| 知乎专栏 ｜ 多维度架构 |
通俗的讲数据帧(DataFrame)是二维数据矩阵，即数据由行和列组成的表格，类似数据库中的表和 Excel 电子表格。
Pandas 数据分析过程，首先从各种媒体中加载数据，然后将数据放入 DataFrame 处理，最后输出，输出包括输出到各种媒体和可视化图表。
DataFrame 都能做哪些数据处理呢？
矩阵运算，排序，筛选，过滤，分组，以及各种函数（例如求和）等等，这些操作很类似 Excel 对表格的操作。
DataFrame 是 Pandas 中最重要的对象，把它搞定，也就是熟练掌握 Pandas 数据分析了。
pandas.DataFrame 参数
pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy) 参数如下： 参数 描述 ------------------------ data 数据采取各种形式，如:ndarray，series，map，lists，dict，constant和另一个DataFrame。 index 对于行标签，要用于结果帧的索引是可选缺省值np.arrange(n)，如果没有传递索引值。 columns 对于列标签，可选的默认语法是 - np.arange(n)。 这只有在没有索引传递的情况下才是这样。 dtype 每列的数据类型。 copy 用于复制数据，默认值为False，
创建 DataFrame
创建 DataFrame 有以下几种方式：
创建一个空的基本数据帧
import pandas as pd df = pd.DataFrame() print(df)
下面集中演示
import pandas as pd
def line(msg):
print('-' * 20, msg, '-'*20)
df = pd.DataFrame()
line('空数据')
print(df)
data = [1, 2, 3, 4, 5]
df = pd.DataFrame(data)
line('从列表创建数据帧')
print(df)
data = [['张三', 26], ['李四', 25], ['王五', 23]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])
print(df)
data = [['苹果', 26], ['鸭梨', 25], ['橘子', 23.45]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'], dtype=float)
line('指定数据类型为浮点')
print(df)
data = {'Name': ['张三', '李四', '王五', '牛七', '马八'],
'Age': [23, 24, 21, 25, 27]}
line('从字典创建数据帧')
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
data = [{'苹果': 1, '鸭梨': 2}, {'苹果': 5, '鸭梨': 10, '葡萄': 20}, {'橘子': 30}]
df = pd.DataFrame(data)
line('列表+字典的数据结构')
print(df)
输出结果
-------------------- 空数据 --------------------
Empty DataFrame
Columns: []
Index: []
-------------------- 从列表创建数据帧 --------------------
0
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
Name Age
0 张三 26
1 李四 25
2 王五 23
-------------------- 指定数据类型为浮点 --------------------
Name Age
0 苹果 26.00
1 鸭梨 25.00
2 橘子 23.45
-------------------- 从字典创建数据帧 --------------------
Name Age
0 张三 23
1 李四 24
2 王五 21
3 牛七 25
4 马八 27
-------------------- 列表+字典的数据结构 --------------------
苹果 鸭梨 葡萄 橘子
0 1.0 2.0 NaN NaN
1 5.0 10.0 20.0 NaN
2 NaN NaN NaN 30.0
使用 Series 创建 DataFrame
import pandas as pd
data = pd.Series([1, 2, 3])
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
data = {'序号': pd.Series([1, 2, 3]),
'姓名': ['张三', '李四', '王五']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
可以把 DataFrame 理解为一个二维矩阵（多数情况下以二维存在），左侧行名保存在index, 头部列名保存在columns。
下面举例，我们构建一个 3×3 的DataFrame矩阵，程序如下：
import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3)) print(df)
输出结果
0 1 2 0 0 1 2 1 3 4 5 2 6 7 8
第一行 0 1 2 是 columes
第一列 0 1 2 是 index
这里的 index 和 columes 是自动产生的。
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3), index=[
'row1', 'row2', 'row3'], columns=['col1', 'col2', 'col3'])
print(df)
输出结果
col1 col2 col3
row1 0 1 2
row2 3 4 5
row3 6 7 8
row1 ~ row3 是 index 用于访问行，col1 ~ col3 是 columns 用于访问列
from pandas import DataFrame, Index import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3)) # print(df) df.index = Index(['第一行', '第二行', '第三行'], dtype='object') df.columns = Index(['第一列', '第二列', '第三列'], dtype='object') print(df)
运行结果
第一列 第二列 第三列
第一行 0 1 2
第二行 3 4 5
第三行 6 7 8
