import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df1 = pd.DataFrame(np.arange(1000, 1100, 4).reshape(5,5), index=['a'+str(i) for i in range(5)], columns=['b'+str(j) for j in range(5)])
df1

	b0	b1	b2	b3	b4
a0	1000	1004	1008	1012	1016
a1	1020	1024	1028	1032	1036
a2	1040	1044	1048	1052	1056
a3	1060	1064	1068	1072	1076
a4	1080	1084	1088	1092	1096

df2 = pd.Series([1, 2, 3, np.nan, 5], index=list('abcde'))
df2

a
1.0
b
2.0
c
3.0
d
NaN
e
5.0
dtype: float64

使用传递的numpy数组创建数据帧,并使用日期索引和标记列.

dates = pd.date_range('20190524',periods=6)
dates
print('-'*30)
df3 = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list('ABCD'))
df3

------------------------------

	A	B	C	D
2019-05-24	-0.860206	-0.549105	-1.357905	-0.847048
2019-05-25	1.913799	-0.655915	-0.638752	-0.459323
2019-05-26	0.249178	-1.658453	-2.278093	-0.745429
2019-05-27	0.452118	0.527087	-0.298735	-1.872822
2019-05-28	-1.472450	0.124642	1.554257	-0.085878
2019-05-29	-2.175467	-0.611948	-0.062950	-0.709390

使用传递的可转换序列的字典对象创建数据帧.

df4 = pd.DataFrame({
'id' : np.arange(4),
'date' : pd.Timestamp('20190524'),
'type' : pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype='float32'),
'D' : np.array([3] * 4,dtype='int32'),
'E' : pd.Categorical(["test","train","test","train"]),
'F' : 'foo'
})
df4

	id	date	type	D	E	F
0	0	2019-05-24	1.0	3	test	foo
1	1	2019-05-24	1.0	3	train	foo
2	2	2019-05-24	1.0	3	test	foo
3	3	2019-05-24	1.0	3	train	foo

单看index， columns， values

df4.index, df4.columns

(Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype='int64'),
Index(['id', 'date', 'type', 'D', 'E', 'F'], dtype='object'))

df3.values

array([[-0.86020569, -0.5491055 , -1.3579045 , -0.84704786],
[ 1.91379872, -0.65591487, -0.63875153, -0.4593228 ],
[ 0.24917803, -1.65845292, -2.27809285, -0.74542856],
[ 0.45211825,
0.52708701, -0.29873468, -1.87282174],
[-1.47245001,
0.12464238,
1.55425716, -0.08587762],
[-2.17546674, -0.61194779, -0.06294959, -0.70938972]])

显示数据快速统计摘要

df3.describe()

	A	B	C	D
count	6.000000	6.000000	6.000000	6.000000
mean	-0.315505	-0.470615	-0.513696	-0.786648
std	1.481390	0.751155	1.293618	0.598216
min	-2.175467	-1.658453	-2.278093	-1.872822
25%	-1.319389	-0.644923	-1.178116	-0.821643
50%	-0.305514	-0.580527	-0.468743	-0.727409
75%	0.401383	-0.043795	-0.121896	-0.521840
max	1.913799	0.527087	1.554257	-0.085878

df4.describe()

	id	type	D
count	4.000000	4.0	4.0
mean	1.500000	1.0	3.0
std	1.290994	0.0	0.0
min	0.000000	1.0	3.0
25%	0.750000	1.0	3.0
50%	1.500000	1.0	3.0
75%	2.250000	1.0	3.0
max	3.000000	1.0	3.0

转置

df4.T

	0	1	2	3
id	0	1	2	3
date	2019-05-24 00:00:00	2019-05-24 00:00:00	2019-05-24 00:00:00	2019-05-24 00:00:00
type	1	1	1	1
D	3	3	3	3
E	test	train	test	train
F	foo	foo	foo	foo

按值排序

df3.sort_values(by='B')

	A	B	C	D
2019-05-26	0.249178	-1.658453	-2.278093	-0.745429
2019-05-25	1.913799	-0.655915	-0.638752	-0.459323
2019-05-29	-2.175467	-0.611948	-0.062950	-0.709390
2019-05-24	-0.860206	-0.549105	-1.357905	-0.847048
2019-05-28	-1.472450	0.124642	1.554257	-0.085878
2019-05-27	0.452118	0.527087	-0.298735	-1.872822

按轴排序

df3.sort_index(axis=1, ascending=False)

	D	C	B	A
2019-05-24	-0.847048	-1.357905	-0.549105	-0.860206
2019-05-25	-0.459323	-0.638752	-0.655915	1.913799
2019-05-26	-0.745429	-2.278093	-1.658453	0.249178
2019-05-27	-1.872822	-0.298735	0.527087	0.452118
2019-05-28	-0.085878	1.554257	0.124642	-1.472450
2019-05-29	-0.709390	-0.062950	-0.611948	-2.175467

选择-按标签选择 df.loc[]

# 切片 索引
print(df3['A'])
print('-'*30)
print(df4['E'])
print('-'*30)
print(df3[1:3])
print('-'*30)
print(df3['20190524':'20190525'])

2019-05-24
-0.860206
2019-05-25
1.913799
2019-05-26
0.249178
2019-05-27
0.452118
2019-05-28
-1.472450
2019-05-29
-2.175467
Freq: D, Name: A, dtype: float64
------------------------------
0
test
1
train
2
test
3
train
Name: E, dtype: category
Categories (2, object): [test, train]
------------------------------
A
B
C
D
2019-05-25
1.913799 -0.655915 -0.638752 -0.459323
2019-05-26
0.249178 -1.658453 -2.278093 -0.745429
------------------------------
A
B
C
D
2019-05-24 -0.860206 -0.549105 -1.357905 -0.847048
2019-05-25
1.913799 -0.655915 -0.638752 -0.459323

# 使用标签获取横截面，参考以下示例
dates = pd.date_range('20130101', periods=6)
df = pd.DataFrame(np.arange(1, 25).reshape(6,4), index=dates, columns=list('ABCD'))
df

	A	B	C	D
2013-01-01	1	2	3	4
2013-01-02	5	6	7	8
2013-01-03	9	10	11	12
2013-01-04	13	14	15	16
2013-01-05	17	18	19	20
2013-01-06	21	22	23	24

