Pandas

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Pandas

2024-06-29 09:40| 来源: 网络整理| 查看: 265

Series和DataFrame是Pandas中最常用的两个对象，除了这两个，还有Index对象、MultiINdex对象等。

目录一、Series对象二、DataFrame对象（一）DataFrame的组成元素（二）将其他格式数据转换为DataFrame对象（三）将DataFrame对象转换为其他格式的数据三、Index对象四、MultiIndex对象（一）创建MultiIndex对象（二）多级索引行列变换（三）多级索引数据存取五、常用的函数参数

一、Series对象

Series是Pandas中最基本的对象。实际上每个Series都由两个数组组成：

index 它是从ndarray数组继承的Index索引对象，保存标签信息。若创建Series对象时不指定index，将自动创建一个表示位置下标的索引values 保存元素值的ndarray数组，NumPy的函数都对此数组进行处理 # 不指定index s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]) print(s) print('-'*20) print("　索引:", s.index) print("值数组:", s.values)

在这里插入图片描述

# 指定index s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=["a", "b", "c", "d", "e"]) print(s) print('-'*20) print("　索引:", s.index) print("值数组:", s.values)

在这里插入图片描述还可以通过字典创建Series

data = {'a':3,'b':2,'c':0,'d':1} apples = pd.Series(data) apples

在这里插入图片描述键值不匹配时会报错

apples = pd.Series([3,6,9,8], index=['a','b','c']) apples

在这里插入图片描述

Series对象支持多种方式存取元素：

# 位置下标存取元素 s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=["a", "b", "c", "d", "e"]) print(s) print('-'*20) print("位置下标 s[2]:", s[2])

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# 标签下标存取元素 s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=["a", "b", "c", "d", "e"]) print(s) print('-'*20) print("标签下标 s['d']:", s['d'])

在这里插入图片描述

# 位置切片存取元素 s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=["a", "b", "c", "d", "e"]) print(s) print('-'*20) print("位置切片 s[1:3]:\n", s[1:3])

在这里插入图片描述可以看到：位置切片是遵循切片规则的，即“顾头不顾尾”

# 标签切片存取元素 s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=["a", "b", "c", "d", "e"]) print(s) print('-'*20) print("标签切片 s['b':'d']:\n", s['b':'d'])

标签切片同时包括起始标签和结束标签

# 位置列表存取元素 s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=["a", "b", "c", "d", "e"]) print(s) print('-'*20) print("位置列表 s[[1,3,2]]:\n", s[[1,3,2]])

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# 标签列表存取元素 s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=["a", "b", "c", "d", "e"]) print(s) print('-'*20) print("标签列表 s[['b','d','c']]:\n", s[['b','d','c']])

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# 布尔数组存取元素 s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=["a", "b", "c", "d", "e"]) print(s) print('-'*20) print("布尔数组 s[[True,False,True,True,False]]:\n", s[[True,False,True,True,False]])

在这里插入图片描述切记：在用列表或数组存取元素时，需要用嵌套列表的形式，否则会报错

# 通过字典存取数据 s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=["a", "b", "c", "d", "e"]) print(s) print('-'*20) print(list(s.iteritems()))

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二、DataFrame对象

DataFrame对象是Pandas中最常用的数据对象。Pandas提供了将许多数据结构转换为DataFrame对象的方法，还提供了许多输入输出函数来将各种文件格式转换成DataFrame对象。

（一）DataFrame的组成元素

在这里插入图片描述可以看出，DataFrame对象是一个二维表格。其中，每列的元素类型必须一致。但是不同列可以拥有不同的元素类型

data = { 'apples':[3,2,0,1], 'oranges':[0,1,2,3], 'bananas':[1,2,1,0] } df = pd.DataFrame(data, index = ['June','Robert','Lily','David']) df

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与数组类似，通过shape属性可以得到DataFrame的行数和列数

df.shape

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DataFrame对象拥有行索引和列索引，可以通过索引标签对其中的数据进行存取。 index属性保存行索引，columns属性保存列索引。且均为Index对象（后续会提到Index对象）

print(df) print('') print(df.columns) print('') print(df.index)

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[]运算符可以通过列索引标签获取指定的列。当下标是单个标签时，所得到的是Series对象；当下标是列表时，则得到一个新的DataFrame对象

# 下标是单个标签 print(df['apples']) print('') # 下标是列表 print(df[['apples','oranges']])

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.loc[]可以通过行索引标签获取指定的行。同样，当结果是一行时得到的是Series对象，为多行的时候得到的是DataFrame对象。后续会详细介绍这个。

print(df.loc['Lily']) print('') print(df.loc[['Lily','David']])

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（二）将其他格式数据转换为DataFrame对象

可以通过from_开头的类方法，将特定格式的数据转换成DataFrame对象。

from_dict()将字典转换为DataFrame对象，其orient参数可以指定字典键对应的方向，默认为columns。表示把字典的键转换为列索引。当orient参数为index时，字典中的每个值与一行对应。当字典为嵌套字典时，另一个轴的索引值由第二层字典中的键决定（缺失的数据以NaN表示）。

dict1 = {"a":[1, 2, 3], "b":[4, 5, 6]} dict2 = {"a":{"A":1, "B":2}, "b":{"A":3, "C":4}} df1 = pd.DataFrame.from_dict(dict1, orient="index") df2 = pd.DataFrame.from_dict(dict1, orient="columns") df3 = pd.DataFrame.from_dict(dict2, orient="index") df4 = pd.DataFrame.from_dict(dict2, orient="columns") print(df1) print('') print(df2) print('') print(df3) print('') print(df4)