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['Snow', 'M', 22], ['Tyrion', 'M', 32], ['Sansa', 'F', 18], [
'Arya', 'F', 14]], columns=['Name', 'Gender', 'Age'])
print(df)
col_name = df.columns.tolist()
print(col_name)
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['Snow', 'M', 22], ['Tyrion', 'M', 32], ['Sansa', 'F', 18], [
'Arya', 'F', 14]], columns=['Name', 'Gender', 'Age'])
print(df)
col_name = df.columns.tolist()
print(col_name)
col_name.insert(3, 'City')
# 对原行/列索引重新构建索引值
df = df.reindex(columns=col_name)
# 给City列赋值
df['City'] = ['China', 'Japan', 'Koren', 'Hongkong']
print(df)
from pandas import DataFrame, Index
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3))
# print(df)
df.index = Index(['第一行', '第二行', '第三行'], dtype='object')
df.columns = Index(['第一列', '第二列', '第三列'], dtype='object')
print("="*20, "原始数据", "=" * 20)
print(df)
print("="*20, "访问行", "=" * 20)
print(df[0:2])
print("="*20, "访问列", "=" * 20)
print(df.第一列)
print(df['第二列'])
输出结果
==================== 原始数据 ====================
第一列 第二列 第三列
第一行 0 1 2
第二行 3 4 5
第三行 6 7 8
==================== 访问行 ====================
第一列 第二列 第三列
第一行 0 1 2
第二行 3 4 5
==================== 访问列 ====================
第一行 0
第二行 3
第三行 6
Name: 第一列, dtype: int64
第一行 1
第二行 4
第三行 7
Name: 第二列, dtype: int64
head() 从头部取数据
tail() 从尾部取数据
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.arange(30).reshape(10, 3), index=list(
range(10)), columns=['col1', 'col2', 'col3'])
print('-' * 20, "原始数据", '-' * 20)
print(df)
print('-' * 20, "head() 取出前5条数据", '-' * 20)
print(df.head())
print('-' * 20, "head() 取出前3条数据", '-' * 20)
print(df.head(3))
print('-' * 20, "tail() 取出尾部5条数据", '-' * 20)
print(df.tail())
print('-' * 20, "tail() 取出尾部3条数据", '-' * 20)
print(df.tail(3))
输出结果
-------------------- 原始数据 -------------------- col1 col2 col3 0 0 1 2 1 3 4 5 2 6 7 8 3 9 10 11 4 12 13 14 5 15 16 17 6 18 19 20 7 21 22 23 8 24 25 26 9 27 28 29 -------------------- head() 取出前5条数据 -------------------- col1 col2 col3 0 0 1 2 1 3 4 5 2 6 7 8 3 9 10 11 4 12 13 14 -------------------- head() 取出前3条数据 -------------------- col1 col2 col3 0 0 1 2 1 3 4 5 2 6 7 8 -------------------- tail() 取出尾部5条数据 -------------------- col1 col2 col3 5 15 16 17 6 18 19 20 7 21 22 23 8 24 25 26 9 27 28 29 -------------------- tail() 取出尾部3条数据 -------------------- col1 col2 col3 7 21 22 23 8 24 25 26 9 27 28 29
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3), index=[
'row1', 'row2', 'row3'], columns=['col1', 'col2', 'col3'])
print("="*20, "原始数据", "=" * 20)
print(df)
print("="*20, "访问一行", "=" * 20)
print(df.iloc[0])
print(df.iloc[0, :])
print("="*20, "访问指定行", "=" * 20)
print(df.iloc[[0, 2]])
print(df.iloc[[0, 2], :])
print("="*20, "访问连续多行", "=" * 20)
print(df.iloc[0:3])
print(df.iloc[0:3, :])
print("="*20, "访问一列", "=" * 20)
print(df.iloc[:, 0])
print("="*20, "访问指定列", "=" * 20)
print(df.iloc[:, [0, 2]])
print("="*20, "访问连续列", "=" * 20)
print(df.iloc[:, 0:3])
df = pd.DataFrame(np.arange(25).reshape(5, 5), index=[