# 使用标签获取横截面
print(df.loc[dates[0]])

A
1
B
2
C
3
D
4
Name: 2013-01-01 00:00:00, dtype: int32

# 索引切片-选择指定若干列
df.loc[:,['A','B']]

	A	B
2013-01-01	1	2
2013-01-02	5	6
2013-01-03	9	10
2013-01-04	13	14
2013-01-05	17	18
2013-01-06	21	22

# 选取区域-行列同时切片索引
df.loc['20130102':'20130104', ['A', 'B']]

	A	B
2013-01-02	5	6
2013-01-03	9	10
2013-01-04	13	14

# 由于切片索引自动降维
df.loc['20130102', ['A', 'B']]

A
5
B
6
Name: 2013-01-02 00:00:00, dtype: int32

# 取单个标量值-两种结果完全一样的方法loc位置， at位于
print(df.loc[dates[4], 'C'])
print(df.at[dates[4],'C'])

19
19

选择-按位置选择 df.iloc[]

# 选第三行。第三条。第三条记录
df.iloc[3]

A
13
B
14
C
15
D
16
Name: 2013-01-04 00:00:00, dtype: int32

# 选取3到5行，1到3列的区域形成新DataFrame
df.iloc[3:5, 1:3]

	B	C
2013-01-04	14	15
2013-01-05	18	19

# 使用整数偏移定位列表，隔行选择， 可以多选，可以自定义重复
df.iloc[[1,2,2,4],[0,2]]

	A	C
2013-01-02	5	7
2013-01-03	9	11
2013-01-03	9	11
2013-01-05	17	19

# 灵活使用列表生成条件表达式-疯狂复读重复某一行限定区块
df.iloc[[3 for i in range(5)],[0,2]]

	A	C
2013-01-04	13	15
2013-01-04	13	15
2013-01-04	13	15
2013-01-04	13	15
2013-01-04	13	15

------------------------学习蚂蚁 pandas----------------------

快速开始-基本使用

import pandas as pd

fpath = './datas/ml-latest-small/ratings.csv'
# 使用 pd.read_csv 读取 csv 数据
ratings = pd.read_csv(fpath)

# 使用 df.head() 查看 dataframe 的前几行
ratings.head()

	userId	movieId	rating	timestamp
0	1	1	4.0	964982703
1	1	3	4.0	964981247
2	1	6	4.0	964982224
3	1	47	5.0	964983815
4	1	50	5.0	964982931

# 使用 df.shape() 查看数据表的形状
ratings.shape # 看起来好像挺大的样子

(100836, 4)

# 列名列表
ratings.columns

Index(['userId', 'movieId', 'rating', 'timestamp'], dtype='object')

# 索引列表
ratings.index # 0-100836 步长1

RangeIndex(start=0, stop=100836, step=1)

# 每一列的数据类型
ratings.dtypes

userId
int64
movieId
int64
rating
float64
timestamp
int64
dtype: object

1、读取 txt 文件

path1 = './datas/crazyant/access_pvuv.txt'
df1 = pd.read_csv(
path1, # 源文件路径
sep='t', # 以制表符为分隔符分割源文件
header=None, # 没有字段行，所以要设置 names 
names=['pdata', 'pv', 'uv'] # 自定义列名列表
)
df1

	pdata	pv	uv
0	2019-09-10	139	92
1	2019-09-09	185	153
2	2019-09-08	123	59
3	2019-09-07	65	40
4	2019-09-06	157	98
5	2019-09-05	205	151
6	2019-09-04	196	167
7	2019-09-03	216	176
8	2019-09-02	227	148
9	2019-09-01	105	61

读取 excel 文件

path2 = './datas/crazyant/access_pvuv.xlsx'
df2 = pd.read_excel(path2)
df2

	日期	PV	UV
0	2019-09-10	139	92
1	2019-09-09	185	153
2	2019-09-08	123	59
3	2019-09-07	65	40
4	2019-09-06	157	98
5	2019-09-05	205	151
6	2019-09-04	196	167
7	2019-09-03	216	176
8	2019-09-02	227	148
9	2019-09-01	105	61

读取 sql 数据库数据

import pymysql
# pandas 从数据库读取数据表需要有 mysql 连接
conn = pymysql.connect(
host='127.0.0.1',
user='root',
password='root',
database='stock',
charset='utf8'
)

# 从 数据库连接中通过执行原生sql读取数据表
df_sql = pd.read_sql('select * from k_goods', conn)
df_sql

	ID	PRODUCTNO	PRODUCTNAME	PRODUCTTYPE	PRODUCTSTANDARD	UNIT	PRICE	REMARK
0	1	pdno_0001	计算器	桌面文具	00	个	20	None
1	2	pdno_0002	回形针	桌面文具	00	个	5	None
2	3	pdno_0003	中性笔	桌面文具	00	支	5	None
3	4	pdno_0004	复印纸	纸制品	00	盒	10	None
4	5	pdno_0005	账本	纸制品	00	本	2	None
5	6	pdno_0006	拖布	办公生活用品	00	个	20	None
6	7	pdno_0007	小蜜蜂扩音器	授课设备	00	个	25	None
7	8	pdno_0008	纸杯	办公生活用品	00	个	5	None
8	9	pdno_0009	白板	桌面文具	00	块	50	None
9	10	pdno_0010	软面炒	纸制品	00	本	1	None
10	11	pdno_0011	双面胶	桌面文具	00	个	2	None
11	12	pdno_0012	文件夹	桌面文具	00	把	3	None
12	13	pdno_0013	剪刀	文件管理用品	00	个	8	None
13	14	pdno_0014	档案盒	文件管理用品	00	个	10	None
14	15	pdno_0015	电脑	办公集写	00	个	2000	None

pandas 数据集结构

1. Series
2. DataFrame
3. 从DataFrame中查询出Series

Series 序列/一维/字典

给定values列表创建Series，默认 index 是range序列

s1 = pd.Series([1,'a',5.2,7])
s1 # 类似字典

0
1
1
a
2
5.2
3
7
dtype: object

# 索引列表 dict.keys()
s1.index

RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

# 值列表 dict.values()
s1.values

array([1, 'a', 5.2, 7], dtype=object)

