Pandas之旅（一): 让我们把基础知识一次撸完，申精干货

为什么你需要pandas

大家好，今天想和大家分享一下有关pandas的学习新的，我因工作需要，从去年12月开始接触这个非常好用的包，到现在为止也是算是熟悉了一些，因此发现了它的强大之处，特意想要和朋友们分享，特别是如果你每天和excel打交道，总是需要编写一些vba函数或者对行列进行groupby啊，merge，join啊之类的，相信我，pandas会让你解脱的。

好啦，闲话少说，这篇文章的基础是假设你已经大概听说过了pandas的一些概念和用途，如果还大体上不太清楚的朋友们，可以去百度一下相关基础介绍，本分主要分成四个部分：

1. 从Dataframe说起 ： 简单了解Df这种数据结构，了解如何创建一个Df
2. Dataframe基础操作 ：基于行，列，index选取数据，新增数据，删除数据
3. Pandas 读取 / 导出数据： 了解如何对excel，csv，tsv等常见文件进行读取并导出
4. 总结: 精华部分 ，为大家总结一些非常实用的一些方法,并附带源码 ipynb以及py文件提供下载

1. 从Dataframe说起

首先，让我们明确一点，pandas这个包是在numpy的基础上得到的，因此可能有的朋友会有疑问，要不要先学学numpy，我的个人建议是真的不太需要，因为大多数的情况下基本用不到，当然，如果你处理的是科学实验类型的数据的话，当我没说，我这里的应用场景主要是一般类型的常见数据，比如：

• 你是销售经理，经常需要汇总各地区的销售情况
• 你在银行工作，不可避免的需要和数字，excel打交道
• 你每天有很多重复的工作，比如备份，计算两表合并，分组，聚类等等。。。。。。

这种情况下，学习pandas会非常有用，这里我们说的数据都是二维的table，在pandas中也称作dataframe。

pandas中其实一共有三种类型的常见数据：

数据结构	维度	说明
Series	1	类似list，一维数组
Data Frames	2	最常见的二维数据结构，excel，sql的表就是这个
Panel	3	用的很少，三维结构

pandas主要包括三类数据结构，分别是：

Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与 Python 基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。

DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。以下的内容主要以DataFrame为主。

Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。

Pandas官网，更多功能请参考 http://pandas-docs.github.io/...

这里我们主要聚焦在Dataframe上，一个dataframe长的基本上如下这番模样：

Name	Age	Mark
John	15	78
Mike	23	86
Mary	36	95

我们把这个简单的dataframe起个名字叫df，那么它包括的最基础的元素有：

• index：每行的索引，默认是从0开始，比如上面的df[0] 就是指 John 15 78这一行，依次类推，当然我们可以自己规定index，我以后会说
• columns：列。这里就是指的是Name Age Mark 了
• rows：行，df一共有3行

现在让我们看一个完整的图示：

Dataframe 是应用最多也是最广泛的数据结构，现在就让我们开始学习创建一个dataframe吧~

1.1 创建Dataframe

创建一个Dataframe的方法有很多，总体上来说最常见的有及种：

• 创建空dataframe
• 利用dict创建
• 从其他数据源读取（网站，excel，mysql等）

真实场景中大多数都是从其他数据源读取，我们会在第3部分讲到

创建空dataframe

这个非常简单：

import pandas as pd 
  
# Calling DataFrame constructor 
df = pd.DataFrame() 
  
print(df)

Out:Empty DataFrame
    Columns: []
    Index: []

利用dict创建(1)

import pandas as pd
print (f" Using {pd.__name__},Version {pd.__version__}")

Out: Using pandas , version 0.23.4

首先要import pandas 包，这里缩写为pd，现在让我们从dict创建一个dataframe：

>>> dict = {'name':["Tom", "Bob", "Mary", "James"], 
        'age': [18, 30, 25, 40], 
        'city':["Beijing", "ShangHai","GuangZhou", "ShenZhen"]} 
  
>>> df = pd.DataFrame(dict) 
>>> df

创建结果如下：

	age	city	name
0	18	Beijing	Tom
1	30	ShangHai	Bob
2	25	GuangZhou	Mary
3	40	ShenZhen	James

