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【Pandas 教程系列】- Pandas 常用函数
下列出了 Pandas 常用的一些函数及使用实例：读取数据
[img]http://p.algo2.net/2024/0306/7a13ac49e104f.png[/img]
实例[code]import pandas as pd
# 从 CSV 文件中读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 从 Excel 文件中读取数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 从 SQL 数据库中读取数据
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('database.db')
df = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', conn)
# 从 JSON 字符串中读取数据
json_string = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'
df = pd.read_json(json_string)
# 从 HTML 页面中读取数据
url = 'https://www.runoob.com'
dfs = pd.read_html(url)
df = dfs[0] # 选择第一个数据框[/code]查看数据
[img]http://p.algo2.net/2024/0306/63312de4bca7f.png[/img]
实例[code]# 显示前五行数据
df.head()
# 显示后五行数据
df.tail()
# 显示数据信息
df.info()
# 显示基本统计信息
df.describe()
# 显示数据的行数和列数
df.shape[/code]实例[code]import pandas as pd
data = [
{"name": "Google", "likes": 25, "url": "https://www.google.com"},
{"name": "Runoob", "likes": 30, "url": "https://www.runoob.com"},
{"name": "Taobao", "likes": 35, "url": "https://www.taobao.com"}
]
df = pd.DataFrame(data)
# 显示前两行数据
print(df.head(2))
# 显示前最后一行数据
print(df.tail(1))[/code]以上实例输出结果为：[code] name likes url
0 Google 25 https://www.google.com
1 Runoob 30 https://www.runoob.com
name likes url
2 Taobao 35 https://www.taobao.com
[/code]数据清洗
[img]http://p.algo2.net/2024/0306/6a69820c5b473.png[/img]
实例[code]# 删除包含缺失值的行或列
df.dropna()
# 将缺失值替换为指定的值
df.fillna(0)
# 将指定值替换为新值
df.replace('old_value', 'new_value')
# 检查是否有重复的数据
df.duplicated()
# 删除重复的数据
df.drop_duplicates()[/code]数据选择和切片
[img]http://p.algo2.net/2024/0306/b14830790587f.png[/img]
实例[code]# 选择指定的列
df['column_name']
# 通过标签选择数据
df.loc[row_index, column_name]
# 通过位置选择数据
df.iloc[row_index, column_index]
# 通过标签或位置选择数据
df.ix[row_index, column_name]
# 选择指定的列
df.filter(items=['column_name1', 'column_name2'])
# 选择列名匹配正则表达式的列
df.filter(regex='regex')
# 随机选择 n 行数据
df.sample(n=5)[/code]数据排序
[img]http://p.algo2.net/2024/0306/54fa85558b3a6.png[/img]
实例[code]# 按照指定列的值排序
df.sort_values('column_name')
# 按照多个列的值排序
df.sort_values(['column_name1', 'column_name2'], ascending=[True, False])
# 按照索引排序
df.sort_index()[/code]数据分组和聚合
[img]http://p.algo2.net/2024/0306/bb38f7d203644.png[/img]
实例[code]# 按照指定列进行分组
df.groupby('column_name')
# 对分组后的数据进行聚合操作
df.aggregate('function_name')
# 生成透视表
df.pivot_table(values='value', index='index_column', columns='column_name', aggfunc='function_name')[/code]数据合并
[img]http://p.algo2.net/2024/0306/33d10b3405fc4.png[/img]
实例[code]# 将多个数据框按照行或列进行合并
df = pd.concat([df1, df2])
# 按照指定列将两个数据框进行合并
df = pd.merge(df1, df2, on='column_name')[/code][img]http://p.algo2.net/2024/0306/68587639040a0.png[/img]
实例
假设我们有如下的 JSON 数据，数据保存到 data.json 文件：
data.json 文件[code][
{
"name": "Alice",
"age": 25,
"gender": "female",
"score": 80
},
{
"name": "Bob",
"age": null,
"gender": "male",
"score": 90
},
{
"name": "Charlie",
"age": 30,
"gender": "male",
"score": null
},
{
"name": "David",
"age": 35,
"gender": "male",
"score": 70
}
][/code]我们可以使用 Pandas 读取 JSON 数据，并进行数据清洗和处理、数据选择和过滤、数据统计和描述等操作，具体如下：
实例[code]import pandas as pd
# 读取 JSON 数据
df = pd.read_json('data.json')
# 删除缺失值
df = df.dropna()
# 用指定的值填充缺失值
df = df.fillna({'age': 0, 'score': 0})
# 重命名列名
df = df.rename(columns={'name': '姓名', 'age': '年龄', 'gender': '性别', 'score': '成绩'})
# 按成绩排序
df = df.sort_values(by='成绩', ascending=False)
# 按性别分组并计算平均年龄和成绩
grouped = df.groupby('性别').agg({'年龄': 'mean', '成绩': 'mean'})
# 选择成绩大于等于90的行，并只保留姓名和成绩两列
df = df.loc[df['成绩'] >= 90, ['姓名', '成绩']]
# 计算每列的基本统计信息
stats = df.describe()
# 计算每列的平均值
mean = df.mean()
# 计算每列的中位数
median = df.median()
# 计算每列的众数
mode = df.mode()
# 计算每列非缺失值的数量
count = df.count()[/code]出结果如下：[code]# df
姓名 年龄 性别 成绩
1 Bob 0 male 90
# grouped
年龄 成绩
性别
female 25.000000 80
male 27.500000 80
# stats
成绩
count 1.0
mean 90.0
std NaN
min 90.0
25% 90.0
50% 90.0
75% 90.0
max 90.0
# mean
成绩 90.0
dtype: float64
# median
成绩 90.0
dtype: float64
# mode
姓名 成绩
0 Bob 90.0
# count
姓名 1
成绩 1
dtype: int64[/code]
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