给定 values列表和index列表创建Series

### 给定 key 和 vlu
s21 = pd.Series(range(5), index=['a','b','c','d','e'])
s22 = pd.Series([x - 2 for x in range(5, 14, 2)], index=['a','b','c','d','e'])
s23 = pd.Series([1, 'a', 5.2, 7, 0.14], ['a','b','c','d','e'])
print(s21)
print(s22)
print(s23)

a
0
b
1
c
2
d
3
e
4
dtype: int64
a
3
b
5
c
7
d
9
e
11
dtype: int64
a
1
b
a
c
5.2
d
7
e
0.14
dtype: object

使用字典创建 Series

sdata={
'Ohio':35000,
'Texas':72000,
'Oregon':16000,
'Utah':5000
}
s3=pd.Series(sdata)
s3

Ohio
35000
Texas
72000
Oregon
16000
Utah
5000
dtype: int64

根据索引查询数据

print(s3['Ohio'], 'n')
# 给定指定索引列表来索引
print(s3[['Ohio', 'Texas']], 'n') # 只要不是一个都仍是个Series
# 切片索引
print(s3['Ohio':'Utah'])

35000
Ohio
35000
Texas
72000
dtype: int64
Ohio
35000
Texas
72000
Oregon
16000
Utah
5000
dtype: int64

DataFrame 表格/二维/数据表

2. DataFrame

DataFrame是一个表格型的数据结构

• 每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）
• 既有行索引index,也有列索引columns
• 可以被看做由Series组成的字典

创建dataframe最常用的方法，见02节读取纯文本文件、excel、mysql数据库

根据嵌套的字典创建DataFrame 类似与golang 的 map[string][]interface{}

data={
'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada'],
'year':[2000,2001,2002,2001,2002],
'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]
}
df3 = pd.DataFrame(data)
df3

	state	year	pop
0	Ohio	2000	1.5
1	Ohio	2001	1.7
2	Ohio	2002	3.6
3	Nevada	2001	2.4
4	Nevada	2002	2.9

# 列名列表
df3.columns

Index(['state', 'year', 'pop'], dtype='object')

# 索引列表
df3.index

RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)

# 形状/维度
df3.shape

(5, 3)

# 每一列的数据类型
df3.dtypes

state
object
year
int64
pop
float64
dtype: object

# 值
df3.values

array([['Ohio', 2000, 1.5],
['Ohio', 2001, 1.7],
['Ohio', 2002, 3.6],
['Nevada', 2001, 2.4],
['Nevada', 2002, 2.9]], dtype=object)

从DataFrame中查询出Series

• 如果只查询一行、一列，返回的是pd.Series
• 如果查询多行、多列，返回的是pd.DataFrame

# 索引一列 返回一个Series
df3['year']

0
2000
1
2001
2
2002
3
2001
4
2002
Name: year, dtype: int64

# 索引多列 返回一个DataFrame
df3[['year', 'pop']]

	year	pop
0	2000	1.5
1	2001	1.7
2	2002	3.6
3	2001	2.4
4	2002	2.9

# 查询一列 返回Series
df3.loc[1]

state
Ohio
year
2001
pop
1.7
Name: 1, dtype: object

# 查询指定多列 返回DataFrame
df3.loc[[1:3]]

# 查询范围多列 返回DataFrame
df3.loc[[1, 3]]

	state	year	pop
1	Ohio	2001	1.7
3	Nevada	2001	2.4

pandas 数据查询

Pandas查询数据的几种方法

1. df.loc方法，根据行、列的标签值查询
2. df.iloc方法，根据行、列的数字位置查询
3. df.where方法
4. df.query方法

.loc既能查询，又能覆盖写入，强烈推荐！

Pandas使用df.loc查询数据的方法

1. 使用单个label值查询数据
2. 使用值列表批量查询
3. 使用数值区间进行范围查询
4. 使用条件表达式查询
5. 调用函数查询

注意

• 以上查询方法，既适用于行，也适用于列
• 注意观察降维dataFrame>Series>值

0、读取数据

数据为北京2018年全年天气预报
该数据的爬虫教程参见我的Python爬虫系列视频课程

dff = pd.read_csv('./datas/beijing_tianqi/beijing_tianqi_2018.csv')
dff.head()

	ymd	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel
0	2018-01-01	3℃	-6℃	晴~多云	东北风	1-2级	59	良	2
1	2018-01-02	2℃	-5℃	阴~多云	东北风	1-2级	49	优	1
2	2018-01-03	2℃	-5℃	多云	北风	1-2级	28	优	1
3	2018-01-04	0℃	-8℃	阴	东北风	1-2级	28	优	1
4	2018-01-05	3℃	-6℃	多云~晴	西北风	1-2级	50	优	1

# 设定指定列为列【日期】，方便按日期筛选
dff.set_index('ymd', inplace=True)

# 按字符串处理
dff.head()

	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel
ymd
2018-01-01	3℃	-6℃	晴~多云	东北风	1-2级	59	良	2
2018-01-02	2℃	-5℃	阴~多云	东北风	1-2级	49	优	1
2018-01-03	2℃	-5℃	多云	北风	1-2级	28	优	1
2018-01-04	0℃	-8℃	阴	东北风	1-2级	28	优	1
2018-01-05	3℃	-6℃	多云~晴	西北风	1-2级	50	优	1

# 替换掉温度的后缀℃
dff.loc[:, "bWendu"] = dff["bWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')
dff.loc[:, "yWendu"] = dff["yWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')

# 再查看，温度列已经转换成了防便计算的数据类型
dff.head()

bWendu
int32
yWendu
int32
tianqi
object
fengxiang
object
fengli
object
aqi
int64
aqiInfo
object
aqiLevel
int64
dtype: object

dff.head()

	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel
ymd
2018-01-01	3	-6	晴~多云	东北风	1-2级	59	良	2
2018-01-02	2	-5	阴~多云	东北风	1-2级	49	优	1
2018-01-03	2	-5	多云	北风	1-2级	28	优	1
2018-01-04	0	-8	阴	东北风	1-2级	28	优	1
2018-01-05	3	-6	多云~晴	西北风	1-2级	50	优	1

