python 数据处理学习pandas之DataFrame(三)

说明:

首先百度PythonpandasDataFrame,下面列出DataFrame该数据结构的部分使用方法,并对其进行说明,DataFrame和Series作为padans两个主要的数据结构.

如果你经常使用SQL数据库或者做过数据分析等相关工作,可以更快的上手python的pandas库,其pandas库的使用方法跟SQL语句的一些语法类似,只不过语言变了而已.

正文:

importpandasaspd引用pandas时使用pd名称就可

使用DataFrame查看数据(类似SQL中的select):

frompandasimportDataFrame#从pandas库中引用DataFrame

df_obj=DataFrame()#创建DataFrame对象

df_obj.dtypes#查看各行的数据格式

df_obj.head()#查看前几行的数据,默认前5行

df_obj.tail()#查看后几行的数据,默认后5行

df_obj.index#查看索引

df_obj.columns#查看列名

df_obj.values#查看数据值

df_obj.describe#描述性统计

df_obj.T#转置

df_obj.sort(columns=‘’)#按列名进行排序

df_obj.sort_index(by=[‘’,’’])#多列排序,使用时报该函数已过时,请用sort_values

df_obj.sort_values(by=['',''])同上

使用DataFrame选择数据(类似SQL中的LIMIT):

df_obj[‘客户名称’]#显示列名下的数据

df_obj[1:3]#获取1-3行的数据,该操作叫切片操作,获取行数据

df_obj.loc[:0,['用户号码','产品名称']]#获取选择区域内的数据,逗号前是行范围,逗号后是列范围,注loc通过标签选择数据,iloc通过位置选择数据

df_obj['套餐'].drop_duplicates()#剔除重复行数据

使用DataFrame重置数据:

df_obj.at[df_obj.index,'支局_维护线']='自有厅'#通过标签设置新的值,如果使用iat则是通过位置设置新的值

使用DataFrame筛选数据(类似SQL中的WHERE):

alist=['023-18996609823']

df_obj['用户号码'].isin(alist)#将要过滤的数据放入字典中,使用isin对数据进行筛选,返回行索引以及每行筛选的结果,若匹配则返回ture

df_obj[df_obj['用户号码'].isin(alist)]#获取匹配结果为ture的行

使用DataFrame模糊筛选数据(类似SQL中的LIKE):

df_obj[df_obj['套餐'].str.contains(r'.*?语音CDMA.*')]#使用正则表达式进行模糊匹配,*匹配0或无限次,?匹配0或1次

使用DataFrame进行数据转换(后期补充说明)

df_obj['支局_维护线']=df_obj['支局_维护线'].str.replace('巫溪分公司(.{2,})支局','\\1')#可以使用正则表达式

df_obj['支局_维护线'].drop_duplicates()#返回一个移除重复行的数据

可以设置take_last=ture保留最后一个,或保留开始一个.补充说明:注意take_last=ture已过时,请使用keep='last'

使用pandas中读取文本数据:

read_csv('D:\LQJ.csv',sep=';',nrows=2)#首先输入csv文本地址,然后分割符选择等等

使用pandas聚合数据(类似SQL中的GROUPBY或HAVING):

data_obj['用户标识'].groupby(data_obj['支局_维护线'])

data_obj.groupby('支局_维护线')['用户标识']#上面的简单写法

adsl_obj.groupby('支局_维护线')['用户标识'].agg([('ADSL','count')])

#按支局进行汇总对用户标识进行计数,并将计数列的列名命名为ADSL

使用pandas合并数据集(类似SQL中的JOIN):

merge(mxj_obj2,mxj_obj1,on='用户标识',how='inner')#mxj_obj1和mxj_obj2将用户标识当成重叠列的键合并两个数据集,inner表示取两个数据集的交集.