python pandas 库统计分析基础必备知识汇总，2021Python 网络编程总结篇
print(s4[1:4])
Series 对象有 index 和 value 属性，可直接调用进行查看。
import pandas as pd
s1 = pd.Series([50, 56, 74, 85])
print(s1.index)
print(s1.values)
=================================================================================
2.1.1 不指定 index 和 columns
当不指定 index 和 columns 时，默认为 0, 1, 2。
import pandas as pd
data = [[120, 115, 109], [101, 100, 112], [106, 110, 125]]
df = pd.DataFrame(data=data)
print(df)
2.1.2 指定 index 和 columns
import pandas as pd
data = [[120, 115, 109], [101, 100, 112], [106, 110, 125]]
index = [0, 1, 2]
columns = ['AAA', 'BBB', 'CCC']
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)
print(df)
2.1.3 使用字典创建 DataFrame
键为列名，值为该列数据组成的列表。值也可以是单个元素，表示该列都取该值。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'AAA': [120, 101, 106],
'BBB': [115, 100, 110],
'CCC': [109, 112, 125],
'DDD': 'ABCDEFG'
}, index=[0, 1, 2])
print(df)
for col in df.columns:
series = df[col]
print(series)
2.3.1 loc 标签索引
2.3.1.1 获取单行数据
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'AAA': [120, 101, 106, 117, 114, 122],
'BBB': [115, 100, 110, 125, 123, 120],
'CCC': [109, 112, 125, 120, 116, 115],
'DDD': 'ABCDEFG'
}, index=[1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(df)
print("=======================")
print(df.loc[1])
df.loc[1]获取到标签索引为 1 的数据，在这里即第一行的。
2.3.1.2 获取多行数据
print(df)
print("=======================")
print(df.loc[[1, 3]])
2.3.1.3 切片连续多行数据
标签索引切片时左右边界的值都可以取。
print(df)
print("=======================")
print(df.loc[1:5])
2.3.2iloc 位置索引
2.3.2.1 获取某行数据
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'AAA': [120, 101, 106, 117, 114, 122],
'BBB': [115, 100, 110, 125, 123, 120],
'CCC': [109, 112, 125, 120, 116, 115],
'DDD': 'ABCDEFG'
}, index=[1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(df)
print("=======================")
print(df.iloc[1])
df.iloc[1]获取到第二行(下标为 1)数据
2.3.2.2 获取多行数据
print(df)
print("=======================")
print(df.iloc[[0, 2]])
2.3.2.3 切片连续多行数据(左闭右开)
遵照左闭右开
print(df)
print("=======================")
print(df.iloc[1: 4])
某行（第二行）至最后一行
print(df)
print("=======================")
print(df.iloc[1:])
（或 df.iloc[1::]写法也可）
2.3.3 直接获取指定列数据
直接传入列名即可获取
2.3.3.1 获取单列
获取单列有两种写法如下，结果有所不同
print(df)
print("=======================")
print(df['AAA'])
print(type(df['AAA']))
print(df)
print("=======================")
print(df[['AAA']])
print(type(df[['AAA']]))
根据程序运行结果，df[‘AAA’]得到的是一个 Series，而 df[[‘AAA’]]得到的结果是一个 DataFrame。
2.3.3.2 获取多列
print(df)
print("=======================")
print(df[['AAA', 'CCC']])
2.3.4 获取指定行、列数据
通过以下几个示例，来熟悉 loc 和 iloc 同时指定行和列时的用法。
对于 loc 和 iloc，只有标签和位置索引的区别。同时指定行和列时，如果某个维度（行或列）的索引为离散的单个或多个元素，则需要额外加上方括号（loc[[2,4],[‘a’,‘c’]] 或 iloc[[5,8],[2,6]]）；如果是切片形式的（形如 a:b, a,b 也可省略），则不需要额外的方括号（loc[2:4,‘a’:‘c’] 或 iloc[5:8,2:6]）。
2.3.4.1 loc 标签索引
获取索引为 2 的行到索引为 4 的行（两端都取），与列名为"AAA"的列和列名为"CCC"的列交叉的部分
print(df)
print("=======================")
print(df.loc[2:4, ['AAA', 'CCC']])
获取所有行中，列明为"AAA"和列明为“CCC”的部分
print(df)
print("=======================")
print(df.loc[:, ['AAA', 'CCC']])
获取所有行中，列名“BBB”及其后边的列的部分
print(df)
print("=======================")
print(df.loc[:, 'BBB':])
print(df)
print("=======================")
print(df.loc[[1, 3], ['BBB', 'DDD']])
2.3.4.2 iloc 位置索引
print(df)
print("=======================")
print(df.iloc[:, [1, 3]])
print(df)
print("=======================")