1、使用单个label值查询数据

行或者列，都可以只传入单个值，实现精确匹配

# 查询指定行的指定列 得到单个数据
dff.loc['2018-01-03', 'bWendu']

2

# 查询指定行的部分列 得到一个Series
dff.loc['2018-01-03', ['bWendu', 'yWendu']]

bWendu
2
yWendu
-5
Name: 2018-01-03, dtype: object

2、使用值列表批量查询

# 查询部分指定行的指定列 得到Series
df.loc[['2018-01-03','2018-01-04','2018-01-05'], 'bWendu']

bWendu
2
yWendu
-5
Name: 2018-01-03, dtype: object

# 查询区块 得到一个DataFrame
dff.loc[['2018-01-03','2018-01-04','2018-01-05'], ['bWendu', 'yWendu']]

	bWendu	yWendu
ymd
2018-01-03	2	-5
2018-01-04	0	-8
2018-01-05	3	-6

3、使用数值区间进行范围查询

注意：区间既包含开始，也包含结束

# 查询行区间的指定列 得到Series
dff.loc['2018-01-03':'2018-01-05', 'bWendu']

ymd
2018-01-03
2
2018-01-04
0
2018-01-05
3
Name: bWendu, dtype: int32

# 查寻指定行的列区间 得到Series
dff.loc['2018-01-03', 'bWendu':'fengxiang']

bWendu
2
yWendu
-5
tianqi
多云
fengxiang
北风
Name: 2018-01-03, dtype: object

# 行和列都按区间查询 得到DaTaFrame
dff.loc['2018-01-03':'2018-01-05', 'bWendu':'fengxiang']

	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang
ymd
2018-01-03	2	-5	多云	北风
2018-01-04	0	-8	阴	东北风
2018-01-05	3	-6	多云~晴	西北风

4、使用条件表达式查询

bool列表的长度得等于行数或者列数

# 观察一下boolean条件 返回布尔对应关系表
bool_map = (dff["yWendu"]<-10)
bool_map.head() # 【单一条件查询，最低温度低于-10度的列表】

ymd
2018-01-01
False
2018-01-02
False
2018-01-03
False
2018-01-04
False
2018-01-05
False
Name: yWendu, dtype: bool

# 根据布尔关系对应表 查询10°C一下的天
dff.loc[bool_map, :]

	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel
ymd
2018-01-23	-4	-12	晴	西北风	3-4级	31	优	1
2018-01-24	-4	-11	晴	西南风	1-2级	34	优	1
2018-01-25	-3	-11	多云	东北风	1-2级	27	优	1
2018-12-26	-2	-11	晴~多云	东北风	2级	26	优	1
2018-12-27	-5	-12	多云~晴	西北风	3级	48	优	1
2018-12-28	-3	-11	晴	西北风	3级	40	优	1
2018-12-29	-3	-12	晴	西北风	2级	29	优	1
2018-12-30	-2	-11	晴~多云	东北风	1级	31	优	1

# 观察一下boolean条件 返回布尔对应关系表 【多个布尔对应关系表结合成目标布尔关系对应表】
# 【查询最高温度小于30度，并且最低温度大于15度，并且是晴天，并且天气为优的数据】
bool_map1 = (dff["bWendu"]<=30) & (dff["yWendu"]>=15) & (dff["tianqi"]=='晴') & (dff["aqiLevel"]==1)
bool_map1.head()

ymd
2018-01-01
False
2018-01-02
False
2018-01-03
False
2018-01-04
False
2018-01-05
False
dtype: bool

# 根据布尔关系对应表 查询10°C一下的天查询最高温度小于30度，并且最低温度大于15度，并且是晴天，并且天气为优的数据
dff.loc[bool_map1, :] # 看起来只有两天

	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel
ymd
2018-08-24	30	20	晴	北风	1-2级	40	优	1
2018-09-07	27	16	晴	西北风	3-4级	22	优	1

5、调用函数查询

# 直接写lambda表达式
dff.loc[lambda dff : (dff["bWendu"]<=30) & (dff["yWendu"]>=15), :]

# 编写自己的函数，查询9月份，空气质量好的数据
def query_my_data(dff):
return dff.index.str.startswith("2018-09") & df["aqiLevel"]==1
dff.loc[query_my_data, :]

pandas 新增数据列

1. 直接赋值
2. df.apply
3. df.assign
4. 按条件选择分组分别赋值

0、读取csv数据

dfm = pd.read_csv('./datas/beijing_tianqi/beijing_tianqi_2018.csv')
dfm.head()

	ymd	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel
0	2018-01-01	3℃	-6℃	晴~多云	东北风	1-2级	59	良	2
1	2018-01-02	2℃	-5℃	阴~多云	东北风	1-2级	49	优	1
2	2018-01-03	2℃	-5℃	多云	北风	1-2级	28	优	1
3	2018-01-04	0℃	-8℃	阴	东北风	1-2级	28	优	1
4	2018-01-05	3℃	-6℃	多云~晴	西北风	1-2级	50	优	1

1、直接赋值的方法

清理温度列变成数字类型

# 替换掉温度的后缀℃
dfm.loc[:, "bWendu"] = dfm["bWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')
dfm.loc[:, "yWendu"] = dfm["yWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')
dfm.head()

	ymd	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel
0	2018-01-01	3	-6	晴~多云	东北风	1-2级	59	良	2
1	2018-01-02	2	-5	阴~多云	东北风	1-2级	49	优	1
2	2018-01-03	2	-5	多云	北风	1-2级	28	优	1
3	2018-01-04	0	-8	阴	东北风	1-2级	28	优	1
4	2018-01-05	3	-6	多云~晴	西北风	1-2级	50	优	1

dfm.loc[:, 'wencha'] = dfm['bWendu'] - dfm['yWendu']
dfm.head()

	ymd	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel	wencha
0	2018-01-01	3	-6	晴~多云	东北风	1-2级	59	良	2	9
1	2018-01-02	2	-5	阴~多云	东北风	1-2级	49	优	1	7
2	2018-01-03	2	-5	多云	北风	1-2级	28	优	1	7
3	2018-01-04	0	-8	阴	东北风	1-2级	28	优	1	8
4	2018-01-05	3	-6	多云~晴	西北风	1-2级	50	优	1	9

2、df.apply 方法

def get_wendu_type(x):
if x["bWendu"] > 33:
return '高温'
if x["yWendu"] < -10:
return '低温'
return '常温'
# 注意需要设置axis==1，这是series的index是columns
dfm.loc[:, "wendu_type"] = dfm.apply(get_wendu_type, axis=1) # 传入函数引用，会自动使用函数

