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0.基础快捷键

1. 命令模式–>编辑模式，用enter，，反之，用esc
2. 命令模式下：
   • Y代码格式，M/m 是markdown格式
   • 标题：直接敲1，2，3
   • DD/dd 删除单元
   • l/L 开关行号
   • 在上方添加一行A，下方添加一行B，剪切选中的单元X，复制选中的单元C，粘贴到下方的单元V，粘贴到上方：shift+V
   • Z恢复删除的最后一个单元
   • 空格键：向下滚动，shift+空格：向上滚动
   • Ctrl+shift±拆分cell
   • shift+tab查看函数
   • III强制终止cell(注意：这个快捷键是i)，不影响前面运行过的内容!

1. 数据来源

• 1.1 直接导入
  • .csv 文件 /.xlsx文件

# read_csv()
data = pd.read_csv(r"E:test.csv",index_col=0,parse_dates=["入学时间"], date_parser=lambda x: datetime.strptime(x, "%Y/%m/%d"))
data

# read_csv()常用参数
sep：可以指定分隔符
delim_whitespace=True：表示分割符为空白字符，可以是空格、"t"等等。
names和header：①不指定names,指定header=2，则第三行为标题②指定header=2,同时指定names=["x1","x2","x3","x4","x5"]，则先是第三行为标题，后将标题换成了names内容③注意指定names时，heaer=0和不指定header=0的结果不同
                若想更改列名，可通过header=0,names=[...]
                总结：所以names和header的使用场景主要如下：
                1. csv文件有表头并且是第一行，那么names和header都无需指定;
                2. csv文件有表头、但表头不是第一行，可能从下面几行开始才是真正的表头和数据，这个时候指定header即可;
                3. csv文件没有表头，全部是纯数据，那么我们可以通过names手动生成表头;
                4. csv文件有表头、但是这个表头你不想用，这个时候同时指定names和header。先用header选出表头和数据，然后再用names将表头替换掉，其实就等价于将数据读取进来之后再对列名进行rename;
index_col:指定某列为索引，可以用列名或序号,如index_col="学号",index_col=0
usecols：只导入指定的列,若指定index_col也需要加入，可以配合lambda使用，其中x是列名，例子：①index_col="学号",usecols=["学号","姓名","性别"]②,index_col="学号",usecols=lambda x:x in ["学号","姓名","性别"]
dtype:指定某些列的数据类型，例子：①dtype={"学号":str}
converters:可以在读取的时候对列数据进行变换,在使用converters参数时，解析器默认所有列的类型为 str，所以需要显式类型转换。例子：将学号乘10,converters={"学号":lambda x:int(x)*10}
true_values和false_value：指定哪些值应该被清洗为True，哪些值被清洗为False。注意这里的替换规则，只有当某一列的数据全部出现在true_values + false_values里面，才会被替换。例子：某列的取值为“对、错”，则可用true_values=["对"], false_values=["错"]将字符转换成布尔型
skiprows：表示过滤行，想过滤掉哪些行，就写在一个列表里面传递给skiprows即可。注意的是：这里是先过滤，然后再确定表头，也可以用lambda，此时x指的是行索引。例子：①skiprows=[0]过滤掉第1行，②skiprows=lambda x: x > 0 and x % 2 == 0凡是索引大于0、并且%2等于0的记录都过滤掉
nrows:指定读入的行数，例子:①nrows=0只读入标题行，②nrows=3只读入前四行（包括标题行）
na_values参数：可以配置哪些值需要处理成 NaN。例子：① na_values=[10, 100]将df中所有[10, 100]变为Nan②针对列赋值：na_values={"年龄":10, "成绩":100}
keep_default_na=False:不将"-1.#IND"、"1.#QNAN"、"1.#IND"、"-1.#QNAN"、"#N/A N/A"、"#N/A"、"N/A"、"NA"、"#NA"、"NULL"、"NaN"、"-NaN"、"nan"、"-nan"、""转化为NaN，可以配合na_values 一块儿使用，只指定某些特殊字符为NaN.
parse_dates：指定某些列为时间类型，有事不能直接转化，需要结合date_parser指定字符格式，从而进行转化，例子：parse_dates=["入学时间"], date_parser=lambda x: datetime.strptime(x, "%Y/%m/%d")，此时要from datetime import datetime
thousands:指定千位符，例子：thousands=","