'row1', 'row2', 'row3', 'row4', 'row5'], columns=['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5'])
print("="*20, "访问中间区域", "=" * 20)
print(df.iloc[1:4:, 1:4])
运行结果
===================== 原始数据 ====================
col1 col2 col3
row1 0 1 2
row2 3 4 5
row3 6 7 8
==================== 访问一行 ====================
col1 0
col2 1
col3 2
Name: row1, dtype: int64
col1 0
col2 1
col3 2
Name: row1, dtype: int64
==================== 访问指定行 ====================
col1 col2 col3
row1 0 1 2
row3 6 7 8
col1 col2 col3
row1 0 1 2
row3 6 7 8
==================== 访问连续多行 ====================
col1 col2 col3
row1 0 1 2
row2 3 4 5
row3 6 7 8
col1 col2 col3
row1 0 1 2
row2 3 4 5
row3 6 7 8
==================== 访问一列 ====================
row1 0
row2 3
row3 6
Name: col1, dtype: int64
==================== 访问指定列 ====================
col1 col3
row1 0 2
row2 3 5
row3 6 8
==================== 访问连续列 ====================
col1 col2 col3
row1 0 1 2
row2 3 4 5
row3 6 7 8
==================== 访问中间区域 ====================
col2 col3 col4
row2 6 7 8
row3 11 12 13
row4 16 17 18
from pandas import DataFrame, Index
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.arange(25).reshape(5, 5), index=[
'row1', 'row2', 'row3', 'row4', 'row5'], columns=['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5'])
print("="*20, "原始数据", "=" * 20)
print(df)
print("="*20, "访问一行", "=" * 20)
print(df.loc['row1'])
print(df.loc['row1', :])
print("="*20, "访问指定行", "=" * 20)
print(df.loc[['row1', 'row2']])
print(df.loc[['row1', 'row2'], :])
print("="*20, "访问连续多行数据", "=" * 20)
print(df.loc['row1':'row3'])
print(df.loc['row1':'row3', :])
print("="*20, "访问一列", "=" * 20)
print(df.loc[:, 'col1'])
print("="*20, "访问指定列", "=" * 20)
print(df.loc[:, ['col1', 'col2']])
print("="*20, "访问连续多列数据", "=" * 20)
print(df.loc[:, 'col1':'col3'])
print("="*20, "访问数据区域", "=" * 20)
print(df.loc['row2':'row4':, 'col2':'col4'])
运行结果
==================== 原始数据 ====================
col1 col2 col3 col4 col5
row1 0 1 2 3 4
row2 5 6 7 8 9
row3 10 11 12 13 14
row4 15 16 17 18 19
row5 20 21 22 23 24
==================== 访问一行 ====================
col1 0
col2 1
col3 2
col4 3
col5 4
Name: row1, dtype: int64
col1 0
col2 1
col3 2
col4 3
col5 4
Name: row1, dtype: int64
==================== 访问指定行 ====================
col1 col2 col3 col4 col5
row1 0 1 2 3 4
row2 5 6 7 8 9
col1 col2 col3 col4 col5
row1 0 1 2 3 4
row2 5 6 7 8 9
==================== 访问连续多行数据 ====================
col1 col2 col3 col4 col5
row1 0 1 2 3 4
row2 5 6 7 8 9
row3 10 11 12 13 14
col1 col2 col3 col4 col5
row1 0 1 2 3 4
row2 5 6 7 8 9
row3 10 11 12 13 14
==================== 访问一列 ====================
row1 0
row2 5
row3 10
row4 15
row5 20
Name: col1, dtype: int64
==================== 访问指定列 ====================
col1 col2
row1 0 1
row2 5 6
row3 10 11
row4 15 16
row5 20 21
==================== 访问连续多列数据 ====================
col1 col2 col3
row1 0 1 2
row2 5 6 7
row3 10 11 12
row4 15 16 17
row5 20 21 22
==================== 访问数据区域 ====================
col2 col3 col4
row2 6 7 8
row3 11 12 13
row4 16 17 18
二维数据拥有两个轴：
axis = 0：沿着行的方向垂直往下。
