Pandas介绍-数据分析的利器

Pandas官网：

pandas - Python Data Analysis Library

Pandas文档网站：

pandas documentation — pandas 1.3.5 documentation

Pandas介绍：

Pandas是一个python中用于进行数据分析的库，它可以生成类似Excel表格式的数据表，而且可以对数据表进行修改操作。Pandas还有个强大的功能，它可以从不同的数据库中提取数据，如SQL数据库，Excel表格甚至CSV文件。pandas 是一种列存数据分析 API，它是用于处理和分析输入数据的强大工具，Pandas还支持在不同的列总使用不同类型的数据，如整型数，浮点数，或者是字符串。

基本概念

以下行导入了 pandas API 并输出了相应的 API 版本：

from __future__ import print_function
import pandas as pd
pd.__version__

pandas 中的主要数据结构被实现为以下两类：

• DataFrame，您可以将它想象成一个关系型数据表格，其中包含多个行和已命名的列。
• Series，它是单一列。DataFrame 中包含一个或多个 Series，每个 Series 均有一个名称。

数据框架是用于数据操控的一种常用抽象实现形式。Spark 和 R 中也有类似的实现。

创建 Series 的一种方法是构建 Series 对象。例如：

pd.Series(['San Francisco', 'San Jose', 'Sacramento'])

您可以将映射 string 列名称的 dict 传递到它们各自的 Series，从而创建DataFrame对象。如果 Series 在长度上不一致，系统会用特殊的 NA/NaN 值填充缺失的值。例如：

city_names = pd.Series(['San Francisco', 'San Jose', 'Sacramento'])
population = pd.Series([852469, 1015785, 485199])
pd.DataFrame({ 'City name': city_names, 'Population': population })

但是在大多数情况下，您需要将整个文件加载到 DataFrame 中。下面的示例加载了一个包含加利福尼亚州住房数据的文件。请运行以下单元格以加载数据，并创建特征定义：

california_housing_dataframe = pd.read_csv("https://download.mlcc.google.cn/mledu-datasets/california_housing_train.csv", sep=",")
california_housing_dataframe.describe()

上面的示例使用 DataFrame.describe 来显示关于 DataFrame 的有趣统计信息。另一个实用函数是 DataFrame.head，它显示 DataFrame 的前几个记录：

california_housing_dataframe.head()

pandas 的另一个强大功能是绘制图表。例如，借助 DataFrame.hist，您可以快速了解一个列中值的分布：

california_housing_dataframe.hist('housing_median_age')

访问数据

您可以使用熟悉的 Python dict/list 指令访问 DataFrame 数据：

cities = pd.DataFrame({ 'City name': city_names, 'Population': population })
print(type(cities['City name']))
cities['City name']

print(type(cities['City name'][1]))
cities['City name'][1]

print(type(cities[0:2]))
cities[0:2]

此外，pandas 针对高级索引和选择提供了极其丰富的 API（数量过多，此处无法逐一列出）。

操控数据

您可以向 Series 应用 Python 的基本运算指令。例如：

population / 1000.

NumPy 是一种用于进行科学计算的常用工具包。pandas Series 可用作大多数 NumPy 函数的参数：

import numpy as np
np.log(population)

对于更复杂的单列转换，您可以使用 Series.apply。像 Python 映射函数一样，Series.apply 将以参数形式接受 lambda 函数，而该函数会应用于每个值。

下面的示例创建了一个指明 population 是否超过 100 万的新 Series：

population.apply(lambda val: val > 1000000)

DataFrames 的修改方式也非常简单。例如，以下代码向现有 DataFrame 添加了两个 Series：

cities['Area square miles'] = pd.Series([46.87, 176.53, 97.92])
cities['Population density'] = cities['Population'] / cities['Area square miles']
cities

一个例子

创建学生信息数据库

import pandas
#先创建一个同学个人信息的小数据集
data = {"Name":["小丫","小涵","小榆","小韩"],
"City":["北京","上海","广州","深圳"],
"Age":["18","20","22","22"],
"Height":["162","161","165","166"]}
data_frame = pandas.DataFrame(data)
display(data_frame)

数据表中进行查询，把不在北京的同学的信息显示出来

display(data_frame[data_frame.City != "北京"])

最后

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