• 1.2 创建数据DF
  • 列表或者数组形式
  • 字典形式

# 1.列表
nums = [[i for i in range(3)] for _ in range(5)]#五行三列
col_name = [f'col_{i}' for i in range(3)]   # 列名
row_name = [f'row_{i}' for i in range(5)]  # 索引
pd.DataFrame(data=nums,index=row_name,columns=col_name) 

# 2.字典(可以是数组、列表、序列)
a = np.random.randint(0,10,5)#[0,9]五个随机整数
b = np.random.randint(0,10,5)
row_name = [f'row_{i}' for i in range(5)]  # 索引
pd.DataFrame(data={'a':a,'b':b},index=row_name)

2. 数据描述

• 2.1 常用属性
  • shape/columns/index/dtypes/values
• 2.2 常用函数
  • head() tail() sample() describe() info()
• 2.3 常用统计函数
  • .mean(axis=…) .max .min .var .std .count .median .quantile
  • .shift(n) 表示读取上n行的数据，若为负值则是读取下几行 .diff(-1)表示本行与下一行数据相减 .pct_change(n) 类似diff,求本行和上n行数值的比值，即本行/上n行
  • .cumsum() 求该列的累加值, .cumprod()求该列的累乘值
  • .value_counts(normalize=False,sort=True,ascending=False,bins=None,dropna=True),针对序列，其中sort设置结果是否排序，ascending默认降序，normalize若为True,表示以比例形式显示，bins对于数值数据可以用来分箱，dropna默认删除na值，可设置为True来统计na值数目。
• 2.4 几个常用函数
  • 去重：df.drop_duplicates(subset=[‘a’,‘b’],keep=‘first’,inplace=True)其中subset选择列，keep表示保留上一行还是下一行，取值有first/last/False都删掉
  • 转置：df.T
  • 重命名：df.rename(columns={“a”:“axx”})列名重命名
  • 判断DF是否为空：df.empty，例子：pd.DataFrame().empty输出True

3. 数据筛选

• 3.1 筛选出指定的几行/几列
  • loc按标签值查找，iloc按数字位置查找 .loc[flag1,flag2]，其中flag2可以为空，只筛选行，flag1可以为布尔类型，也可以设置条件，比如>=<!=以及isin，反操作是用~符号，
• 3.2 针对某列取值的筛选条件
  • .isin()：df.age.isin([…])
  • .where()：传入等长的布尔值进行筛选，将满足True的赋值为NaN或指定的其他值，例子：df.age.where(cond1&cond2,other=999,inplace=True)，其中cond1和cond2中的判断条件可以为其他列哦。
  • .mask():是.where的反操作
  • .query()：是一种非常优雅的查询方式，查询判断条件写在引号里，可以用模糊匹配、可以用@变量来引用变量。例子：df[df.age>10]相当于df.query(‘age>10’)，或者df.query(“name.str.contains(‘j|w’)& age>10”)
  • .filter()：用于判断列名（axis=1）和索引(axis=0)是否满足条件，参数regex正则，like='j’模糊匹配包含j的
• 3.3 模糊匹配
  • .str.contains()：类似sql里的Like，例子：df.name.str.contains(‘j|w’)查找name中包括j或者w的数据。可以用正则
  • .str.startswith()：查找以…开头
  • .str.endswith(): 查找以…结尾
• 3.4 空值/缺失值处理（定位、删除、补全）
  • isna()/isnull()/notna()/notnull():nan->not a number一般是数值的null，isnull()可以判断所有的空值，python中二者一样
  • pandas中判断：df.isna()/.isnull()可判断所有类型;numpy中判断：np.isnan()–判断数值型,np.isnat()–判断时间类型。
  • 计算缺失值占比：a.isnull().sum()/len(a)
  • 删除缺失值：.dropna(axis=0,how=‘any’,thresh=None,subset=None,inplace=Fase)其中axis=0表示按行删除，how='any/all’若为all表示整行都是nan的话，才将其删除，any表示行里包含nan则删除行，thresh是Int类型，表示保留含有int个非nan值的行,subset=[“a”,…]取值是列名，若所选列中含有nan，则删除这些列中含有nan的行（此时axis=0,how=any）
  • 填补缺失值：fillna(value=None,method=None,axis=0,limit=None,inplace=False),其中method=‘pad/ffill/backfill/bfill/None’，pad/ffill用前一个非缺失值去填充，backfill/bfill用下一个非缺失值填充，None用指定的值填充，limit限制填充个数，axis=0是以行为单位，value可以是固定值，也可以为字典，key指列名，limit是Int，限制填充的NAN的连续个数
• 3.5 排序
  • Series排序：s.sort_values(ascending=True,inplace=False)
  • DF排序：df.sort_values(by,ascending=True,inplace=False),如果是多列排序，比如：df.sort_values(by=[‘a’,‘b’],ascending=[True,False])
  • rank():排名，参数ascending设置是否升序，pct=True设置排名以比例输出，method=‘average/min/max/first/dense’，其中average为默认，是指在相等的分组中，为各值分配平均排名，min（此种一般用于成绩排名）/max是指在整个分组的最小/最大排名，first是按值在原始数据中的出现顺序分配排名，dense是将排名压缩按1,2…顺序；na_option=‘keep/top/bottom’，其中keep为默认，表示忽略nan，top表示将nan值作为最小值（升序时）计入排序,bottom表示将nan值作为最大值（升序时）计入排序