# 统计温度类型
dfm["wendu_type"].value_counts()

常温
328
高温
29
低温
8
Name: wendu_type, dtype: int64

3、df.assign 方法

# 可以同时添加多个新的列
dfm = dfm.assign( # assign 方法不会修改 dfm 而是会返回一个新的 DataFrame 对象
f_yWendu = lambda x : x["yWendu"] * 9 / 5 + 32,
# 摄氏度转华氏度
f_bWendu = lambda x : x["bWendu"] * 9 / 5 + 32
)
dfm.head(5)

	ymd	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel	wencha	wendu_type	f_yWendu	f_bWendu
0	2018-01-01	3	-6	晴~多云	东北风	1-2级	59	良	2	9	常温	21.2	37.4
1	2018-01-02	2	-5	阴~多云	东北风	1-2级	49	优	1	7	常温	23.0	35.6
2	2018-01-03	2	-5	多云	北风	1-2级	28	优	1	7	常温	23.0	35.6
3	2018-01-04	0	-8	阴	东北风	1-2级	28	优	1	8	常温	17.6	32.0
4	2018-01-05	3	-6	多云~晴	西北风	1-2级	50	优	1	9	常温	21.2	37.4

4、按条件选择分组分别赋值

按条件先选择数据，然后对这部分数据赋值新列
实例：高低温差大于10度，则认为温差大

# 先创建空列（这是第一种创建新列的方法）
dfm['wencha_type'] = '' # 广播的方式，指定所有行的指定列的值都是给定的那个值
# 必须先覆盖全，然后进行分组分配值，不然会造成该列的有的位置缺失值
dfm.loc[dfm['bWendu']-dfm['yWendu'] > 10, 'wencha_type'] = '温差大'
dfm.loc[dfm['bWendu']-dfm['yWendu'] <= 10, 'wencha_type'] = '温差正常'

# 统计温差类型列每种类型数量
dfm['wencha_type'].value_counts()

温差正常
187
温差大
178
Name: wencha_type, dtype: int64

pandas 的数据统计方法

1. 汇总类统计
2. 唯一去重和按值计数
3. 相关系数和协方差

# 先看一下前4行
dfm.head(4)

	ymd	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel	wencha	wendu_type	f_yWendu	f_bWendu	wencha_type
0	2018-01-01	3	-6	晴~多云	东北风	1-2级	59	良	2	9	常温	21.2	37.4	温差正常
1	2018-01-02	2	-5	阴~多云	东北风	1-2级	49	优	1	7	常温	23.0	35.6	温差正常
2	2018-01-03	2	-5	多云	北风	1-2级	28	优	1	7	常温	23.0	35.6	温差正常
3	2018-01-04	0	-8	阴	东北风	1-2级	28	优	1	8	常温	17.6	32.0	温差正常

1、汇总类统计

# 一下子提取所有数字列的各种数字特征的统计结果，更只管把控全局
dfm.describe()

	bWendu	yWendu	aqi	aqiLevel	wencha	f_yWendu	f_bWendu
count	365.000000	365.000000	365.000000	365.000000	365.000000	365.000000	365.000000
mean	18.665753	8.358904	82.183562	2.090411	10.306849	47.046027	65.598356
std	11.858046	11.755053	51.936159	1.029798	2.781233	21.159096	21.344482
min	-5.000000	-12.000000	21.000000	1.000000	2.000000	10.400000	23.000000
25%	8.000000	-3.000000	46.000000	1.000000	8.000000	26.600000	46.400000
50%	21.000000	8.000000	69.000000	2.000000	10.000000	46.400000	69.800000
75%	29.000000	19.000000	104.000000	3.000000	12.000000	66.200000	84.200000
max	38.000000	27.000000	387.000000	6.000000	18.000000	80.600000	100.400000

# 查看单个数字特征-均值
dfm['bWendu'].mean()

18.665753424657535

# 查看单个数字特征-最大值
dfm[['bWendu', 'yWendu']].max()

bWendu
38
yWendu
27
dtype: int32

# 查看单个数字特征-最小值
dfm['wencha'].min()

2

2、唯一去重和按值计数

唯一去重，适合列出有哪些，不多的枚举

dfm["fengxiang"].unique()

array(['东北风', '北风', '西北风', '西南风', '南风', '东南风', '东风', '西风'], dtype=object)

dfm["tianqi"].unique()

array(['晴~多云', '阴~多云', '多云', '阴', '多云~晴', '多云~阴', '晴', '阴~小雪', '小雪~多云',
'小雨~阴', '小雨~雨夹雪', '多云~小雨', '小雨~多云', '大雨~小雨', '小雨', '阴~小雨',
'多云~雷阵雨', '雷阵雨~多云', '阴~雷阵雨', '雷阵雨', '雷阵雨~大雨', '中雨~雷阵雨', '小雨~大雨',
'暴雨~雷阵雨', '雷阵雨~中雨', '小雨~雷阵雨', '雷阵雨~阴', '中雨~小雨', '小雨~中雨', '雾~多云',
'霾'], dtype=object)

dfm["fengli"].unique()

array(['1-2级', '4-5级', '3-4级', '2级', '1级', '3级'], dtype=object)

按值计数

dfm["fengxiang"].value_counts()

南风
92
西南风
64
北风
54
西北风
51
东南风
46
东北风
38
东风
14
西风
6
Name: fengxiang, dtype: int64

dfm["tianqi"].value_counts()

晴
101
多云
95
多云~晴
40
晴~多云
34
多云~雷阵雨
14
多云~阴
10
小雨~多云
8
雷阵雨
8
阴~多云
8
雷阵雨~多云
7
小雨
6
多云~小雨
5
雷阵雨~中雨
4
阴
4
中雨~雷阵雨
2
阴~小雨
2
中雨~小雨
2
霾
2
雷阵雨~阴
1
雷阵雨~大雨
1
小雨~雷阵雨
1
小雨~大雨
1
雾~多云
1
小雪~多云
1
阴~雷阵雨
1
小雨~中雨
1
小雨~阴
1
暴雨~雷阵雨
1
小雨~雨夹雪
1
阴~小雪
1
大雨~小雨
1
Name: tianqi, dtype: int64

dfm["fengli"].value_counts()

1-2级
236
3-4级
68
1级
21
4-5级
20
2级
13
3级
7
Name: fengli, dtype: int64

3、相关系数和协方差

用途（超级厉害）：

1. 两只股票，是不是同涨同跌？程度多大？正相关还是负相关？
2. 产品销量的波动，跟哪些因素正相关、负相关，程度有多大？

来自知乎，对于两个变量X、Y：

1. 协方差：衡量同向反向程度，如果协方差为正，说明X，Y同向变化，协方差越大说明同向程度越高；如果协方差为负，说明X，Y反向运动，协方差越小说明反向程度越高。
2. 相关系数：衡量相似度程度，当他们的相关系数为1时，说明两个变量变化时的正向相似度最大，当相关系数为－1时，说明两个变量变化的反向相似度最大