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（三）将DataFrame对象转换为其他格式的数据

to_dict()是将DataFrame对象转换为字典，它的orient参数决定字典元素的类型

dict1 = {"a":[1, 2, 3], "b":[4, 5, 6]} df2 = pd.DataFrame.from_dict(dict1, orient="columns") print(df2) print('') print(df2.to_dict(orient="records")) #字典列表 print('') print(df2.to_dict(orient="list")) #列表字典 print('') print(df2.to_dict(orient="dict")) #嵌套字典

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to_records()方法可以将DataFrame对象转换为结构数组，若其index参数为True，则其返回的数组中包含行索引数据

print(df2.to_records().dtype) print('') print(df2.to_records(index=False).dtype)

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三、Index对象

Index对象保存索引标签数据，它可以快速找到标签对应的整数下标，其values属性可以获得保存标签的数组。

data = { 'apples':[3,2,0,1], 'oranges':[0,1,2,3], 'bananas':[1,2,1,0] } df = pd.DataFrame(data, index = ['June','Robert','Lily','David']) index = df.columns print(index.values)

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Index对象可当做一维数组，通过与NumPy数组相同的下表操作可以得到一个新的Index对象。

但是Index对象是只读的，因此一旦创建就无法修改其中的元素

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print(index[[1, 2]]) print('') print(index[index > 'c']) print('') print(index[1::2])

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Index对象也具有字典的映射功能，它将数组中的值映射到其位置

Index.get_loc(value)：获取单个value的下标Index.get)indexer(values)：获取一组values的下标（若不存在返回-1） print(index.get_loc('oranges')) print('') print(index.get_indexer(['oranges', 'apples', 'nothing']))

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可以直接调用Index()来创建Index对象，然后传递给DataFrame()的index或columns。

要注意的是：Index是不可变对象，所以多个数据对象的索引可以是同一个Index对象

index = pd.Index(["A", "B", "C", "D", "E"], name="level") print(index) print('') s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=index) print(s1) print('') df1 = pd.DataFrame({"a":[1, 2, 3, 4, 5], "b":[6, 7, 8, 9, 10]}, index=index) print(df1) print('') print(s1.index is df1.index)

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四、MultiIndex对象

MultiIndex表示多级索引，它从Index继承，其中的多级标签采用元组对象来表示。在这里插入图片描述

（一）创建MultiIndex对象

有以下4种创建MultiIndex的方法：

pandas.MultiIndex.from_arrays ：从数组创建pandas.MultiIndex.from_product：从笛卡尔积创建pandas.MultiIndex.from_tuples ：从元组创建pandas.MultiIndex.from_frame ：另外DataFrame对象创建 # 从数组创建 class1 = ["A", "A", "B", "B"] class2 = ["x", "y", "x", "y"] print(pd.MultiIndex.from_arrays([class1, class2], names=["class1", "class2"]))

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# 从笛卡尔积创建 midx = pd.MultiIndex.from_product([["A", "B", "C"], ["x", "y"]], names=["class1", "class2"]) df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (6, 6)), columns=midx, index=midx) print(df1)

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（二）多级索引行列变换

1.unstack()方法可以快速将一个多级索引的Series转换为普通索引的DataFrame

keys=[('June', 'apples'),('June','oranges'),('June','bananas'), ('Robert', 'apples'),('Robert','oranges'),('Robert','bananas'), ('Lily', 'apples'),('Lily','oranges'),('Lily','bananas'), ('David', 'apples'),('David','oranges'),('David','bananas')] index = pd.MultiIndex.from_tuples(keys, names=['names', 'fruits']) data = [3,0,1, 2,1,2, 0,2,1, 1,3,0] s = pd.Series(data, index = index) print(s)

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print(s.unstack())

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2.stack()方法可以将一个普通索引的DataFrame转换为多级索引的Series

data = { 'apples':[3,2,0,1], 'oranges':[0,1,2,3], 'bananas':[1,2,1,0] } df = pd.DataFrame(data, index = ['June','Robert','Lily','David']) print(df) print('-'*40) df1 = df.stack() print(df1)

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（三）多级索引数据存取

多级索引数据存取可以使用[]，也可以使用loc等存取器

print(s) print('-'*40) print(s[:,'apples']) print('-'*40) print(s.loc[:,'apples'])

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五、常用的函数参数参数名常用值说明axis0、1运算对应的轴level整数或索引的级别名指定运算对应的级别fill_value数值指定运算中出现的NaN的替代填充值skipna布尔值运算是否跳过NaNindex序列指定行索引columns序列指定列索引numeric_only布尔值是否只针对数值进行运算func可调用对象指定回调函数inplace布尔值是否原地更新，若为否，则返回新对象encoding“utf8”指定文本编码dropna布尔值是否删除包含NaN的行

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