print(df.iloc[:, :2])
print(df)
print("=======================")
print(df.iloc[[2, 5], [1, 3]])
2.3.5 按指定条件获取（布尔索引）
使用 loc 还可以进行指定条件的筛选获取
执行以下代码
print(df)
print("=======================")
print(df['AAA'] > 110)
print(type(df['AAA'] > 110))
如图，输出了一个 value 为 bool 类型数据的 Series 对象。
可以使用该种形式的 Series 对 DataFrame 进行筛选
print(df)
print("=======================")
print(df.loc[df['AAA'] > 110])
也可以传入多个条件进行筛选。每个条件需要使用括号()括起来。
以获取’AAA’大于 110 且’CCC’大于 115 的为例：
print(df)
print("=======================")
print(df.loc[(df['AAA'] > 110) & (df['CCC'] > 115)])
2.4.1 按列增加数据
2.4.1.1 直接添加
print(df)
print("=======================")
df['EEE'] = [140, 133, 145, 125, 126, 133]
print(df)
也可以使用 loc 添加
添加一整列时行索引必须是所有行，列索引是一个新的列名。添加的数据个数必须等于总行数。插入的数据在最后一列。
print(df)
print("=======================")
df.loc[:, 'FFF'] = [84, 99, 76, 50, 20, 66]
print(df)
如果行索引是部分行，且列索引已存在于原数据中，则效果为修改局部数据。
print(df)
print("=======================")
df.loc[1:4, 'CCC'] = [99, 76, 50, 20]
print(df)
使用 insert()方法添加
在第 1 列后添加一个名为’SSS’的列，数据为 s1 中的数据。
print(df)
print("=======================")
s1 = [99, 89, 95, 84, 110, 104]
df.insert(1, 'SSS', s1)
print(df)
2.4.2 按行增加数据
2.4.2.1 增加一行
print(df)
print("=======================")
df.loc['100'] = [111, 132, 99, 123]
print(df)
2.4.2.2 增加多行数据
将新数据创建一个格式一致的、新的 DataFrame，然后使用 append 方法追加在原数据后边。
print(df)
print("=======================")
df_insert = pd.DataFrame({'AAA': [102, 124, 133, 120, 115, 121],
'BBB': [110, 125, 140, 111, 117, 126],
'CCC': [112, 118, 122, 114, 136, 125],
'DDD': 'XYZ'}
, index=[10, 20, 30, 40, 50, 60])
df1 = df.append(df_insert)
print(df)
print("============================")
print(df1)
如图，使用 append 方法对一个 DataFrame 在后边追加一个 DataFrame，不会改变原 DataFrame，这一点不同于列表追加元素。
2.5.1 修改列名
2.5.1.1 通过 DataFrame 的 columns 属性
print(df)
print("=======================")
df.columns = ['A1', 'B2', 'C3', 'V4']
print(df)
2.5.1.2 通过 DataFrame 的 rename()方法
print(df)
print("=======================")
df.rename(columns={'AAA': 'A1', 'BBB': 'B2', 'CCC': 'C3'}, inplace=True)
print(df)
inplace 参数表示是否修改原 DataFrame，默认 False 不修改。
2.5.2 修改索引(index)
2.5.2.1 通过 index 属性
print(df)
print("=======================")
df.index = list('abcdef')
print(df)
ng?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5L6v5bCP5ZW-,size_13,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)
2.5.2.2 通过 rename 方法
通过 rename 方法也可以实现对索引的修改。
参数 axis 默认为 0，表示对 index 操作，（所以这里不设置 axis 也可）除非像上边的例子中传入有 columns 参数则表示对列操作。
print(df)
print("=======================")
df.rename({1: 'a1', 2: 'b2', 3: 'c3', 4: 'd4'}, axis=0, inplace=True)
print(df)
2.6.1 使用 loc
修改整行数据
print(df)
print("=======================")
df.loc[3] = [111, 115, 109, 120]
print(df)
print("============================")
df.loc[3] = df.loc[3]+10
print(df)
修改整列数据
print(df)
print("=======================")
df.loc[:, 'CCC'] = [116, 104, 115, 120, 125, 124]
print(df)
修改指定某一数据
print(df)
print("=======================")
df.loc[3, 'BBB'] = 150
print(df)
2.6.2 使用 iloc
修改整行数据
print(df)
print("=======================")
df.iloc[0, :] = [112, 120, 119, 126]
print(df)
修改整列数据
print(df)
print("=======================")
df.iloc[:, 0] = [111, 118, 114, 102, 125, 130]
print(df)
修改指定某一数据
print(df)
print("=======================")
df.iloc[0, 0] = 150
print(df)
2.7.1 删除某列
print(df)
print("=======================")
df.drop(['AAA'], axis=1, inplace=True)
print(df)