axis = 1：沿着列的方向水平延伸。
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3), index=[
'row1', 'row2', 'row3'], columns=['col1', 'col2', 'col3'])
print("=" * 20, "原始数据", "=" * 20)
print(df)
print("=" * 20, "axis=0", "=" * 20)
print(df.mean(axis=0))
print("=" * 20, "axis=1", "=" * 20)
print(df.mean(axis=1))
print("=" * 20, "删除行 row1, axis=0", "=" * 20)
print(df.drop('row1', axis=0))
print("=" * 20, "删除列 col1, axis=1", "=" * 20)
print(df.drop(['col1'], axis=1))
==================== 原始数据 ====================
col1 col2 col3
row1 0 1 2
row2 3 4 5
row3 6 7 8
==================== axis=0 ====================
col1 3.0
col2 4.0
col3 5.0
dtype: float64
==================== axis=1 ====================
row1 1.0
row2 4.0
row3 7.0
dtype: float64
==================== 删除行 row1, axis=0 ====================
col1 col2 col3
row2 3 4 5
row3 6 7 8
==================== 删除列 col1, axis=1 ====================
col2 col3
row1 1 2
row2 4 5
row3 7 8
axis=0 按列计算的均值
axis=1 按行计算的均值
import pandas as pd
data = {'序号': pd.Series([1, 2, 3]),
'姓名': ['张三', '李四', '王五']}
df = pd.DataFrame(data)
df['年龄'] = [23, 25, 26]
print(df)
输出结果
序号 姓名 年龄 0 1 张三 23 1 2 李四 25 2 3 王五 26
向 DataFrame 尾部追加数据
import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=['col1', 'col2']) df1 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns=['col1', 'col2']) df2 = pd.DataFrame([[9, 10], [11, 12]], columns=['col1', 'col2']) df = df.append(df1) df = df.append(df2) print(df)
输出结果
col1 col2 0 1 2 1 3 4 0 5 6 1 7 8 0 9 10 1 11 12
删除列数据
import pandas as pd
data = {'序号': pd.Series([1, 2, 3]),
'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
'年龄': [23, 25, 26]
}
df = pd.DataFrame(data)
print('-' * 20, "原始数据", '-' * 20)
print(df)
del df['年龄']
print('-' * 20, "del 删除数据", '-' * 20)
print(df)
print('-' * 20, "pop 删除数据", '-' * 20)
df.pop('序号')
print(df)
输出结果
-------------------- 原始数据 -------------------- 序号 姓名 年龄 0 1 张三 23 1 2 李四 25 2 3 王五 26 -------------------- del 删除数据 -------------------- 序号 姓名 0 1 张三 1 2 李四 2 3 王五 -------------------- pop 删除数据 -------------------- 姓名 0 张三 1 李四 2 王五
使用 pandas.drop() 方法删除行与列
import pandas as pd
data = {'序号': pd.Series([1, 2, 3]),
'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
'年龄': [23, 25, 26]
}
df = pd.DataFrame(data)
print('-' * 20, "原始数据", '-' * 20)
print(df)
print('-' * 20, "drop(0) 删除第一行", '-' * 20)
print(df.drop(0))
print('-' * 20, "df.drop(index=1, axis=0) 删除一行", '-' * 20)
print(df.drop(index=1, axis=0))
print('-' * 20, "df.drop(index=[1, 2]) 删除行", '-' * 20)
print(df.drop(index=[1, 2]))
print('-' * 20, "df.drop('序号', axis=1) 删除序号列", '-' * 20)
print(df.drop('序号', axis=1))
多行与多列的删除方法
print(df.drop(index=['Bob', 'Dave', 'Frank'], columns=['Name', 'Age']))
print(df.drop(index=df.index[[1, 3, 5]], columns=df.columns[[1, 2]]))
df_org = df.copy()
df_org.drop(index=['Bob', 'Dave', 'Frank'], columns=['Name', 'Age'], inplace=True)
print(df.drop(columns='Name'))
print(df.drop(columns=['Name', 'Age']))
print(df.drop(['Name', 'Age'], axis=1))
print(df.columns[[1, 2]])
