pandas学习笔记-基础

一、文件读取与写入
1.读取
csv格式：df = pd.read_csv(‘文件路径/table.csv’)
txt格式：df_txt = pd.read_table(‘文件路径/table.txt’) #可设置sep分隔符参数
xls或xlsx格式：
df_excel = pd.read_excel(‘文件路径/table.xlsx’)#需要安装xlrd包
2.写入
csv格式：df.to_csv(‘data/new_table.csv’)
#df.to_csv(‘data/new_table.csv’, index=False) #保存时除去行索引
xls或xlsx格式：#需要安装openpyxl
df.to_excel(‘data/new_table2.xlsx’, sheet_name=‘Sheet1’)
二、基本数据结构
1.series
对于一个Series，其中最常用的属性为值（values），索引（index），名字（name），类型（dtype）
2.dataframe
（1）创建
（2）取出某一列
（3）修改行名或列名
（4）调用属性和方法
（5）索引对齐：
df1 = pd.DataFrame({‘A’:[1,2,3]},index=[1,2,3])
df2 = pd.DataFrame({‘A’:[1,2,3]},index=[3,1,2])
df1-df2 #由于索引对齐，因此结果不是0
（6）列的删除与添加：对于删除而言，可以使用drop函数或del或pop
df.drop(index=‘五’,columns=‘col1’) #设置inplace=True后会直接在原DataFrame中改动；
pop方法直接在原来的DataFrame上操作，且返回被删除的列，与python中的pop函数类似。
可以直接增加新的列，也可以使用assign方法，但assign方法不会对原DataFrame做修改。
（7）根据类型选择列：
（8）将Series转换为DataFrame：
s.to_frame()#s为series
(9)使用T符号可以转置:
s.to_frame().T
三常用基本函数
1.hesd和tail
2.unique和nunique：
nunique显示有多少个唯一值
df[‘Physics’].nunique()
unique显示所有的唯一值
df[‘Physics’].unique()
3.count和value_counts
count返回非缺失值元素个数
value_counts返回每个元素有多少个
4.describe和info
info函数返回有哪些列、有多少非缺失值、每列的类型；
describe默认统计数值型数据的各个统计量；
可以自行选择分位数：df.describe(percentiles=[.05, .25, .75, .95])
5.idxmax和nlargest
idxmax函数返回最大值，在某些情况下特别适用，idxmin功能类似；
nlargest函数返回前几个大的元素值，nsmallest功能类似
6.clip和replace
clip和replace是两类替换函数，
clip是对超过或者低于某些值的数进行截断；
replace是对某些值进行替换，通过字典，可以直接在表中修改：df.replace({‘Address’:{‘street_1’:‘one’,‘street_2’:‘two’}}).head()
7.apply函数：
apply是一个自由度很高的函数，
对于Series，它可以迭代每一列的值操作：df[‘Math’].apply(lambda x:str(x)+’!’).head() #可以使用lambda表达式，也可以使用函数
对于DataFrame，它可以迭代每一个列操作：df.apply(lambda x:x.apply(lambda x:str(x)+’!’)).head() #这是一个稍显复杂的例子，有利于理解apply的功能
四、排序
1.索引排序
df.set_index(‘Math’).head() #set_index函数可以设置索引，将在下一章详细介绍；
df.set_index(‘Math’).sort_index().head() #可以设置ascending参数，默认为升序，True
2.值排序
df.sort_values(by=‘Class’).head()
多个值排序，即先对第一层排，在第一层相同的情况下对第二层排序
df.sort_values(by=[‘Address’,‘Height’]).head()

最后

以上就是乐观小猫咪为你收集整理的pandas学习笔记-基础的全部内容，希望文章能够帮你解决pandas学习笔记-基础所遇到的程序开发问题。

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