很简单是不是，大家可能发现了，最左边的东西就是index ，0，1，2，3，如果我们不指定会自动生成从0默认开始的序列，一直到你的dataframe的最后一行，类似于excel左边的编号

利用dict创建(2)

这次让我们创建的更加规范一些：

index = pd.Index(["Tom", "Bob", "Mary", "James"],name = 'person')
cols = ['age','city']
data = [[18,'Beijing'],
        [30,'ShangHai'],
        [25,'GuangZhou'],
        [40,'ShenZhen']]

df =pd.DataFrame(index = index,data =data,columns = cols)
df

	age	city
person
Tom	18	Beijing
Bob	30	ShangHai
Mary	25	GuangZhou
James	40	ShenZhen

这里的主要区别在于我们主动规定了‘name’列为索引。这种把一列默认为索引的方式在excel和 sql 里都有，异曲同工

从其他数据源读取（网站，excel，mysql等）

我会在第三部分介绍最常用的从excel，csv等读取数据

总体来说，有关创建Dataframe的部分我们不用了解太多，因为实际的场景基本不需要，都是直接从csv，tsv，sql，json等数据源直接获取。

2. Dataframe 基础操作

这里我们主要看一下基于索引，行，列，行和列的基础操作，最后会为大家总结一下，现在拿刚刚我们创建过的dataframe为例：

	age	city	name
0	18	Beijing	Tom
1	30	ShangHai	Bob
2	25	GuangZhou	Mary
3	40	ShenZhen	James

2.1 对columns的基础操作

添加新列

添加一列非常简单：

df['country'] = 'USA'
df

	age	city	name	country
0	18	Beijing	Tom	USA
1	30	ShangHai	Bob	USA
2	25	GuangZhou	Mary	USA
3	40	ShenZhen	James	USA

df['adress'] = df['country']
df

	age	city	name	country	adress
0	18	Beijing	Tom	USA	USA
1	30	ShangHai	Bob	USA	USA
2	25	GuangZhou	Mary	USA	USA
3	40	ShenZhen	James	USA	USA

修改列中的值

修改一个列的值也是很容易的，我们可以这样做:

df['country'] = 'China'
df

	age	city	name	country	adress
0	18	Beijing	Tom	China	USA
1	30	ShangHai	Bob	China	USA
2	25	GuangZhou	Mary	China	USA
3	40	ShenZhen	James	China	USA

或者稍微多想一步：

df['adress'] = df['city']+','+ df['country']
df

	age	city	name	country	adress
0	18	Beijing	Tom	China	Beijing,China
1	30	ShangHai	Bob	China	ShangHai,China
2	25	GuangZhou	Mary	China	GuangZhou,China
3	40	ShenZhen	James	China	ShenZhen,China

删除列

我们可以非常简单的应用del或者drop函数，如果是是drop，要注意传参时要加上axis = 1.这里简单和大家说明一下axis，这个东西其实就是值轴向，默认的axis=0，是纵向，axis=1是横向

df.drop('country',axis=1)
df

	age	city	name	adress
0	18	Beijing	Tom	Beijing,China
1	30	ShangHai	Bob	ShangHai,China
2	25	GuangZhou	Mary	GuangZhou,China
3	40	ShenZhen	James	ShenZhen,China

del df['city']
df

	age	name	adress
0	18	Tom	Beijing,China
1	30	Bob	ShangHai,China
2	25	Mary	GuangZhou,China
3	40	James	ShenZhen,China

这里有一点大家需要注意：

• drop和del的结果是基于df的两次单独操作，并不是连续的
• 如果我们执行完drop后，重新查看df，这时你会发现df没有变化，因为没有真正的删除
• 要想真正删除，需要加上关键字 inplace = True

因此如果我们想要连续删除country和city这两列，改进后的代码如下：

df.drop('country',axis=1, inplace=True)
del df['city']
df

	age	name	adress
0	18	Tom	Beijing,China
1	30	Bob	ShangHai,China
2	25	Mary	GuangZhou,China
3	40	James	ShenZhen,China