print(df.drop(df.columns[[1, 2]], axis=1))
print(df.drop(columns=df.columns[[1, 2]]))
在 Dataframe 的指定列后面插入数据
Dataframe.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False):
参数介绍：
loc: int型，表示第几列；若在第一列插入数据，则 loc=0
column: 给插入的列取名，如 column='新的一列'
value：数据，array，series
allow_duplicates: 是否允许列名重复，选择Ture表示允许新的列名与已存在的列名重复。
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), columns=list('ABCD'))
print(data)
print('-' * 20, '在最左侧插入一列', '-' * 20)
data.insert(loc=0, column='新增一列', value='1')
print(data)
print('-' * 20, '在第六列后面增加一列', '-' * 20)
data.insert(loc=2, column='新增列', value=2)
print(data)
print('-' * 20, '插入重复列名称', '-' * 20)
data.insert(loc=6, column='D', value=3, allow_duplicates=True)
print(data)
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), columns=list('ABCD'))
print(data)
print('-' * 20, '在最左侧插入一列', '-' * 20)
data.insert(loc=0, column='新增一列', value='1')
print(data)
print('-' * 20, '在第六列后面增加一列', '-' * 20)
data.insert(loc=2, column='新增列', value=2)
print(data)
print('-' * 20, '插入重复列名称', '-' * 20)
data.insert(loc=6, column='D', value=3, allow_duplicates=True)
print(data)
修改/替换 index 和 columns 标签名
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3), index=[
'r1', 'r2', 'r3'], columns=['c1', 'c2', 'c3'])
print("=" * 20, "原始数据", "=" * 20)
print(df)
print('-' * 20, '重新定义行标签', '-' * 20)
df.index = ['a', 'b', 'c']
print(df)
print('-' * 20, '修改行标签', '-' * 20)
df.rename(index={'a': '第一行', 'b': '第二行', 'c': '第三行'}, inplace=True)
print(df)
print('-' * 20, '重新定义列标签', '-' * 20)
df.columns = ['A', 'B', 'C']
print(df)
print('-' * 20, '修改列标签', '-' * 20)
df.rename(columns={'A': '第一列', 'B': '第二列', 'C': '第三列'}, inplace=True)
print(df)
输出结果
==================== 原始数据 ====================
c1 c2 c3
r1 0 1 2
r2 3 4 5
r3 6 7 8
-------------------- 重新定义行标签 --------------------
c1 c2 c3
a 0 1 2
b 3 4 5
c 6 7 8
-------------------- 修改行标签 --------------------
c1 c2 c3
第一行 0 1 2
第二行 3 4 5
第三行 6 7 8
-------------------- 重新定义列标签 --------------------
A B C
第一行 0 1 2
第二行 3 4 5
第三行 6 7 8
-------------------- 修改列标签 --------------------
第一列 第二列 第三列
第一行 0 1 2
第二行 3 4 5
第三行 6 7 8
import numpy as np
import pandas as pd
data = {
'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
'年龄': [11, 12, 13],
'性别': ['Y', 'Y', 'N']
}
df = pd.DataFrame(data)
print("=" * 20, "原始数据", "=" * 20)
print(df)
print("=" * 20, "列替换", "=" * 20)
df.loc[df['性别'] == 'Y', '性别'] = '男'
df.loc[df['性别'] == 'N', '性别'] = '女'
print(df)
print("=" * 20, "行替换", "=" * 20)
df.loc[0, df.loc[0, :] == 11] = 20
print(df)
==================== 原始数据 ==================== 姓名 年龄 性别 0 张三 11 Y 1 李四 12 Y 2 王五 13 N ==================== 列替换 ==================== 姓名 年龄 性别 0 张三 11 男 1 李四 12 男 2 王五 13 女 ==================== 行替换 ==================== 姓名 年龄 性别 0 张三 20 男 1 李四 12 男 2 王五 13 女
#!/usr/bin/python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
import pandas as pd
file_path = r'团购.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name="3月2日",
header=1, usecols=['房号', '客户名', '合计'])
data = df[2:-3]
print(data)
