DaoVerse中文网
Python基础教程之Pandas数据分析库详解 |
|
发布日期：2025-01-03 18:25 点击次数：169 |
首先，我们需要安装Pandas库。您可以使用以下命令来安装它：
安装完成后，我们可以开始使用Pandas了。首先，让我们导入Pandas库：
Pandas 的两个主要的数据结构是 Series 和 DataFrame。Series 是一维数组，可以存储任意类型的数据；DataFrame 是二维表格数据结构，可以看做是一系列 Series 对象的集合，每个 Series 对象代表一列数据。下面我们来学习下这两种数据结构。
1.Series
Series是Pandas中的一维数据结构，类似于一维数组或列表。它可以存储任何数据类型，并且每个元素都有一个与之关联的标签，称为索引。 在创建一个 Series 时，我们可以通过指定索引来为每个元素进行命名，这样一来就可以通过索引来访问和操作这些元素。在访问 Series 中的元素时，我们同样需要使用索引来指定要访问的位置。
以下是创建Series的一个示例：
输出结果：
0 1.01 3.02 5.03 NaN4 6.05 8.0dtype: float64
在上面的示例中，我们创建了一个包含整数和NaN值的Series。可以看到，每个元素都有一个索引。与传统的数组和列表不同，Pandas 的索引可以是任意数据类型，包括整数、字符串、日期等。索引有助于对数据进行标记和命名，使得数据的访问更加方便和直观。
在 Pandas 的 DataFrame 中，索引的作用更加重要。除了可以为每一行和每一列指定索引外，DataFrame 还支持多级索引，也就是可以为行和列同时指定多个索引。这为多维数据的处理提供了更多的灵活性和功能性。通过索引，我们可以轻松地从 DataFrame 中选择特定的行数和列数，我们可以通过指定行索引和列索引来选择任意子集的数据，也可以通过使用条件表达式来筛选满足特定条件的数据。
2.DataFrame
DataFrame是Pandas中的二维数据结构，类似于Excel表格或SQL表。它由行和列组成，并且可以存储不同类型的数据。在Pandas中，我们可以使用pd.DataFrame()函数来创建DataFrame。在这个函数中，我们可以通过参数columns来指定DataFrame的列索引，也就是字段名或列名。通过这个参数，我们可以定义每一列的名称，方便后续对数据框中的数据进行索引和操作。
如果我们想要自定义索引值，可以在pd.DataFrame()函数中使用参数index来实现。通过指定index参数，我们可以为每一行指定一个唯一的标识符，可以是字符串、整数或其他数据类型。这样一来，就可以更灵活地根据指定的索引值来获取和操作数据框中的数据。通过这种方式，我们可以根据具体的需求来定义数据框的索引，并且能够更好地满足我们对数据的处理和分析的需求。
以下是创建DataFrame的一个示例：
输出结果：
name age city0 John 28 New York1 Emma 24 London2 Mike 32 Paris3 Lisa 35 Tokyo
serial name age froma 1 Bob 24 Americanb 2 Nancy 23 Australiac 3 Lili 22 Chinad 4 Leo 27 M78e 5 David 24 moon
在上面的示例中，我们使用一个字典来创建DataFrame。字典的键是列名，而字典的值是该列的数据。同样地，我们也使用了列表来创建data，这个嵌套列表中每一个子列表为 DataFrame 的一行，是不是和我们创建上面Series有点异曲同工？实际上， DataFrame 的每一行或者每一列都可以看作一个 Series。 接下来，让我们看一些常用的数据操作和分析技巧。
3. 数据操作
3.1 选择和过滤
Pandas提供了多种方法来选择和过滤数据。以下是一些常用的方法：
输出的结果如下：
a Bobb Nancyc Lilid Leoe DavidName: name, dtype: object
serial 1name Bobage 24from AmericanName: a, dtype: object
serial name age froma 1 Bob 24 Americand 4 Leo 27 M78e 5 David 24 moon
serial name age fromb 2 Nancy 23 Australiac 3 Lili 22 China
3.2 数据排序
Pandas提供了排序数据的功能。以下是一个示例：
在上面的示例中，我们按照年龄列对数据进行降序排序。输出结果如下：
serial name age fromd 4 Leo 27 M78a 1 Bob 24 Americane 5 David 24 moonb 2 Nancy 23 Australiac 3 Lili 22 China
3.3 数据聚合
Pandas提供了聚合数据的功能。假设我们上述的示例中增加一个为年级（grade),
输出结果如下:
gradecollege 22.5high-school 24.0university 27.0Name: age, dtype: float64
在上面的示例中，我们按照年级列对数据进行分组，并计算每个年级的平均年龄。
3.4 数据可视化
Pandas还提供了数据可视化的功能。以下是一个示例：
在上面的示例中，我们使用柱状图来可视化姓名和年龄数据。这只是Pandas的一小部分功能。它还提供了许多其他功能，如数据清洗、缺失值处理、数据合并、数据透视表等。
4.一些高级用法
4.1 多级索引
Pandas的多级索引功能非常强大，它允许我们在一个DataFrame中创建复杂的层次结构索引，从而更灵活地组织和分析数据。一个常见的应用场景是使用多级索引来表示时间序列数据，比如将年份和季度作为索引的两个层级。