选取列

这个非常简单，实现代码如下：

df['age']  # 选取age这一列


    0    18
    1    30
    2    25
    3    40
    Name: age, dtype: int64

或者这样：

df.name

0      Tom
    1      Bob
    2     Mary
    3    James
    Name: name, dtype: object

如果想要选取多个列也很容易，传递一个list就行啦：

df[['age','name']]

	age	name
0	18	Tom
1	30	Bob
2	25	Mary
3	40	James

这里注意，和选取单独一列不同，这里我们返回的类型是dataframe，之前的类型是series，我们可以这么理解，一列其实还是一维数组，但是两列及以上是二维的了，当然类型也变了

如果我们想要查看当前的所有列：

df.columns

Out：Index([u'age', u'name', u'adress'], dtype='object')

如果我们想要重新对列进行命名，基本有三种方法，大家挑一种自己喜欢的就行

• 传递list
• 传递dict
• 传递 axis

用list：

df.columns = ['Age','Name','Adress']
df

用dict：

df.rename(index = str, columns = {'age':'Age','name':'Name','adress':'Adress'})  #这里index=str 有没有都行，我这么做是为了规范
df

用axis：

df.rename(str.capitalize, axis='columns',inplace =True)
df

最后得到的效果是一样的：

	Age	Name	Adress
0	18	Tom	Beijing,China
1	30	Bob	ShangHai,China
2	25	Mary	GuangZhou,China
3	40	James	ShenZhen,China

根据条件给列赋值

我们现在想要根据人的年龄新增一列 Group，假设要求如下：

• 18岁以下的是年轻人
• 18-30的是中年人
• 30以上的是老年人

我们有很多方法可以实现，先看一种，大家可以先忽视loc方法，这里传达的就是基础思路：

df['Group'] = 'elderly'
df.loc[df['Age']<=18, 'Group'] = 'young'
df.loc[(df['Age'] >18) & (df['Age'] <= 30), 'Group'] = 'middle_aged'
df

	Age	Name	Adress	Group
0	18	Tom	Beijing,China	young
1	30	Bob	ShangHai,China	middle_aged
2	25	Mary	GuangZhou,China	middle_aged
3	40	James	ShenZhen,China	elderly

2.2 对 rows 的基础操作

loc函数 df.loc[row,column]

首先，大多数对于行的操作都可以通过loc函数实现，比如我们想要选取全部的行，除了直接打出df外，可以使用df.loc[:]

df.loc[:]

	Age	Name	Adress	Group
0	18	Tom	Beijing,China	young
1	30	Bob	ShangHai,China	middle_aged
2	25	Mary	GuangZhou,China	middle_aged
3	40	James	ShenZhen,China	elderly

loc函数条件查询

df.loc[df['Age']>20]

	Name	Age	Adress	Group
1	Bob	30	ShangHai,China	middle_aged
2	Mary	25	GuangZhou,China	middle_aged
3	James	40	ShenZhen,China	elderly

loc函数条件行列查询

df.loc[df['Group']=='middle_aged','Name']

1     Bob
2    Mary
Name: Name, dtype: object

Where 查询

filter_adult = df['Age']>25
result = df.where(filter_adult)
result

	Name	Age	Adress	Group
0	NaN	NaN	NaN	NaN
1	Bob	30.0	ShangHai,China	middle_aged
2	NaN	NaN	NaN	NaN
3	James	40.0	ShenZhen,China	elderly

Query 筛选

# df.query('Age==30') 
df.query('Group=="middle_aged"'and 'Age>30' )

	Name	Age	Adress	Group
3	James	40	ShenZhen,China	elderly

2.3 对 Dataframe 的基础了解

这里有很多有用的方法，可以帮助到大家大致了解数据的情况：

df.shape   # 了解行列情况
Out：(4, 4)

df.describe()   # 获取可计算列基础统计

	Age
count	4.000000
mean	28.250000
std	9.251126
min	18.000000
25%	23.250000
50%	27.500000
75%	32.500000
max	40.000000

# df.head(3) #查看前三行数据，默认为5
df.tail(3)   #获得最后三行数据

	Name	Age	Adress	Group
1	Bob	30	ShangHai,China	middle_aged
2	Mary	25	GuangZhou,China	middle_aged
3	James	40	ShenZhen,China	elderly

