Pandas功能非常强大，本文针对笔者日常学习做整理用，如果顺便能解决大家一些使用疑惑，不胜荣幸

学习教程参考链接：http://c.biancheng.net/pandas/

Pandas 库基于 Python NumPy 库开发而来，提供了两种数据结构，分别是 Series（一维数组结构）与 DataFrame（二维数组结构），这两种数据结构极大地增强的了 Pandas 的数据分析能力。

Pandas数据结构（了解）

DataFrame结构和Series结构

DataFrame 一个表格型的数据结构，既有行标签（index），又有列标签（columns），它也被称异构数据表，所谓异构，指的是表格中每列的数据类型可以不同，比如可以是字符串、整型或者浮点型等。

Series 结构，也称 Series 序列，是 Pandas 常用的数据结构之一，它是一种类似于一维数组的结构，由一组数据值（value）和一组标签组成，其中标签与数据值之间是一一对应的关系。

DataFrame结构数据经过筛选、聚类、提取等处理后得到的数据为Series结构数据。

# 导库
import pandas as pd

DataFrame 操作

1. 创建DataFrame

# 1、初值列表和列名(两个值均为可选)
df = pd.DataFrame([['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]], columns=['Name','Age'])
print(df)

# 2、ndarrays 创建
dataset1 = {
'sites': ["Google", "Runoob", "Wiki"],
    'number': [1, 2, 3]
}

df_dict1 = pd.DataFrame(dataset1)
print('n',df_dict1)

# 3、字典创建
dataset2 = [
    {'Name': "A","Age": '1'},
    {'Name': "B","Age": '2'},
    {'Name': "A","Age": '2'}
]

df_dict2 = pd.DataFrame(dataset2)
print('n',df_dict2)

2. 获取行列索引

# 获取行标签
print('index:',df.index.values)
# 获取列索引
print('columns:',df.columns.values)

3. 行数据：添加/获取/删除

（1）添加行数据

# 列表类型
df.loc[len(df)] = ['Jane',14]  #（源数据末尾）

# 字典类型
data_dict = {'Name':'Alice','Age':15}
df.append(data_dict, ignore_index=True)  # append将被弃用,改用concat

temp = pd.DataFrame([data_dict])  # 根据字典生成新的dataframe

# 2 行方向合并两个dataframe (追加类型,索引会乱)
df = pd.concat([df,temp],axis=0)  

# 3 重置索引
df = df.reset_index(drop=True)  # drop参数True表示删除原索引，False将保留原索引转化为df的新列

# 指定行插入数据（pandas无此功能，需要借助numpy或采取其他策略）
import numpy as np
df2 = pd.DataFrame(np.insert(df.values, 1, values=['John', 11], axis=0)) # 源数据,插入位置,值,行插入
# define column names of DataFrame
df2.columns = df.columns

df2

（2）获取行数据

# 获取前两行数据（默认不填，取前五行）
print("——前两行——n",df.head(2)) 
# 获取第三行数据值
print("——第三行——n",df.loc[2].values)
# 读取4-5行数据[切片或列表]，即df.loc[3:4]或df.loc[[3,4]]
print("——第4-5行——n",df.loc[3:4])

#读取df中随机3行数据(3个样本）
data=df.sample(3)
print("——随机3行——n{0}".format(data))

（3）删除行数据

print("------源数据------n",df)
print("------删除第1行------")
df1=df.drop(labels=0)   # 按行删除第1行
print(df2)

print("------删除1,3行------")
# 通过labels来控制删除行或列的个数，如果是删多行/多列，需写成labels=[1,3]，不能写成labels=[1:2],用:号会报错
# 删除指定的某几行（非连续的）
df2=df.drop(labels=[0,2],axis=0)   # axis=0 表示按行删除，删除第1行和第3行
print(df2)

# 要删除连续的多行可以用range(),删除连续的多列不能用此方法
print("------删除2-4行------")
df3=df.drop(labels=range(1,4),axis=0)   # axis=0 表示按行删除，删除索引值是第1行至第3行的正行数据
print(df3)

4. 列数据：添加/获取/删除

（1）添加列数据

df['Gender'] = ['Boy','Boy','Girl','Girl','Girl']
df['Math'] = [92,67,83,75,89]
df['PE'] = [92,67,83,75,89]

# 指定位置插入列
df.insert(loc=2, column='Test', value=[i for i in range(len(df))])

print(df)

（2）获取列数据

# 获取单列数据
print(df['Name'].values)
# 获取多列数据
print(df[['Name','Math']])

（3）删除列数据

# 删除单列
del df['Test']
df=df.drop(labels='Gender',axis=1)  # axis=1 表示按列删除，删除gender列
# 删除指定的某几列
df=df.drop(labels=['Math',"PE"],axis=1)  # axis=1 表示按列删除，删除gender、age列
print(df)

# PS: drop(labels, axis=0, level=None, inplace=False) 标签，轴向，等级，是否对源数据生效

（4）重名名列

old = df.columns.values
df.rename(columns = {"Name":"name","Age":"age"}, inplace=True) 
new = df.columns.values
print('old:',old)
print('new:',new)

#%% md

5. 查询/排序/筛选数据

（1）读取数据

# 从文件读取
# 1、从Excel文件读取.xlsx/.xls
df = pd.read_excel(r'D:AToolsPythonFlies西瓜数据集.xlsx')
# 2、从.csv/.txt读取
df_csv = pd.read_csv(r'D:AToolsPythonFlies西瓜数据集.txt')#,encoding='GB2312' 编码格式可选（根据需要制定）
print(df)

（2）数据排序

# 按某列值降序排序
df.sort_values(by=['密度'],ascending=False) # ascending=False（默认为True,升序）

# 按行索引排序
df.sort_index()

# 按列索引排序
df.sort_index(axis=1, ascending=False)

#%%

（3）数据筛选

df0 = df[df['好瓜']=='是']
df0 = df0[df0['密度']>=0.5]
df0 = df0[df0['色泽']!='青绿']
print(df0)

（4）数据去重

df.drop_duplicates(subset=['色泽'], keep='first', inplace=False, ignore_index=False)
# subset：表示要进去重的列名，默认为 None。
# keep：有三个可选参数，分别是 first、last、False，默认为 first，表示只保留第一次出现的重复项，删除其余重复项，last 表示只保留最后一次出现的重复项，False 则表示删除所有重复项。
# inplace：布尔值参数，默认为 False 表示删除重复项后返回一个副本，若为 Ture 则表示直接在原数据上删除重复项。

（5）数据转置

df_T = pd.DataFrame(df.values.T,columns=df.index.values,index=df.columns.values)
print(df_T)

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