引入

　　numpy已经能够帮助我们处理数据，能够结合matplotlib解决我们数据分析的问题，那么pandas学习的目的在什么地方呢？ numpy能够帮我们处理处理数值型数据，但是这还不够 很多时候，我们的数据除了数值之外，还有字符串，还有时间序列等 比如：我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据 比如：之前youtube的例子中除了数值之外还有国家的信息，视频的分类(tag)信息，标题信息等 所以，numpy能够帮助我们处理数值，但是pandas除了处理数值之外(基于numpy)，还能够帮助我们处理其他类型的数据。

什么是pandas？

　　pandas是一个Python软件包，提供快速，灵活和富于表现力的数据结构，旨在使使用“关系”或“标记”数据既简单又直观。它旨在成为在Python中进行实际，真实世界数据分析的基本高级构建块。此外，其更广泛的目标是成为任何语言中可用的最强大，最灵活的开源数据分析/操作工具。它已经朝着这个目标迈进了。

pandas的常用数据类型

　　1、Series 一维，带标签数组

　　2、DataFrame 二维，Series容器

(1)Series创建

pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False)

data:类数组，可迭代，字典或标量值,包含存储在系列中的数据。在0.23.0版中进行了更改：如果data是dict，则将为Python 3.6及更高版本维护参数顺序。

index：类数组或索引（1d）值必须是可散列的，并且与data的长度相同。允许使用非唯一索引值。如果未提供，则默认为RangeIndex（0，1，2，…，n）。如果同时使用了字典和索引序列，则索引将覆盖在字典中找到的键。

dtype：STR，numpy.dtype，或ExtensionDtype，可选

输出系列的数据类型。如果未指定，则将从data推断出来。

copy：bool，默认为False,copy输入数据。

import pandas as pdimport numpy as npt = pd.Series(np.arange(12),index= list("asdfghjklpoi"))print(t)print(type(t))

注意几个问题：pd.Series能干什么，能够传入什么数据类型让其变为series结构。index是什么，在什么位置，对于我们常见的数据库数据或者ndarray来说，index到底是什么如何给一组数据指定index。

c = {"name":"lishuntao","age":18,"gender":"boy"}t1 = pd.Series(c)print(t1)print(type(t1))print(t1["name"])print(t1["gender"])

从上面可以看出，通过字典创建一个Series，字典的键就是索引。

重新给其绑定其他的索引之后，如果能够对应的上，就取其值，如果不能，就为Nan。如图所示：

import numpy as npimport pandas as pda = {"a":12,"name":"lishuntao","c":"xiaoc","age":18,"gender":"man"}t1 = pd.Series(a)print(t1)print(type(t1))t2 = pd.Series(a,index=list("abcdf"))print(t2)

numpy中的nan为float，pandas会自动根据数据类型更改series的dtype类型。

Series切片和索引

import numpy as npimport pandas as pda = {"a":12,"name":"lishuntao","c":"xiaoc","age":18,"gender":"man"}t1 = pd.Series(a)print(t1)print(t1[:2])print(t1[1])print(t1[["a","c","gender"]])print(t1[0:5:2])import numpy as npimport pandas as pda = np.arange(12)t1 = pd.Series(a)print(t1)print(t1[t1>9])

Series的索引和值

import numpy as npimport pandas as pda = np.arange(12)t1 = pd.Series(a)#print(t1)print(t1.index)print(t1.values)import numpy as npimport pandas as pda = np.arange(12)t1 = pd.Series(a)print(t1)print(type(t1.index))print(type(t1.values))

Series对象本质上有两个数组构成，一个数组构成对象的键（index，索引），一个数组构成对象的值（values），键--->值。

ndarray的很多方法都可以运用与series类型，比如argmax，clip

series具有where方法，但是结果却不同（下面是官方文档给出）

Series.where(self,cond[,other,inplace,…])Replace values where the condition is False.

a = np.arange(12)t1 = pd.Series(a)print(t1)#替换条件是False的情况 下面两个结果一样print(t1.where((t1>8),1))print(pd.Series.where(t1,(t1>4),1))

pandas之读取外部数据

　　现在假设我们有一个组关于狗的名字的统计数据，那么为了观察这组数据的情况，我们应该怎么做呢？

　　

　　数据来源：https:///new-york-city/nyc-dog-names/data

我们的这组数据存在csv中，我们直接使用pd. read_csv即可

import numpy as npimport pandas as pdt2 = pd.read_csv("F:\BaiduNetdiskDownload\youtube_video_data\dogNames2.csv")print(t2)print(type(t2))

和我们想象的有些差别，他是一个DataFrame，那么接下来我们就来了解这种数据类型

但是，还有一个问题：

对于数据库比如mysql或者mongodb中数据我们如何使用呢？

pd.read_sql(sql_sentence,connection)

那么，mongodb呢？（先用mongodb自己读出来，然后将它传入到DataFrame中，就可以实现读取）

(2)DataFrame的创建

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

参数比Series多了columns，从中可以看出这是列索引（Index or array-like Column labels to use for resulting frame. Will default to RangeIndex (0, 1, 2, ..., n) if no column labels are provided）

import numpy as npimport pandas as pdt2 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))print(t2)