print(data[data['合计'] > 0])
房号 客户名 合计
2 7-6A 李松 25
3 7-8A 王雪 68
4 7-9A 梁梅 100
5 7-10A 宋森 21
6 9-27B 蓝天 20
7 9-28B 赵岚 0
8 9-30B 皮思 50
9 1-20B 龚风 256
10 1-24A 阮纵 0
筛选后
房号 客户名 合计
2 7-6A 李松 25
3 7-8A 王雪 68
4 7-9A 梁梅 100
5 7-10A 宋森 21
6 9-27B 蓝天 20
8 9-30B 皮思 50
9 1-20B 龚风 256
#!/usr/bin/python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'数值': np.random.randint(1, 10, size=8)})
print(("-" * 10) + "随机数" + ("-" * 10))
print(df)
print(("-" * 10) + "排序后" + ("-" * 10))
print(df.sort_values('数值'))
print(("-" * 10) + "降序排序" + ("-" * 10))
print(df.sort_values('数值', ascending=False))
运行结果
----------随机数---------- 数值 0 5 1 9 2 1 3 6 4 2 5 5 6 3 7 4 ----------排序后---------- 数值 2 1 4 2 6 3 7 4 0 5 5 5 3 6 1 9 ----------降序排序---------- 数值 1 9 3 6 0 5 5 5 7 4 6 3 4 2 2 1
多列排序
#!/usr/bin/python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': np.random.randint(1, 10, size=8), 'B': np.random.randint(
1, 10, size=8), 'C': np.random.randint(1, 10, size=8)})
print(("-" * 10) + "随机数" + ("-" * 10))
print(df)
print(("-" * 10) + "B列排序" + ("-" * 10))
print(df.sort_values('B'))
print(("-" * 10) + "A降序,B升序" + ("-" * 10))
print(df.sort_values(['A', 'B'], ascending=[False, True]))
print(("-" * 10) + "横向排序(行排序)" + ("-" * 10))
print(df.sort_values(by=0, axis=1, ascending=False))
运行结果
----------随机数---------- A B C 0 3 2 7 1 4 8 1 2 3 8 6 3 2 4 2 4 7 9 2 5 7 9 4 6 4 1 8 7 9 4 4 ----------B列排序---------- A B C 6 4 1 8 0 3 2 7 3 2 4 2 7 9 4 4 1 4 8 1 2 3 8 6 4 7 9 2 5 7 9 4 ----------A降序,B升序---------- A B C 7 9 4 4 4 7 9 2 5 7 9 4 6 4 1 8 1 4 8 1 0 3 2 7 2 3 8 6 3 2 4 2 ----------横向排序(行排序)---------- C A B 0 7 3 2 1 1 4 8 2 6 3 8 3 2 2 4 4 2 7 9 5 4 7 9 6 8 4 1 7 4 9 4
标签排序
#!/usr/bin/python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'B': np.random.randint(1, 10, size=5), 'A': np.random.randint(
1, 10, size=5), 'C': np.random.randint(1, 10, size=5)}, index=np.random.randint(1, 5, size=5))
print(("-" * 10) + "随机数" + ("-" * 10))
print(df)
print(("-" * 10) + "行标签排序后" + ("-" * 10))
print(df.sort_index())
print(("-" * 10) + "列标签排序后" + ("-" * 10))
print(df.sort_index(axis=1))
运行结果
neo@MacBook-Pro-Neo ~/workspace/python/pandas % python3.9 /Users/neo/workspace/python/pandas/dataframe/index.py ----------随机数---------- B A C 4 9 2 1 4 1 1 5 4 1 4 5 3 8 4 7 2 3 1 6 ----------行标签排序后---------- B A C 2 3 1 6 3 8 4 7 4 9 2 1 4 1 1 5 4 1 4 5 ----------列标签排序后---------- A B C 4 2 9 1 4 1 1 5 4 4 1 5 3 4 8 7 2 1 3 6
import pandas as pd
data = {'序号': list(range(6)),
'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '牛七', '马八'],
'年龄': [23, 25, 26, 25, 25, 27],
'生日': ['2001-12-01', '2001-12-05', '2001-10-01', '2001-1-5', '2002-2-15', '2001-08-01']
}
df = pd.DataFrame(data)
print('-' * 20, "原始数据", '-' * 20)
print(df)
print('-' * 20, "按年龄分组", '-' * 20)
ages = df.groupby(['年龄'])
for k, v in ages:
print("{0} 岁年龄组：".format(k))
print(v)
print()
print('-' * 20, "按年龄分组并计算数量", '-' * 20)
ages = df.groupby(['年龄'])['年龄'].count()
print(ages)
输出结果
