Python pandas常见函数

pip install pandas

基本概念

1. 数据结构

   • Series: 一维数据结构

     import pandas as pd
     data = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
     print(data)
     

   • DataFrame: 二维数据结构

     data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],'Age': [25, 30, 35]
     }
     df = pd.DataFrame(data)
     print(df)
     

读取数据

1. 从 CSV 文件读取数据

   df = pd.read_csv('file.csv')
   print(df.head())
   

2. 从 Excel 文件读取数据

   df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')
   print(df.head())
   

3. 从 SQL 查询读取数据

   import sqlite3
   conn = sqlite3.connect('database.db')
   df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table', conn)
   print(df.head())
   

数据处理

1. 查看数据

   • 查看前 5 行

     print(df.head())
     

   • 查看后 5 行

     print(df.tail())
     

   • 查看数据的简要信息

     print(df.info())
     

   • 查看数据的统计摘要

     print(df.describe())
     

2. 选择和过滤数据

   • 按列选择

     print(df['Name'])
     

   • 按行选择

     print(df.loc[0])  # 按标签
     print(df.iloc[0])  # 按位置
     

   • 条件过滤

     filtered_df = df[df['Age'] > 30]
     print(filtered_df)
     

3. 数据清洗

   • 处理缺失值

     df = df.dropna()  # 删除含缺失值的行
     df = df.fillna(0)  # 将缺失值填充为 0
     

   • 去重

     df = df.drop_duplicates()
     

   • 数据类型转换

     df['Age'] = df['Age'].astype(float)
     

4. 数据操作

   • 添加列

     df['Country'] = 'USA'
     

   • 删除列

     df = df.drop('Country', axis=1)
     

   • 重命名列

     df = df.rename(columns={'Name': 'Full Name'})
     

5. 数据聚合

   • 按组聚合

     grouped_df = df.groupby('Country').agg({'Age': 'mean'})
     print(grouped_df)
     

   • 合并数据

     df1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2], 'Value': ['A', 'B']})
     df2 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2], 'Score': [85, 90]})
     merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID')
     print(merged_df)
     

   • 拼接数据

     df1 = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob']})
     df2 = pd.DataFrame({'Name': ['Charlie', 'David']})
     concatenated_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
     print(concatenated_df)
     

6. 数据排序

   • 按列排序

     sorted_df = df.sort_values(by='Age')
     print(sorted_df)
     

   • 排序方向

     sorted_df = df.sort_values(by='Age', ascending=False)
     print(sorted_df)
     

数据输出

1. 保存为 CSV 文件

   df.to_csv('output.csv', index=False)
   

2. 保存为 Excel 文件

   df.to_excel('output.xlsx', index=False)
   

其他常用功能

1. 透视表

   pivot_table = pd.pivot_table(df, values='Age', index='Country', aggfunc='mean')
   print(pivot_table)
   

2. 时间序列

   • 日期时间转换

     df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
     

   • 设置时间索引

     df = df.set_index('Date')