python中pd函数 python pdf函数

Python气象数据处理与绘图(1)：数据读取

python很多库支持了对nc格式文件的读取，比如NetCDF4，PyNio(PyNio和PyNgl可以看做是NCL的Python版本)以及Xarray等等。

我最初使用PyNio，但是由于NCL到Python的移植并不完全，导致目前远不如直接使用NCL方便，而在接触Xarray库后，发现其功能强大远超NCL(也可能是我NCL太菜的原因)。

安装同其它库一致：

我这里以一套中国逐日最高温度格点资料(CN05.1)为例，其水平精度为0.5°X0.5°。

可以看到，文件的坐标有时间， 经度，纬度，变量有日最高温

我们将最高温数据取出

这与Linux系统中的ncl_filedump指令看到的信息是类似的

Xarray在读取坐标信息时，自动将时间坐标读取为了datetime64 格式，这对我们挑选目的时间十分方便。Xarray通常与pandas配合使用。

比如我们想选取1979.06.01-1979.06.20时期数据，我们只需

再比如我们想选取夏季数据时，只需

更多的时间操作同python的datetime函数类似。

当我们想选取特定经纬度范围(高度)的数据时，.loc[]函数同样可以解决。

在这里，我选取了40°N-55°N，115°E-135°E范围的数据

甚至，我们还可以套娃，同时叠加时间和范围的选取

这足够满足常用到的数据索引要求。

对于这类简单排列的.txt文件，可以通过np.load读取，用pandas的.read_csv更为方便

读取txt的同时，对每列赋予了一个列名，通过data.a可以直接按列名调用相应数据。

对于较复杂的.txt文件，仍可通过该函数读取

skiprows=5跳过了前5行的文件头，sep='\s+'定义了数据间隔为空格，这里用的是正则表达。

pd.read_csv函数有很多的参数，可以处理各种复杂情况下的文本文件读取。

grib文件可通过pygrib库读取

import pygrib

f = pygrib.open('xxx.grb')

相关问答

Q1: 在pycharm 中 pd是什么意思？

import pandas as pd

Python中importpython中pd函数的as语法python中pd函数，pd作为pandaspython中pd函数的简写python中pd函数，

后续对pandas的引用python中pd函数，可以直接使用pd

Q2: python关于pd.read_csv()的Permission denied错误

是因为在执行pd.read_csv()函数时，该csv文件是打开状态。程序中不能再打开这个文件，把桌面的该csv文件关闭即可。

Q3: Python pandas用法

在Python中，pandas是基于NumPy数组构建的，使数据预处理、清洗、分析工作变得更快更简单。pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的，而NumPy更适合处理统一的数值数组数据。

使用下面格式约定，引入pandas包：

pandas有两个主要数据结构：Series和DataFrame。

Series是一种类似于一维数组的对象，它由 一组数据 （各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的 数据标签（即索引） 组成，即index和values两部分，可以通过索引的方式选取Series中的单个或一组值。

pd.Series(list,index=[ ]) ，第二个参数是Series中数据的索引，可以省略。

Series类型索引、切片、运算的操作类似于ndarray，同样的类似Python字典类型的操作，包括保留字in操作、使用.get()方法。

Series和ndarray之间的主要区别在于Series之间的操作会根据索引自动对齐数据。

DataFrame是一个表格型的数据类型，每列值类型可以不同，是最常用的pandas对象。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。

pd.DataFrame(data,columns = [ ],index = [ ]) ：columns和index为指定的列、行索引，并按照顺序排列。

如果创建时指定了columns和index索引，则按照索引顺序排列，并且如果传入的列在数据中找不到，就会在结果中产生缺失值：

数据索引 ：Series和DataFrame的索引是Index类型，Index对象是不可修改，可通过索引值或索引标签获取目标数据，也可通过索引使序列或数据框的计算、操作实现自动化对齐。索引类型index的常用方法：

重新索引 ：能够改变、重排Series和DataFrame索引，会创建一个新对象，如果某个索引值当前不存在，就引入缺失值。

df.reindex(index, columns ,fill_value, method, limit, copy ) ：index/columns为新的行列自定义索引；fill_value为用于填充缺失位置的值；method为填充方法，ffill当前值向前填充，bfill向后填充；limit为最大填充量；copy 默认True，生成新的对象，False时，新旧相等不复制。