# 协方差矩阵：
dfm.cov()

	bWendu	yWendu	aqi	aqiLevel	wencha	f_yWendu	f_bWendu
bWendu	140.613247	135.529633	47.462622	0.879204	5.083614	243.953339	253.103845
yWendu	135.529633	138.181274	16.186685	0.264165	-2.651641	248.726292	243.953339
aqi	47.462622	16.186685	2697.364564	50.749842	31.275937	29.136033	85.432720
aqiLevel	0.879204	0.264165	50.749842	1.060485	0.615038	0.475498	1.582567
wencha	5.083614	-2.651641	31.275937	0.615038	7.735255	-4.772953	9.150506
f_yWendu	243.953339	248.726292	29.136033	0.475498	-4.772953	447.707326	439.116010
f_bWendu	253.103845	243.953339	85.432720	1.582567	9.150506	439.116010	455.586920

# 单独查看空气质量和最高温度的相关系数
dfm["aqi"].corr(dfm["bWendu"])

0.07706705916811067

dfm["aqi"].corr(dfm["yWendu"])

0.026513282672968895

# 空气质量和温差的相关系数-看到了明显提升的相关系数-数据挖掘出了信息-空气质量和温差有关系
dfm["aqi"].corr(dfm["bWendu"] - dfm["yWendu"])

0.2165225757638205

# !! 这就是特征工程对于机器学习重要性的一个例子

Pandas对缺失值的处理

Pandas使用这些函数处理缺失值：

• isnull和notnull：检测是否是空值，可用于df和series
• dropna：丢弃、删除缺失值
  • axis : 删除行还是列，{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0
  • how : 如果等于any则任何值为空都删除，如果等于all则所有值都为空才删除
  • inplace : 如果为True则修改当前df，否则返回新的df
• fillna：填充空值
  • value：用于填充的值，可以是单个值，或者字典（key是列名，value是值）
  • method : 等于ffill使用前一个不为空的值填充forword fill；等于bfill使用后一个不为空的值填充backword fill
  • axis : 按行还是列填充，{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}
  • inplace : 如果为True则修改当前df，否则返回新的df

读取excel的时候，忽略前几个空行 skiprows 参数控制

studf = pd.read_excel('./datas/student_excel/student_excel.xlsx', skiprows=2)

studf.head(10)

	Unnamed: 0	姓名	科目	分数
0	NaN	小明	语文	85.0
1	NaN	NaN	数学	80.0
2	NaN	NaN	英语	90.0
3	NaN	NaN	NaN	NaN
4	NaN	小王	语文	85.0
5	NaN	NaN	数学	NaN
6	NaN	NaN	英语	90.0
7	NaN	NaN	NaN	NaN
8	NaN	小刚	语文	85.0
9	NaN	NaN	数学	80.0

检测空值

studf.isnull().head()

	Unnamed: 0	姓名	科目	分数
0	True	False	False	False
1	True	True	False	False
2	True	True	False	False
3	True	True	True	True
4	True	False	False	False

# 查看单列的空缺情况
studf['分数'].isnull().head()

0
False
1
False
2
False
3
True
4
False
Name: 分数, dtype: bool

# 使用notnull查看非空的
studf['分数'].notnull().head()

0
True
1
True
2
True
3
False
4
True
Name: 分数, dtype: bool

# 筛选没有空分的行-这一步的目的是大致观察清晰的数据
studf.loc[studf['分数'].notnull(), :].head(10)

	Unnamed: 0	姓名	科目	分数
0	NaN	小明	语文	85.000000
1	NaN	NaN	数学	80.000000
2	NaN	NaN	英语	90.000000
4	NaN	小王	语文	85.000000
6	NaN	NaN	英语	90.000000
8	NaN	小刚	语文	85.000000
9	NaN	NaN	数学	80.000000
10	NaN	NaN	英语	90.000000
11	NaN	小啊	语文	86.507353
12	NaN	NaN	数学	86.654412

删除全是空值的列

studf.dropna(axis=1,how='all' ,inplace=True)
studf.head(10)

	姓名	科目	分数
0	小明	语文	85.0
1	NaN	数学	80.0
2	NaN	英语	90.0
3	NaN	NaN	NaN
4	小王	语文	85.0
5	NaN	数学	NaN
6	NaN	英语	90.0
7	NaN	NaN	NaN
8	小刚	语文	85.0
9	NaN	数学	80.0

删除全是空值的行

studf.dropna(axis=0, how='all', inplace=True)
studf.head(10)

	姓名	科目	分数
0	小明	语文	85.000000
1	NaN	数学	80.000000
2	NaN	英语	90.000000
4	小王	语文	85.000000
5	NaN	数学	NaN
6	NaN	英语	90.000000
8	小刚	语文	85.000000
9	NaN	数学	80.000000
10	NaN	英语	90.000000
11	小啊	语文	86.507353

把分数为空的填充为0

studf['分数'].fillna(0, inplace=True) # 无返回df，直接操作源内村
# studf.fillna({'分数': 0}, inplace=True) # 无返回df，直接操作原内存
# studf.loc[:, '分数'] = studf.fillna({'分数': 0}) # 有返回df
# studf.loc[:, '分数'] = studf['分数'].fillna(0) # 有返回df
# 以上为等效的方法
studf.head(10)

	姓名	科目	分数
0	小明	语文	85.000000
1	NaN	数学	80.000000
2	NaN	英语	90.000000
4	小王	语文	85.000000
5	NaN	数学	0.000000
6	NaN	英语	90.000000
8	小刚	语文	85.000000
9	NaN	数学	80.000000
10	NaN	英语	90.000000
11	小啊	语文	86.507353

将姓名的缺失值填充为上一个

# 参数 ffill代表用上面的值填充，dfill代表用下面的值填充
studf.loc[:, '姓名'] = studf['姓名'].fillna(method="ffill") # 返回填充后的列，赋值给原来的列
# studf['姓名'] = studf['姓名'].fillna(method='ffill')
# studf['姓名'].fillna(method='ffill', inplace=True)
# 以上三种形式等效

studf.head(10)