print(df)
print("=======================")
df.drop(columns='AAA', inplace=True)
print(df)
删除标签为’BBB’的，axis=1 表示对列操作
print(df)
print("=======================")
df.drop(labels='BBB', axis=1, inplace=True)
print(df)
2.7.2 删除某行
删除标签为 2,4 的行，axis 默认为 0，默认对行操作。
print(df)
print("=======================")
df.drop([2, 4], inplace=True)
print(df)
print(df)
print("=======================")
df.drop(index=3, inplace=True)
print(df)
删除标签为 4 的，axis=0 表示对行操作。
print(df)
print("=======================")
df.drop(labels=4, axis=0, inplace=True)
print(df)
2.7.3 删除特定条件的行
删除字段’AAA’为 120，101 或 114 的行。
print(df)
print("=======================")
df.drop(index=df[df['AAA'].isin([120, 101, 114])].index, inplace=True)
print(df)
删除"BBB"字段小于 120 的行
print(df)
print("=======================")
df.drop(index=df[df['BBB'] < 120].index, inplace=True)
print(df)
print(df)
print("=======================")
print(df.info())
2.9.1 处理缺失值
2.9.1.1 准备缺失值
准备两个缺失值
import numpy as np
df.iloc[0, 0] = np.NaN
df.iloc[2, 2] = np.NaN
print(df)
2.9.1.2 删除该缺失值所在行
print(df)
print("====================")
不修改原 df 的写法
df1 = df.dropna()
print(df1)
修改原 df 的写法
df.dropna(inplace=True)
print(df)
2.9.1.3 获取某字段没有缺失值 的行
print(df)
print("=============================")
df2 = df[df['AAA'].notnull()]
print(df2)
2.9.1.4 填充缺失值
以将缺失值填充为 0 为例
2.9.1.4.1 填充所有缺失值
print(df)
print("=============================")
df3 = df.fillna(0)
print(df3)
2.9.1.4.2 填充局部缺失值
print(df)
print("=============================")
df['AAA'] = df['AAA'].fillna(0)
print(df)
2.9.2 处理重复值
2.9.2.1 准备数据
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'AAA': [120, 101, 106, 101, 101, 122],
'BBB': [115, 100, 110, 100, 100, 120],
'CCC': [109, 112, 125, 112, 112, 115],
'DDD': 'ABCDEFG'
}, index=[1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(df)
2.9.2.2 判断重复值
2.9.2.2.1 判断整行数据是否重复
将一行完全相同的判断为重复值，第一次出现的行不会被判定为重复值，第二次及以上次数重复出现的才会。
print(df)
print("=============================")
print(df.duplicated())
2.9.2.2.2 判断某字段数据是否重复
以字段"AAA"为例。
print(df)
print("=============================")
print(df['AAA'].duplicated())
或者
print(df.duplicated(['AAA']))
print("=============================")
print(df.loc[df['AAA'].duplicated()])
2.9.2.3 去重
2.9.2.3.1 删除整行重复值
不更改原 df
print(df)
print("=============================")
df1 = df.drop_duplicates()
print(df1)
更改原 df
print(df)
print("=============================")
df.drop_duplicates(inplace=True)
print(df)
2.9.2.3.2 删除某字段重复 的行
print(df)
print("=============================")
print(df.drop_duplicates(['AAA']))
如果要保留重复行中的最后一行（默认是第一行），须将参数 keep 设置为’last’：
print(df)
print("=============================")
print(df.drop_duplicates(['AAA'], keep='last'))
2.10.1 reindex
缺失值以 0 填充
from pandas import Series
s1 = Series([88, 60, 75], index=[1, 2, 3])
print(s1)
print("========================")
print(s1.reindex([1, 2, 3, 4, 5]))
print("========================")
重新设置索引,NaN 以 0 填充
print(s1.reindex([1, 2, 3, 4, 5],fill_value=0))
缺失值向前/向后填充
from pandas import Series
从 pandas 引入 Series 对象，就可以直接使用 Series 对象了，如 Series([88,60,75],index=[1,2,3])
s1 = Series([88, 60, 75], index=[1, 2, 3])
print(s1)
print("========================")
print(s1.reindex([1, 2, 3, 4, 5], method='ffill')) # 向前填充
print("========================")
print(s1.reindex([1, 2, 3, 4, 5], method='bfill')) # 向后填充
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