从上面我们可以看出DataFrame对象既有行索引，又有列索引

行索引：表明不同行，横向索引，叫index，0轴，axis=0

列索引：表明不同列，纵向索引，叫columns，1轴，axis=1

自定义索引标签：

t2 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),index=list("abc"),columns=list("WXYZ"))print(t2)

DataFrame的基础属性

t2 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),index=list("abc"),columns=list("WXYZ"))print(t2)print(t2.shape)#显示行数，列数print(t2.dtypes)#显示的是列数据类型print(t2.ndim)#数据维度2（0,1）print(t2.index)#行索引print(t2.columns)#列索引 Index(['W', 'X', 'Y', 'Z'], dtype='object')print(t2.values)#对象值，二维ndarray的数组

DataFrame整体情况查询

t2 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),index=list("abc"),columns=list("WXYZ"))print(t2)#print(t2.head())print(t2.head(1))#显示头几行，默认5行print(t2.tail(2))#显示末尾几行，默认5行print(t2.info())#相关信息浏览：行数，列数，列索引，列非空值个数，列类型，列类型，内存占用print(t2.describe())#快速综合统计结果：计数，均值，标准差，最大值，四分位数，最小值

动手：那么回到之前我们读取的狗名字统计的数据上，我们尝试一下刚刚的方法

那么问题来了：

肯定想知道使用次数最高的前几个名字是什么呢？

pd.DataFrame.sort_values(by="Count_AnimalName",ascending=False)#ascending=True升序排序 by是对那一列排序 输入列索引键t2 = pd.read_csv("F:\BaiduNetdiskDownload\youtube_video_data\dogNames2.csv")print(t2)t3 = t2.sort_values(by="Count_AnimalName",ascending=False)print(t3)

那么问题又来了：

如果我的数据有10列，我想按照其中的第1，第3，第8列排序，怎么办？

pandas之取行或者列

　　刚刚我们知道了如何给数据按照某一行或者列排序，那么现在我们想单独研究使用次数前100的数据，应该如何做？

t2 = pd.read_csv("F:\BaiduNetdiskDownload\youtube_video_data\dogNames2.csv")print(t2)t3 = t2.sort_values(by="Count_AnimalName",ascending=False)print(t3[:100])

我们具体要选择某一列该怎么选择呢？t2[" Count_AnimalName "]

我们要同时选择行和不同列该怎么办？（和numpy类似）

pandas之loc取行数据

　　1、t2.loc 通过标签索引行数据（标签）

print(t2.loc["a","W"])print(t2.loc["a",["W","Y"]])print(type(t2.loc["a",["W","Y"]]))print(t2.loc[["a","b"],["Z","Y"]])print(t2.loc[:"c",:"Y"])print(t2.loc["a":"b",["W","Z"]])

　2、t2.iloc 通过位置获取行数据（位置）

import numpy as npimport pandas as pdt2 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),index=list("abc"),columns=list("WXYZ"))print(t2)print(t2.iloc[0:2,0:4])print(t2.iloc[[0,2],[1,3]])t2.loc["a","Y"] = 100 #复制操作print(t2)t2.iloc[1:2,[1]] = 1000 #复制操作print(t2)

pandas之布尔索引（且，或，&，|，）

　　回到之前狗的名字的问题上，假如我们想找到所有的使用次数超过800的狗的名字，应该怎么选择？

print(t2[t2["Count_AnimalName"]>800])

回到之前狗的名字的问题上，假如我们想找到所有的使用次数超过700并且名字的字符串的长度大于4的狗的名字，应该怎么选择？

print(t2[(t2["Row_Labels"].str.len()>4)&(t2["Count_AnimalName"]>700)])

pandas之字符串方法

缺失数据的处理：

　　观察这组数据

　　我们的数据缺失通常有两种情况： 一种就是空，None等，在pandas是NaN(和np.nan一样) 另一种是我们让其为0（蓝色框中）

　　对于NaN的数据，在numpy中我们是如何处理的？

　　在pandas中我们处理起来非常容易 判断数据是否为NaN：pd.isnull(df),pd.notnull(df)

　　处理方式1：删除NaN所在的行列

　　　　dropna (axis=0, how='any', inplace=False)

　　处理方式2：填充数据，

　　　　t.fillna(t.mean()),t.fiallna(t.median()),t.fillna(0)

　　 处理为0的数据：t[t==0]=np.nan 当然并不是每次为0的数据都需要处理 计算平均值等情况，nan是不参与计算的，但是0会

import numpy as npimport pandas as pdt2 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),index=list("abc"),columns=list("WXYZ"))#print(t2)t2.loc[:"b",["W","Y"]] = np.nanprint(t2)print(pd.isnull(t2))print(pd.notnull(t2))#print(t2.dropna(axis=0,how="all",inplace=False))#any只要含NaN就删除前面规定的行列，all需要的是行列全部为NAN才能删除#填充数据#print(t2.fillna(t2.mean()))print(t2)print(t2.fillna(t2.median()))print(t2.fillna(0))

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python 中pandas索引切片读取数据缺失数据处理问题,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！
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