4. 数据拼接

• 4.1 append
  • 首先注意pandas即将取消append这种方法，建议用concat；
  • 是多个表纵向拼接的方法：new_df=df1.append([df2,df3],ignore_index=False,verify_integrity=False)其中ignore_index是对行索引重组，比如以前两个表有各自的索引，可能有重复的，ignore_index=True时，会重新设置索引；verify_integrity=True是检查合并后的索引有无重复，若有重复则报错！
• 4.2 merge
  • 是横向拼接的方式：pd.merge(left,right,how=‘inner’,on=None,left_on=None,right_on=None,left_index=False,right_index=False,suffixes=‘_x’,‘_y’,copy=True)其中how可取inner/left/right/outer，left_on是左表用于连接的列名，left_index指是否用左表的行索引作为连接键,注意on和index只能用一个。
  • 注意：以左连接为例，若左表有n个重复键，右表有m个重复键，那么对于重复建将生成n*m个
• 4.3 join
  • 与merge类似，但没有merge完善，建议用merge即可
  • df1.join(df2,how=“…”)
• 4.4 concat
  • 可以横向拼接axis=1，也可以纵向拼接axis=0
  • pd.concat([df1,df2,…],axis=0,join=‘outer’,keys=None,ignore_index=False,verify_integrity=False)其中join=inner表示去交集，outer表示取并集,keys可以自己设置键表示多个表，比如做两表纵向拼接时，可用keys=[‘x’,‘y’]则主键会多一列标记x,y。

5. 聚合和分组

• 5.1 分组groupby
  • groupby(by,axis=0,as_index=True,sort=True)其中axis默认按行切分，as_index指是否将分组列名作为索引，若为False相当于加了reset_index功能,sort默认按分组列名排序。。这个by还有几种输入形式：①列名②单列字段的转换格式，例子：df.groupby(df[‘姓名’].str[0]).mean()表示按“姓氏”进行分组。③字典映射。per={0:‘男’,1:‘女’},df.groupby(per).mean()就是按照男女进行分组。④lambda函数，df.groupby(lambda x:‘男’ if x==0 else ‘女’).mean()
• 5.2 .groupby().agg()
  • :agg()每个分组得到一个值，agg()中可传入字典，比如：df.groupby([班级,姓名]).agg({语文：[np.mean,min],数学:[max]})表示计算各班每位学生的语文平均分和最低分，数学最高分
• 5.3 .groupby().transform()
  • 对每个分组计算，但是对所有行输出相同值
• 5.4 .gruopby().apply()
  • 此时apply中将传入分组的df，可自定义函数对df进行处理，返回值是每个分组的拼接值
• 5.5 其他
  • 可以将分组后的结果做merge拼接哦

6. pandas三大利器

• 6.1 apply
  • 功能最全！！贼好用！！
  • df.apply(func,args=(1,),axis=0)其中axis=0表示传入函数的是按列来的，一列一列的处理，一列series传入func中，func还可以有其他参数，具体值通过args设置。可参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/100064394
  • apply对行处理的时候，可用[]判断
• 6.2 map
  • map功能类似apply，但是不能传入额外参数args
  • map另一个功能就是可以直接映射赋值，比如：df.gender.map({“男”:0,“女”:1})
• 6.3 applymap
  • 针对df中的每个单元格指定函数操作，比如将所有值保留两位小数：df.applymap(lambda x:“%.2f”%x)