	姓名	科目	分数
0	小明	语文	85.000000
1	小明	数学	80.000000
2	小明	英语	90.000000
4	小王	语文	85.000000
5	小王	数学	0.000000
6	小王	英语	90.000000
8	小刚	语文	85.000000
9	小刚	数学	80.000000
10	小刚	英语	90.000000
11	小啊	语文	86.507353

将清洗好的数据写入excel文件

studf.to_excel('./datas/student_excel/student_excel_clean.xlsx', index=False) # 舍弃索引列

pandas数据排序

Series的排序：
Series.sort_values(ascending=True, inplace=False)
参数说明：

• ascending：默认为True升序排序，为False降序排序
• inplace：是否修改原始Series

DataFrame的排序：
DataFrame.sort_values(by, ascending=True, inplace=False)
参数说明：

• by：字符串或者List<字符串>，单列排序或者多列排序
• ascending：bool或者List，升序还是降序，如果是list对应by的多列
• inplace：是否修改原始DataFrame

df4 = pd.read_csv('./datas/beijing_tianqi/beijing_tianqi_2018.csv')
# 替换掉温度的后缀℃
df4.loc[:, 'bWendu'] = df4['bWendu'].str.replace('℃', '').astype('int32')
df4.loc[:, 'yWendu'] = df4['yWendu'].str.replace('℃', '').astype('int32')

df4.head()

	ymd	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel
0	2018-01-01	3	-6	晴~多云	东北风	1-2级	59	良	2
1	2018-01-02	2	-5	阴~多云	东北风	1-2级	49	优	1
2	2018-01-03	2	-5	多云	北风	1-2级	28	优	1
3	2018-01-04	0	-8	阴	东北风	1-2级	28	优	1
4	2018-01-05	3	-6	多云~晴	西北风	1-2级	50	优	1

Series 的排序

按照空气质量排序

# 默认ascending为True代表升序
df4['aqi'].sort_values().head(10) # 也可以指定inplace=True代表在源内存上改

271
21
281
21
249
22
272
22
301
22
246
24
35
24
33
24
10
24
273
25
Name: aqi, dtype: int64

# 下面我们按照降序排序
df4['aqi'].sort_values(ascending=False).head(10) # sort_values 返回结果副本，也可指定inplace

86
387
72
293
91
287
71
287
317
266
329
245
85
243
335
234
57
220
316
219
Name: aqi, dtype: int64

# 按照内部机制排序
df4['tianqi'].sort_values().head(10)

225
中雨~小雨
230
中雨~小雨
197
中雨~雷阵雨
196
中雨~雷阵雨
112
多云
108
多云
232
多云
234
多云
241
多云
94
多云
Name: tianqi, dtype: object

DataFrame 的排序

单列排序

df4.sort_values(by='aqi').head(7) # 按照空气质量升序

	ymd	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel
271	2018-09-29	22	11	晴	北风	3-4级	21	优	1
281	2018-10-09	15	4	多云~晴	西北风	4-5级	21	优	1
249	2018-09-07	27	16	晴	西北风	3-4级	22	优	1
272	2018-09-30	19	13	多云	西北风	4-5级	22	优	1
301	2018-10-29	15	3	晴	北风	3-4级	22	优	1
246	2018-09-04	31	18	晴	西南风	3-4级	24	优	1
35	2018-02-05	0	-10	晴	北风	3-4级	24	优	1

df4.sort_values(by='aqi', ascending=False).head(7) # 按照空气质量降序

	ymd	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel
86	2018-03-28	25	9	多云~晴	东风	1-2级	387	严重污染	6
72	2018-03-14	15	6	多云~阴	东北风	1-2级	293	重度污染	5
71	2018-03-13	17	5	晴~多云	南风	1-2级	287	重度污染	5
91	2018-04-02	26	11	多云	北风	1-2级	287	重度污染	5
317	2018-11-14	13	5	多云	南风	1-2级	266	重度污染	5
329	2018-11-26	10	0	多云	东南风	1级	245	重度污染	5
85	2018-03-27	27	11	晴	南风	1-2级	243	重度污染	5

多列排序------显然返回的是df

# 优先按照空气质量等级，次按照最高温排序，默认ascending=True 即[两列都是升序]
df4.sort_values(by=['aqiLevel', 'bWendu']).head(7)

	ymd	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel
360	2018-12-27	-5	-12	多云~晴	西北风	3级	48	优	1
22	2018-01-23	-4	-12	晴	西北风	3-4级	31	优	1
23	2018-01-24	-4	-11	晴	西南风	1-2级	34	优	1
340	2018-12-07	-4	-10	晴	西北风	3级	33	优	1
21	2018-01-22	-3	-10	小雪~多云	东风	1-2级	47	优	1
24	2018-01-25	-3	-11	多云	东北风	1-2级	27	优	1
25	2018-01-26	-3	-10	晴~多云	南风	1-2级	39	优	1

# [两列都是降序]
df4.sort_values(by=['aqiLevel', 'bWendu']).head(7)

	ymd	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel
360	2018-12-27	-5	-12	多云~晴	西北风	3级	48	优	1
22	2018-01-23	-4	-12	晴	西北风	3-4级	31	优	1
23	2018-01-24	-4	-11	晴	西南风	1-2级	34	优	1
340	2018-12-07	-4	-10	晴	西北风	3级	33	优	1
21	2018-01-22	-3	-10	小雪~多云	东风	1-2级	47	优	1
24	2018-01-25	-3	-11	多云	东北风	1-2级	27	优	1
25	2018-01-26	-3	-10	晴~多云	南风	1-2级	39	优	1

# [分别指定升序和降序] ascending传入列表[True, None] None等效False
df4.sort_values(by=['aqiLevel', 'bWendu'], ascending=[True, False]).head(7)

	ymd	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel
178	2018-06-28	35	24	多云~晴	北风	1-2级	33	优	1
149	2018-05-30	33	18	晴	西风	1-2级	46	优	1
206	2018-07-26	33	25	多云~雷阵雨	东北风	1-2级	40	优	1
158	2018-06-08	32	19	多云~雷阵雨	西南风	1-2级	43	优	1
205	2018-07-25	32	25	多云	北风	1-2级	28	优	1
226	2018-08-15	32	24	多云	东北风	3-4级	33	优	1
231	2018-08-20	32	23	多云~晴	北风	1-2级	41	优	1