删除指定索引 ：默认返回的是一个新对象。

.drop() ：能够删除Series和DataFrame指定行或列索引。

删除一行或者一列时，用单引号指定索引，删除多行时用列表指定索引。

如果删除的是列索引，需要增加axis=1或axis='columns'作为参数。

增加inplace=True作为参数，可以就地修改对象，不会返回新的对象。

在pandas中，有多个方法可以选取和重新组合数据。对于DataFrame，表5-4进行了总结

适用于Series和DataFrame的基本统计分析函数 ：传入axis='columns'或axis=1将会按行进行运算。

.describe() ：针对各列的多个统计汇总，用统计学指标快速描述数据的概要。

.sum() ：计算各列数据的和

.count() ：非NaN值的数量

.mean( )/.median() ：计算数据的算术平均值、算术中位数

.var()/.std() ：计算数据的方差、标准差

.corr()/.cov() ：计算相关系数矩阵、协方差矩阵，是通过参数对计算出来的。Series的corr方法用于计算两个Series中重叠的、非NA的、按索引对齐的值的相关系数。DataFrame的corr和cov方法将以DataFrame的形式分别返回完整的相关系数或协方差矩阵。

.corrwith() ：利用DataFrame的corrwith方法，可以计算其列或行跟另一个Series或DataFrame之间的相关系数。传入一个Series将会返回一个相关系数值Series（针对各列进行计算），传入一个DataFrame则会计算按列名配对的相关系数。

.min()/.max() ：计算数据的最小值、最大值

.diff() ：计算一阶差分，对时间序列很有效

.mode() ：计算众数，返回频数最高的那（几）个

.mean() ：计算均值

.quantile() ：计算分位数（0到1）

.isin() ：用于判断矢量化集合的成员资格，可用于过滤Series中或DataFrame列中数据的子集

适用于Series的基本统计分析函数，DataFrame[列名]返回的是一个Series类型。

.unique() ：返回一个Series中的唯一值组成的数组。

.value_counts() ：计算一个Series中各值出现的频率。

.argmin()/.argmax() ：计算数据最大值、最小值所在位置的索引位置（自动索引）

.idxmin()/.idxmax() ：计算数据最大值、最小值所在位置的索引（自定义索引）

pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数。下表对它们进行了总结，其中read_csv()、read_table()、to_csv()是用得最多的。

在数据分析和建模的过程中，相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。

在许多数据分析工作中，缺失数据是经常发生的。对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（np.nan）表示缺失数据，也可将缺失值表示为NA（Python内置的None值）。

替换值

.replace(old, new) ：用新的数据替换老的数据，如果希望一次性替换多个值，old和new可以是列表。默认会返回一个新的对象，传入inplace=True可以对现有对象进行就地修改。

删除重复数据

利用函数或字典进行数据转换

df.head()：查询数据的前五行

df.tail()：查询数据的末尾5行

pandas.cut()

pandas.qcut() 基于分位数的离散化函数。基于秩或基于样本分位数将变量离散化为等大小桶。

pandas.date_range() 返回一个时间索引

df.apply() 沿相应轴应用函数

Series.value_counts() 返回不同数据的计数值

df.aggregate()

df.reset_index() 重新设置index，参数drop = True时会丢弃原来的索引，设置新的从0开始的索引。常与groupby()一起用

numpy.zeros()

Q4: 新手关于python中pandas函数的使用

利用Pythonpython中pd函数的pandas数据结构来读取excel表格python中pd函数的数据python中pd函数，部分代码如下：

#-*- coding:utf-8 -*-

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

catering_data="catering_sale.xls"

data=pd.read_excel(catering_data,index_col=u'日期')

#读取数据python中pd函数，指定"日期"列为索引列

大多数书上都是这样写的，但是在Python2.7上运行时出现错误。（没有在Python3.x版本试过）

出现了如下问题：

这里写图片描述

使用help（pd.read_excel）发现参数中有必选参数sheetname,加入到函数中，代码如下：

#-*- coding:utf-8 -*-

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

catering_data="catering_sale.xls"

data=pd.read_excel(catering_data,sheetname=0,index_col=u'日期')

运行成功。

sheetname=0 的意思是：读取xls文件中的第一个表格。（假设文件中有很多个表格）

另外，也可以将文件转换成csv格式，就不需要这个参数了。代码如下：

catering_data="catering_sale.csv"

data=pd.read_csv(catering_data)

Q5: Python pd.DataFrame(np.random.rand(100,4).cumsum(0),columns=['A','B','C','D']) 是什么意思？求大神

pd.DataFrame（）函数是创建一个二维表

传入的两个参数：

第一个是所存放的数据

np.random.rand(100,4) 这个的意思是生成指定维度的的[0,1)范围之间的随机数，生成为维度100行4列的二维数组，下面的例子你可以作为参照

请点击输入图片描述

而之后的

cumsum()其实第一个参数本来传入的需要是数组，然后计算轴向元素累加和，

而你的例子中进行了简化，即np.cumsum(a, 0) == a.cumsum(0)

其中的传入参数0表示axis=0，即按照行累加，例子中即随机数的累加

举个例子a =[ [(1,2,3)],

                   [(4,5,6)] ]

a.cumsum(0)就是

[ [(1,2,3)],

[(5,7,9)] ]~~~~~~~~（1+4）（2+5）（3+6）

第二个参数columns是DataFrame的列名分别为ABCD

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