7. 时间类型

• 7.1 判断是字符串还是时间类型
  • type(df[‘a’][0])
• 7.2 字符串和时间类型的相互转换
  • 字符串->时间类型：①df[“a”]=pd.to_datetime(df[“a”])；②使用datetime包中的strptime()：datetime.datetime.strptime(s,‘%Y-%m-%d’)'%Y-%m-%d’要和字符串的形式一致
  • 时间类型->字符串：①直接使用str(…)；②使用datetime包中的strftime()，datetime.datetime.strftime(d,‘%Y-%d’)此时’%Y-%d’与想要得到的字符串格式一致。
• 7.3 生成日期序列
  • pd.date_range(‘1/1/2022’,periods=24,freq=‘D’)连续生成24期，按天；freq='M’是按月，每月月末;H为小时，T为分钟，S为秒，得到DatetimeIndex，转换成series可用.to_series()；也可以通过指定start/end，具体参考https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.date_range.html
  • pd.period_range(‘1/1/2022’,periods=24,freq=‘D’)结果与上述类似，只不过是PeriodIndex
• 7.4 日期加减
  • 日期加一天：①可以直接使用pd.Timedelta(days=1)，注意Timedelta函数里没有年和月，周-weeks,天-days-D,小时-hours-h,分-minutes-m；②也可用datetime.date.today()+datetime.timedelta(days=1)；
  • 日期加一个月：需要第三方库：from dateutil.relativedelta import relativedelta;datetime.datetime.now() + relativedelta(months=+1)
  • 日期之差：直接相减得到date_interval；①date_interval.days得到相差天数
• 7.5 Timestamp类的常用属性
  • 将str转换为日期后，都可以使用如下属性
  • year/month/day/hour/minute/second/date/time/week/quarter/weekofyear一年中第几周/dayofyear一年第几天/dayofweek一周第几天/weekday一周第几天/weekday_name星期名称/is_leap_year是否闰年
• 7.6 Series.dt返回dt对象
  • dt的一些属性dt.year/.month/…/.is_leap_year/.is_year_end是否是年底最后一天/is_month_end/days_in_month这一天是这月中的第几天

8.字符串类型

print(df['股票代码'])
print('sz000002'[:2])
print(df['股票代码'].str[:2])
print(df['股票代码'].str.upper())  # 加上str之后可以使用常见的字符串函数对整列进行操作
print (df['股票代码'].str.lower())
print (df['股票代码'].str.len())  # 计算字符串的长度,length
df['股票代码'].str.strip()  # strip操作，把字符串两边的空格去掉
print(df['股票代码'].str.contains('sh'))  # 判断字符串中是否包含某些特定字符
print(df['股票代码'].str.replace('sz', 'sh'))  # 进行替换，将sz替换成sh
split操作
print (df['新浪概念'].str.split('；'))  # 对字符串进行分割
print(df['新浪概念'].str.split('；').str[:2])  # 分割后取第一个位置
print(df['新浪概念'].str.split('；', expand=True)) # 分割后并且将数据分列

9.其他有趣的操作

• 9.1 多列合并为一列

  • df[‘ColumnA’] = df[df.columns[1:]].apply(lambda x: ‘,’.join(x.dropna()),axis=1)；其中 ”1:“表示合并第一列之后的各列为一列

• 9.2 一行变多行/一列变多列

  • 查看https://blog.csdn.net/kelanj/article/details/124117687?spm=1001.2014.3001.5502
  • 一列变多列就是上述操作不用.stack()的效果

• 9.3 rolling和expanding

最后

以上就是花痴板凳为你收集整理的pandas 入门0.基础快捷键1. 数据来源2. 数据描述3. 数据筛选4. 数据拼接5. 聚合和分组6. pandas三大利器7. 时间类型8.字符串类型9.其他有趣的操作的全部内容，希望文章能够帮你解决pandas 入门0.基础快捷键1. 数据来源2. 数据描述3. 数据筛选4. 数据拼接5. 聚合和分组6. pandas三大利器7. 时间类型8.字符串类型9.其他有趣的操作所遇到的程序开发问题。

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