Pandas字符串处理

使用.str转换之后就可以使用python内置的各种字符串处理方法，当然这是pandas封装的，甚至还比标准库多

前面我们已经使用了字符串的处理函数：
df[“bWendu”].str.replace(“℃”, “”).astype(‘int32’)

Pandas的字符串处理：

1. 使用方法：先获取Series的str属性，然后在属性上调用函数；
2. 只能在字符串列上使用，不能数字列上使用；
3. Dataframe上没有str属性和处理方法
4. Series.str并不是Python原生字符串，而是自己的一套方法，不过大部分和原生str很相似；

Series.str字符串方法列表参考文档:
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/series.html#string-handling

本节演示内容：

1. 获取Series的str属性，然后使用各种字符串处理函数
2. 使用str的startswith、contains等bool类Series可以做条件查询
3. 需要多次str处理的链式操作
4. 使用正则表达式的处理

df5 = pd.read_csv("./datas/beijing_tianqi/beijing_tianqi_2018.csv")
df5.head(7)

	ymd	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel
0	2018-01-01	3℃	-6℃	晴~多云	东北风	1-2级	59	良	2
1	2018-01-02	2℃	-5℃	阴~多云	东北风	1-2级	49	优	1
2	2018-01-03	2℃	-5℃	多云	北风	1-2级	28	优	1
3	2018-01-04	0℃	-8℃	阴	东北风	1-2级	28	优	1
4	2018-01-05	3℃	-6℃	多云~晴	西北风	1-2级	50	优	1
5	2018-01-06	2℃	-5℃	多云~阴	西南风	1-2级	32	优	1
6	2018-01-07	2℃	-4℃	阴~多云	西南风	1-2级	59	良	2

df5.dtypes

ymd
object
bWendu
object
yWendu
object
tianqi
object
fengxiang
object
fengli
object
aqi
int64
aqiInfo
object
aqiLevel
int64
dtype: object

1、获取Series的str属性，使用各种字符串处理函数

# 判断是不是数字的
df5['bWendu'].str.isnumeric().value_counts()

False
365
Name: bWendu, dtype: int64

df5['bWendu'].str.isnumeric().head()

0
False
1
False
2
False
3
False
4
False
Name: bWendu, dtype: bool

# 不可以使用这样的 df5['aqi'].str.len()

2、使用str的startswith、contains等得到bool的Series可以做条件查询

# 条件是以'2018-03'开头 也就是查询了2018年3月的
condition = df5["ymd"].str.startswith("2018-03")

condition.head() # 前面都是False 到了2018-03就是True了 bool对应关系图

0
False
1
False
2
False
3
False
4
False
Name: ymd, dtype: bool

df5.loc[condition, :].head(7) # 查询三月的
# df5.loc[condition].head(7) # 等效方法
# df5[condition].head(7) # 等效方法

	ymd	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel
59	2018-03-01	8℃	-3℃	多云	西南风	1-2级	46	优	1
60	2018-03-02	9℃	-1℃	晴~多云	北风	1-2级	95	良	2
61	2018-03-03	13℃	3℃	多云~阴	北风	1-2级	214	重度污染	5
62	2018-03-04	7℃	-2℃	阴~多云	东南风	1-2级	144	轻度污染	3
63	2018-03-05	8℃	-3℃	晴	南风	1-2级	94	良	2
64	2018-03-06	6℃	-3℃	多云~阴	东南风	3-4级	67	良	2
65	2018-03-07	6℃	-2℃	阴~多云	北风	1-2级	65	良	2

3、需要多次str处理的链式操作

怎样提取201803这样的数字月份？
1、replace 先将日期2018-03-31替换成20180331的形式
2、提取月份字符串201803

df5['ymd'].str.replace('-', '').head(7)

0
20180101
1
20180102
2
20180103
3
20180104
4
20180105
5
20180106
6
20180107
Name: ymd, dtype: object

# 每次调用函数，都返回一个新Series，需要再次用 `.str`操作才能继续使用字符串操作方法
# df5["ymd"].str.replace("-", "").slice(0, 6) # 将会报错

df5['ymd'].str.replace('-', '').str.slice(0, 6).head()
# slice方法其实就是切片语法，直接[::]就可
# df5['ymd'].str.replace('-', '').str[0:6]

0
201801
1
201801
2
201801
3
201801
4
201801
Name: ymd, dtype: object

4、使用正则表达式的处理

首先不使用的情况是这样的

# 添加新列-如 2018年03月14日
def get_nianyueri(x):
year, month, day = x["ymd"].split("-")
return f"{year}年{month}月{day}日"
df5["中文日期"] = df5.apply(get_nianyueri, axis=1)

df5["中文日期"].head()

0
2018年01月01日
1
2018年01月02日
2
2018年01月03日
3
2018年01月04日
4
2018年01月05日
Name: 中文日期, dtype: object

# 链式操作，每次调用字符串处理方法都要先 `.str`
df5['中文日期'].str.replace('年', '').str.replace('月', '').str.replace('日', '').head()

0
20180101
1
20180102
2
20180103
3
20180104
4
20180105
Name: 中文日期, dtype: object

然后是Series.str默认就开启了正则表达式模式的情况是这样的

# 正则表达式匹配替换-'[年月日]'中括号内每一个字符都匹配
df5['中文日期'].str.replace('[年月日]', '').head()

0
20180101
1
20180102
2
20180103
3
20180104
4
20180105
Name: 中文日期, dtype: object

理解axis参数

axis=0或’index’ 跨行梳出

axis=1或’columns’ 跨列梳出

后续篇目

最后

以上就是无心冬天为你收集整理的pandas 数据分析-【学习笔记-持续更新】------------------------学习蚂蚁 pandas----------------------快速开始-基本使用pandas 数据集结构pandas 数据查询pandas 新增数据列pandas 的数据统计方法Pandas对缺失值的处理pandas数据排序Pandas字符串处理理解axis参数后续篇目的全部内容，希望文章能够帮你解决pandas 数据分析-【学习笔记-持续更新】------------------------学习蚂蚁 pandas----------------------快速开始-基本使用pandas 数据集结构pandas 数据查询pandas 新增数据列pandas 的数据统计方法Pandas对缺失值的处理pandas数据排序Pandas字符串处理理解axis参数后续篇目所遇到的程序开发问题。

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