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数据分析 Pandas 简介和它的的数据结构
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本文主要讲Pandas 的Series和DataFrame 的相关属性和操作
1、Series的相关属性和操作
# --Series是一种类似于一维数组的对象，只能存放一维数组！由以下两部分组成：
# value:一组数据 ndarray类型
# index:相关数据的索引标签
#
# --Series 的创建：
# (1)由列表或numpy数组创建：默认索引为0到n-1的整数索引，
# (2)还可以通过index的参数指定索引
1.2、Series的索引和切片操作如下：
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
# 创建一个Series,index=['a','b','c']为显示索引：增强可读性
s = Series(data=[1,2,3],index=['a','b','c'])
#索引的使用：下面三种方式都可以
print(s.a)
print(s[0])
print(s['a'])
#----Series 的切片
print(s[0:1]) # --- 这种索引切片是不包含1的值的
print(s['a':'b'])
print(s[[0,1]])
print(s[['a','b']])
1.3、Series 的相关函数及其特性
s.head(n) 查看前面n个值
s.tail(n) 分别查看后面n个值
s.unique() ---对Series a元素进行去重----
s = Series([1,1,3,5,7,7,9,45,65])
ns = s.unique() # ns 为 [1,3,5,7,9,45,65]
print(ns)
Series加法运算: 两个Series 数组必须索引相同才能相加成功,不然就会出现缺失数据 NaN 的情况
s1 = Series(data=[1,2,3],index=['a','b','c'])
s2 = Series(data=[1,2,3],index=['a','d','c'])
s = s1 + s2
print(s) # s的结果： a 2.0
# b NaN
# c 6.0
# d NaN
Series的索引可以为True/False:
print(s[[True,False,True,False]]) # --- 发现：如果索引为 False 时，值不显示
s.isnull() # --- 判断s中每个元素是否为NaN ,等于NaN返回True
s.notnull() # --- 判断s中每个元素是否不为NaN ,不等于NaN返回True
#---批量过滤NaN值----------
print(s[s.notnull()]) # s.notnull()返回的 True/False 数组,作为 s[]的索引
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2、DataFrame 的相关属性和操作
---定义：DataFrame 是一个表格，二维的数据结构
---DataFrame == mydql的table
---设计初衷：将Series 的一维数据结构扩展到多维
---DataFrame 既有行索引，还有列索引
行索引：index DataFrame会自动在每一行加上索引
列索引：columns 使用字典创建DataFrame后,columns参数将不可被使用
值：values 同Series 一样 传入的列与字典的键不匹配，则相应的值为NaN
---创建 DataFrame
import numpy as np
df = DataFrame(data = np.random.randint(0,100,size=(3,4)),index=['a','b','c'],columns=['A','B','C','D'])
print(df)
# A B C D
# a 45 63 88 52
# b 74 4 56 35
# c 58 22 14 25
2.2、DataFrame 的属性 ：index columns values shape
print('返回所有的值(3行4列)',df.values)
print('返回列索引',df.columns)
print('返回行索引',df.index)
使用 ndarray 创建 DataFrame：创建一个表格用于展现张三李四的java/python 成绩：
data ={
'张三':[120,120,120],
'李四':[22,34,34]
}
df = DataFrame(data= data,index=['语文','英语','数学'])
print(df)
--- 张三 李四
---语文 120 22
---英语 120 34
---数学 120 34
2.3、使用DataFrame 的索引操作
(1)、对列进行索引>>>>默认列索引
print(df['张三'])
#语文 120
#英语 120
#数学 120
#Name: 张三, dtype: int64 print(df[['李四','张三']]) # --- 取两列,index取多列要加“[]”
#李四 张三
#语文 22 120
#英语 34 120
#数学 34 120
(2)、对行进行索引
使用df.loc[]加index进行索引 --隐式索引
使用df.iloc[]加整数进行索引 --显式索引
print('使用df.loc[]加index进行索引',df.loc['语文'])
#使用df.loc[]加index进行索引
#张三 120
#李四 22
Name: 语文, dtype: int64
print('使用df.loc[]取多行',df.loc[['语文','英语']]) # --- 取两行,index取多行要加“[]”
#使用df.loc[]取多行
#张三 李四
#语文 120 22
#英语 120 34
print('使用df.iloc[]加整数进行索引',df.iloc[0])
#使用df.iloc[]加整数进行索引
#张三 120
#李四 22
Name: 语文, dtype: int64
print('使用df.iloc[]取多行',df.iloc[[0,1]]) # --- 取两行,index取多行要加“[]”
#使用df.iloc[]取多行
# 张三 李四
#语文 120 22
#英语 120 34
(3)、对元素进行索引
默认df['张三']第一个索引为列索引，第二个为行索引
loc[] 第一个为行索引，第二个为列索引
print('对元素进行索引',df['张三']['语文'])
#对元素进行索引 120
print('使用df.loc[]对元素索引',df.loc['英语']['张三'])
#使用df.loc[]对元素索引 120
print('同上写法',df.loc['英语','张三'])
#同上写法 120
(4)、取多个元素
“,”左边为行，右边为列
print('使用df.loc[]取多个元素',df.loc[['英语','语文'],'张三'])
#使用df.loc[]取多个元素
#英语 120
#语文 120
#Name: 张三, dtype: int64
2.4、DataFrame 的切片操作
行切片： df[0:2]切片默认取得是行
print(df[0:2])
# 张三 李四
#语文 120 22
#英语 120 34
列切片 iloc ： “,”左边为行，右边为列
print(df.iloc[:,0:1])
# 张三
# 语文 120
# 英语 120
# 数学 120
2.5、DataFrame 的运算操作
DataFrame 的运算和Series 一样：
在运算中自动对齐索引相同的数据
如果索引不对应就补NaN
重要：
使用python操作符：以行为单位操作（参数必须是行），对所有行都有效。
使用pandas操作函数：
axis = 0 以列为单位操作（参数必须是列），对所有列都有效
axis = 1 以行为单位操作（参数必须是行），对所有行都有效
【注意】fill_value在df和series之间运算时，不能使用
练习：
1、假设ddd是期中考试成绩，ddd2是期末考试成绩，请自由创建ddd2，并将其与ddd相加，求期中期末平均值。
2、假设张三期中考试数学被发现作弊，要记为0分，如何实现？
3、李四因为举报张三作弊立功，期中考试所有科目加100分，如何实现？
4、后来老师发现有一道题出错了，为了安抚学生情绪，给每位学生每个科目都加10分，如何实现？
df1 = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(5,3)), index=list("ABCDE"), columns=["python","java","php"])
df2 = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(5,3)), index=list("ABCDE"), columns=["python","java","php"])
display(df1, df2)
1.(df1 + df2)/2
2.df1.loc["B","java"] = 0
3.df1.loc["C"] += 100
4.df1 += 10