3. Pandas读取导出数据(csv)

Pandas 支持大部分常见数据文件读取与存储。一般清楚下，读取文件的方法以 pd.read_ 开头，而写入文件的方法以 pd.to_ 开头。这里我们开始熟悉一下最实用的对于csv文件的读取写入

写入CSV

df.to_csv('person.csv',index=None,sep=',')

import os
os.getcwd()
Out:  'C:\\Users\\E560'

这样大家就可以在'C:UsersE560'的路径下找到我们刚刚生成的csv文件了，这里我把index=None，舍弃了索引值

读取CSV

首先我们确认和python文件同一目录下存在我们刚刚导出的person.csv文件，之后可以很容易的读取了：

person = pd.read_csv('person.csv')
person

	Name	Age	Adress	Group
0	Tom	18	Beijing,China	young
1	Bob	30	ShangHai,China	middle_aged
2	Mary	25	GuangZhou,China	middle_aged
3	James	40	ShenZhen,China	elderly

这时我们发现，即使我们读取的csv文件没有索引，但是pandas已经默认帮我们加上了

4. 总结，资料下载

好了，现在大家对pandas的使用已经有了基础的印象，我给大家简单总结一下常用的方法：

使用标签选取数据

df.loc[行标签,列标签]
df.loc['Tom':'Mary'] #选取 Tom至Mary的所有行的数据，Tom和Mary是index
df.loc[:,'city'] #选取 city 列的数据

df.loc 的第一个参数是行标签，第二个参数为列标签（可选参数，默认为所有列标签），两个参数既可以是列表也可以是单个字符，如果两个参数都为列表则返回的是 DataFrame，否则，则为 Series。

PS：loc为location的缩写。

使用位置（index）选取数据

df.iloc[行位置,列位置]    
df.iloc[1,1] #选取第二行，第二列的值，返回的为单个值    
df.iloc[[0,2],:] #选取第一行及第三行的数据    
df.iloc[0:2,:] #选取第一行到第三行（不包含）的数据   
df.iloc[:,1] #选取所有记录的第二列的值，返回的为一个Series   
df.iloc[1,:] #选取第一行数据，返回的为一个Series

PS：iloc 则为 integer & location 的缩写

通过逻辑指针进行数据切片

df[逻辑条件]

df[df.age >= 18] #单个逻辑条件

df[(df.age >=18 ) & (df.country=='China') ] #多个逻辑条件组合

了解并掌握数据大致情况

方法	解释
count	非na值的数量
describe	针对Series或个DataFrame列计算汇总统计
min、max	计算最小值和最大值
argmin、argmax	计算能够获取到最大值和最小值得索引位置（整数）
idxmin、idxmax	计算能够获取到最大值和最小值得索引值
quantile	计算样本的分位数（0到1）
sum	值的总和
mean	值得平均数
median	值得算术中位数（50%分位数）
mad	根据平均值计算平均绝对离差
var	样本值的方差
std	样本值的标准差
skew	样本值得偏度（三阶矩）
kurt	样本值得峰度（四阶矩）
cumsum	样本值得累计和
cummin，cummax	样本值得累计最大值和累计最小值
cumprod	样本值得累计积
diff	计算一阶差分（对时间序列很有用）
pct_change	计算百分数变化

常见读取写入数据

数据类型	读取	写入
CSV	read_csv	to_csv
JSON	read_json	to_json
HTML	read_html	to_html
EXCEL	read_excel	to_excel
SQL	read_sql	to_sql

好了，其实这些就是想要告诉大家如何学习pandas，没有必要了解每一个方法，但是现在想必你知道pandas能实现的功能很多，这样你有具体需求时只要详细查询一下文档即可，接下来几期我们会重点来看pandas里面对于df的各种操作，从简单的数据清理到类似于excel里面的vba，包括cancat，merge，join等等

下载

我把这一期的ipynb文件和py文件放到了GIthub上，大家如果想要下载可以点击下面的链接：

• Github仓库地址： 点我下载

好啦，这一期就讲这么多，希望大家能够继续支持我，完结，撒花