-------------------- 原始数据 -------------------- 序号 姓名 年龄 生日 0 0 张三 23 2001-12-01 1 1 李四 25 2001-12-05 2 2 王五 26 2001-10-01 3 3 赵六 25 2001-1-5 4 4 牛七 25 2002-2-15 5 5 马八 27 2001-08-01 -------------------- 按年龄分组 -------------------- 23 岁年龄组： 序号 姓名 年龄 生日 0 0 张三 23 2001-12-01 25 岁年龄组： 序号 姓名 年龄 生日 1 1 李四 25 2001-12-05 3 3 赵六 25 2001-1-5 4 4 牛七 25 2002-2-15 26 岁年龄组： 序号 姓名 年龄 生日 2 2 王五 26 2001-10-01 27 岁年龄组： 序号 姓名 年龄 生日 5 5 马八 27 2001-08-01 -------------------- 按年龄分组并计算数量 -------------------- 年龄 23 1 25 3 26 1 27 1 Name: 年龄, dtype: int64
df.drop_duplicates(['姓名'],inplace=True)
import pandas as pd
data = {'序号': list(range(6)),
'姓名': ['张三', '李四', '张三', '赵六', '张三', '马八'],
'年龄': [23, 25, 26, 25, 25, 27],
'生日': ['2001-12-01', '2001-12-05', '2001-10-01', '2001-1-5', '2002-2-15', '2001-08-01']
}
df = pd.DataFrame(data)
print('-' * 20, "原始数据", '-' * 20)
print(df)
print('-' * 20, "重复数据", '-' * 20)
print(df[df.姓名.duplicated()])
print('-' * 20, "取出重复的姓名", '-' * 20)
df.drop_duplicates(['姓名'], inplace=True)
print(df)
-------------------- 原始数据 -------------------- 序号 姓名 年龄 生日 0 0 张三 23 2001-12-01 1 1 李四 25 2001-12-05 2 2 张三 26 2001-10-01 3 3 赵六 25 2001-1-5 4 4 张三 25 2002-2-15 5 5 马八 27 2001-08-01 -------------------- 重复数据 -------------------- 序号 姓名 年龄 生日 2 2 张三 26 2001-10-01 4 4 张三 25 2002-2-15 -------------------- 取出重复的姓名 -------------------- 序号 姓名 年龄 生日 0 0 张三 23 2001-12-01 1 1 李四 25 2001-12-05 3 3 赵六 25 2001-1-5 5 5 马八 27 2001-08-01
df['创建时间'] = df['创建时间'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
import pandas as pd
data = {'序号': pd.Series([1, 2, 3]),
'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
'年龄': [23, 25, 26],
'生日': ['2001-12-01', '2001-12-05', '2001-10-01']
}
df = pd.DataFrame(data)
df.生日 = pd.to_datetime(df.生日)
print(df)
df['生日'] = df['生日'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print(df)
import pandas as pd
data = {'序号': pd.Series([1, 2, 3]),
'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
'生活费': [123.23, 125.113, 226.999],
'生日': ['2001/12/01', '2001-12-05', '2001-10-01']
}
df = pd.DataFrame(data)
pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format
df.生日 = pd.to_datetime(df.生日)
print(df)
df['生日'] = df['生日'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print(df)
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['10.0', 6, 7, 8],
['1.0', 9, 12, 14],
['5.0', 8, 10, 6]], columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df['A'] = pd.to_numeric(df['A'], errors='coerce')
print(df)
print('-' * 40)
print(df.info())
>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([
(.1, .044),
(.21, .32),
(.01, .6),
(.001, .0006),
(.66, .03),
(.21, .183)
],columns=['dogs', 'cats'])
>>> df
dogs cats
0 0.100 0.0440
1 0.210 0.3200
2 0.010 0.6000
3 0.001 0.0006
4 0.660 0.0300
5 0.210 0.1830
# 统一保持2位小数
>>> df.round(2)
dogs cats
0 0.10 0.04
1 0.21 0.32
2 0.01 0.60
3 0.00 0.00
4 0.66 0.03
5 0.21 0.18
# 统一保持一位小数
>>> df.round(1)
dogs cats
0 0.1 0.0
1 0.2 0.3
2 0.0 0.6
3 0.0 0.0
4 0.7 0.0
5 0.2 0.2
>>> df.round(0)
dogs cats
0 0.0 0.0
1 0.0 0.0
2 0.0 1.0
3 0.0 0.0
4 1.0 0.0
5 0.0 0.0