read_table('./score.csv', # 和read_csv类似，读取限定分隔符的⽂本⽂件sep = ',',header = [0],#指定列索引index_col=0) # 指定⾏索引

5.2、操作Excel文件

5.2.1、下载Excel的包

pip install xlrd -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install xlwt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

5.2.2、写入Excel文件

import numpy as np
import pandas as pd
import xlrd
df1 = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,50,size = [50,5]), # 薪资情况columns=['IT','化⼯','⽣物','教师','⼠兵'])
# 保存到当前路径下，⽂件命名是：salary.xls
df1.to_excel('./salary.xls',sheet_name = 'salary',# Excel中sheet⼯作表的名字header = True,# 是否保存列索引index = True,# 是否保存⾏索引index_label= '编号' # 设置index列的名称)

5.2.3、⼀个Excel⽂件中保存多个⼯作表

import numpy as np
import pandas as pd
import xlrd
import xlwt
import openpyxl
df1 = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,50,size = [50,5]), # 薪资情况columns=['IT','化⼯','⽣物','教师','⼠兵'])
df2 = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,50,size = [150,3]),# 计算机科⽬的考试成绩columns=['Python','Tensorflow','Keras'])# ⼀个Excel⽂件中保存多个⼯作表
with pd.ExcelWriter('./data.xls') as writer:df1.to_excel(writer,sheet_name='salary',index = False)df2.to_excel(writer,sheet_name='score',index = False)

5.2.4、读取Excel文件

import numpy as np
import pandas as pd
import xlwtpd.read_excel('./salary.xls',sheet_name=0,# 读取哪⼀个Excel中⼯作表，默认第⼀个header = 0,# 使⽤第⼀⾏数据作为列索引index_col=0)# 指定⾏索引，A作为⾏索引

pd.read_excel('./data.xls',sheet_name='salary') # 读取Excel中指定名字的⼯作表

5.3、操作HDF5文件

5.3.1、HDF5简介及安装

• HDF5是⼀个独特的技术套件，可以管理⾮常⼤和复杂的数据收集。
• HDF5可以存储不同类型数据的⽂件格式，后缀通常是.h5，它的结构是层次性的。
• HDF5⽂件可以被看作是⼀个组包含了各类不同的数据集。

pip install tables -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

5.3.2、HDF5架构

对于HDF5⽂件中的数据存储，有两个核⼼概念：group 和 dataset

dataset ：代表数据集，⼀个⽂件当中可以存放不同种类的数据集，

group：最直观的理解，可以参考我们的⽂件管理系统，不同的⽂件位于不同的⽬录下,⽬录就是HDF5中的group

5.3.2、写入HDF5文件

import numpy as np
import pandas as pddf1 = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,50,size = [50,5]), # 薪资情况columns=['IT','化⼯','⽣物','教师','⼠兵'])
df2 = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,50,size = [150,3]),# 计算机科⽬的考试成绩
columns=['Python','Tensorflow','Keras'])
# 保存到当前路径下，⽂件命名是：data.h5
df1.to_hdf('./data.h5',key='salary') # 保存数据的key，标记
df2.to_hdf('./data.h5',key = 'score')

.h5文件没法直接打开，打开全都乱码了，但是还是看到有HDF的标识

5.3.3、读取HDF5文件

pd.read_hdf('./data.h5',key='score')