通过创建多级索引，我们可以将数据按照不同的层级进行划分和聚合。例如，我们可以根据年份来对数据进行分组，然后在每个年份内再按照季度进行分组。这样，我们可以更方便地进行各种统计分析，比如计算每个季度的平均值、总和等。
输出结果如下：
Sales 150Name: (2020, Q1), dtype: int64 SalesQ1 150Q2 250
在创建多级索引时，我们可以使用Pandas的MultiIndex类来指定索引的层级和标签。通过指定层级的名称和对应的标签值，我们可以轻松地创建一个具有多级索引的DataFrame。
使用多级索引可以带来很多好处，比如提高数据的查询效率、简化数据的操作和分析等。但同时，也需要注意在使用多级索引时，要避免索引混淆和数据结构复杂度过高的问题。因此，在使用多级索引时，需要根据具体的需求和数据特点来灵活应用。
4.2 透视表
透视表是一种根据数据中的一个或多个列创建汇总表格的方法。Pandas提供了pivot_table函数，可以方便地对数据进行聚合和分析。 通过pivot_table函数，我们可以指定一个或多个列作为行索引，另一个或多个列作为列索引，然后根据指定的聚合函数对数据进行汇总。这样，我们就可以快速计算出各个行和列对应的统计量，比如平均值、总和、计数等。
输出如下:
Quarter Q1 Q2Year2019 100 2002020 150 250
Pandas的透视表功能为我们提供了一种方便、灵活的数据聚合和分析方法，可以帮助我们更好地理解和利用数据。透视表的好处在于它提供了一种直观、简洁的方式来查看和分析数据。通过透视表，我们可以轻松地对数据进行切片、切块和筛选，从而更深入地了解数据的特征和关系。
使用透视表时，我们可以根据具体的需求选择合适的聚合函数、行列索引和筛选条件，以获取我们想要的分析结果。透视表不仅适用于单个DataFrame，还可以用于多个DataFrame的合并和分析。
4.3 时间序列分析
在处理时间序列数据方面，Pandas提供了灵活且高效的功能。它的日期和时间处理功能包括日期范围生成、日期索引、日期加减运算、日期格式化等。你可以轻松地创建日期范围，并使用这些日期作为数据的索引，便于对时间序列数据进行操作和分析。
Pandas还支持重采样操作，可以将时间序列数据从一个频率转换为另一个频率。例如，你可以将按天采样的数据转换为按月采样的数据，或者将按小时采样的数据转换为按分钟采样的数据。重采样功能允许你根据需要灵活地调整数据的粒度和频率。
输出结果如下：
SalesDate2020-01-05 8802020-01-12 1420
此外，Pandas提供了滑动窗口操作，可以在时间序列数据上执行滑动窗口统计计算。你可以定义窗口的大小和滑动的步长，并针对窗口内的数据进行汇总、聚合或其他计算操作。这对于处理时间序列数据中的移动平均值、滚动求和等任务非常有用。
5. Pandas处理Excel文件
当使用Pandas处理Excel文件时，你可以使用read_excel()函数来读取Excel数据，并将其加载到一个DataFrame中。下面是一个简单的示例：
在这个例子中，我们假设存在一个名为"data.xlsx"的Excel文件，其中包含一个名为"Sheet1"的工作表。通过调用read_excel()函数，我们将这个Excel文件读取并加载到名为df的DataFrame中。然后，我们使用head()方法显示DataFrame的前几行数据。
接下来，我们可以对读取的数据进行各种操作和处理。下面是一些常见的操作示例：
在上述示例中，我们展示了一些常见的操作。例如，我们筛选了特定列的数据、根据条件筛选数据、对数据进行排序，并在DataFrame中添加了新的列。最后，我们使用to_excel()方法将处理后的数据写入到一个名为"new_data.xlsx"的新Excel文件中。
这只是Pandas处理Excel文件的一小部分功能示例。Pandas提供了更多强大且灵活的功能，可以帮助你根据具体需求对Excel数据进行处理、清洗和分析。
6. 总结
本文这些示例只是Pandas应用的一小部分，只是为了使我们在学习中对Pandas有初步的了解。Pandas还提供了许多其他强大的功能，使数据分析和处理更加便捷。下面是一些扩展的Pandas功能：
合并数据：Pandas提供了多种方法来合并不同的数据集，例如使用merge()函数按照指定的列将多个DataFrame进行合并，使用concat()函数沿着指定轴将多个DataFrame堆叠在一起，以及使用join()函数根据索引或列的值进行连接。拆分数据：你可以使用split()函数将包含多个值的单个列拆分成多个列，从而使数据更加规整和易于处理。过滤数据：Pandas提供了各种方法来筛选和过滤数据，如使用布尔条件进行行过滤，使用filter()函数根据列名进行列过滤，以及使用query()函数根据指定条件查询数据。处理缺失值：在现实数据中，经常会出现缺失值问题。Pandas提供了灵活的方法来处理缺失值，如使用isnull()和notnull()函数检测缺失值，使用dropna()函数删除包含缺失值的行或列，以及使用fillna()函数填充缺失值。处理字符串：如果你需要对文本数据进行处理，Pandas提供了一系列处理字符串的方法，如使用str.contains()函数检测包含特定子串的值，使用str.replace()函数替换字符串，以及使用str.extract()函数提取符合指定模式的字符串。
除了上述功能，Pandas还支持数据透视表、时间序列分析、数据可视化等高级功能。
以上就是Python基础教程之Pandas数据分析库详解的详细内容，更多关于Python Pandas数据分析库的资料请关注脚本之家其它相关文章！
|
|
|
|
