Pandas 教程：数据处理基石 - 数据探索

公众号：尤而小屋<br>作者：Peter<br>编辑：Peter

大家好，我是 Peter~

本文介绍的是 Pandas 数据初探索。当我们生成或者导入了数据之后，通过数据的探索工作能够快速了解和认识数据基本信息，比如数据中字段的类型、索引、最值、缺失值等，可以让我们对数据的全貌有一个初步了解。

思维导图

模拟数据

本文中的方法介绍使用的是一份模拟数据，有字符型、数值型，还有时间类型；同时数据刻意存在了缺失值：

使用 pandas 的 read_excel 方法对数据进行读取：

同时生成一个 Series 类型数据：

数据样本

头尾数据查看

• head(N)：默认是头部 5 条，可以指定查看 N 条

• tail(N)：默认是尾部 5 条，可以指定查看 N 条

随机查看 sample

默认是随机看一条数据，也可以指定查看的条数：

查看数据形状 shape

在这里的形状指的是数据有多少行和多少列，通过查看数据的 shape 就能知道数据的大小

• DataFrame 类型：两个数值，表示行和列

• Series 类型：只有行数

数据大小 size

数据大小表示的是数据中总共有多少个数据，即 shape 方法的结果中两个数值相乘

df.size  # 56=7*8

数据维度 ndim

表示数据是多少维，比如二维，三维等

数据基本信息 info

显示数据类型、索引情况、行列数、列属性名称、占用的内存等信息；Series 数据没有该方法

数据类型 dtypes

df.dtypes  # 每个列属性的数据类型s.dtype  # 没有s，结果一个类型

列属性和行索引

通过 axes 来查看；DataFrame 数据既有行索引也有列名，Series 数据只有行索引。

查看行索引

通过专门的 index 属性来查看行索引

查看列属性

df.columns

查看数据

两个方法或属性查看：

• values

• to_numpy()

查看缺失值

在数据帧中如果存在缺失值，则用 True 表示，否则取值为 False：

查看内存情况 memory_usage()

查看每列的内存使用情况，以字节为单位：

df.memory_usage()s.memory_usage()

统计信息

描述信息只针对数值型的数据，可以看到该字段中数据的统计值信息

整体信息 describe

返回的是数值型数据中的个数、均值、方差、四分位数等统计值情况

df.describe()

查看均值

一般 DataFrame 计算后为一个 Series，Series 计算后是一个具体的数值

下面的代码是按照列来计算均值：

df.mean()  # 按列计算
# 结果age         21.714286chinese    111.285714math       117.000000english    119.571429dtype: float64

查看某个列的均值：

df["math"].mean()  # 117.0

下面的代码是按照行来计算均值：

df.mean(1)  # 按照行计算
0    89.501    96.252    87.503    93.504    89.255    95.506    95.25dtype: float64

Pandas 内置数学计算方法

Pandas 中内置的多种数学计算函数

# 默认按照列0计算，1表示按照行计算
df.abs() # 绝对值df.mode() # 众数df.mean() # 返回所有列的均值df.mean(1) # 返回所有行的均值df.max() # 返回每一列的最大值df.min() # 返回每一列的最小值df.median() # 返回每一列的中位数df.std() # 返回每一列的标准差, 贝塞尔校正的样本标准偏差df.var() # 无偏方差df.corr() # 返回列与列之间的相关系数df.count() # 返回每一列中的非空值的个数df.prod() # 连乘df.mad() # 平均绝对偏差df.cumprod() # 累积连乘,累乘df.cumsum(axis=0) # 累积连加,累加df.nunique() # 去重数量，不同值的量df.sem() # 平均值的标准误差df.idxmax() # 每列最大的值的索引名df.idxmin() # 最小df.cummin() # 累积最小值df.cummax() # 累积最大值df.skew() # 样本偏度 (第三阶)df.kurt() # 样本峰度 (第四阶)df.quantile() # 样本分位数 (不同 % 的值)

总结

本文主要是对 Pandas 中的数据探索做了一个详细介绍，帮助我们快速了解数据的基本信息，同时也方便后续的数据处理和分析。