Python Pandas數據處理高頻操作詳解
引入依賴
# 導入模塊
import pymysql
import pandas as pd
import numpy as np
import time
# 數據庫
from sqlalchemy import create_engine
# 可視化
import matplotlib.pyplot as plt
# 如果你的設備是配備Retina屏幕的mac，可以在jupyter notebook中，使用下面一行代碼有效提高圖像畫質
%config InlineBackend.figure_format = 'retina'
# 解決 plt 中文顯示的問題 mymac
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS']
# 設置顯示中文 需要先安裝字體 aistudio
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默認字體
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用來正常顯示負號
import seaborn as sns
# notebook渲染圖片
%matplotlib inline
import pyecharts
# 忽略版本問題
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
# 下載中文字體 !wget https://mydueros.cdn.bcebos.com/font/simhei.ttf # 將字體文件復制到 matplotlib'字體路徑 !cp simhei.ttf /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/Lib/python3,7/site-packages/matplotib/mpl-data/fonts. # 一般隻需要將字體文件復制到系統字體田錄下即可,但是在 studio上該路徑沒有寫權限,所以此方法不能用 # !cp simhei. ttf /usr/share/fonts/ # 創建系統字體文件路徑 !mkdir .fonts # 復制文件到該路徑 !cp simhei.ttf .fonts/ !rm -rf .cache/matplotlib
算法相關依賴
# 數據歸一化 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # kmeans聚類 from sklearn.cluster import KMeans # DBSCAN聚類 from sklearn.cluster import DBSCAN # 線性回歸算法 from sklearn.linear_model import LinearRegression # 邏輯回歸算法 from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 高斯貝葉斯 from sklearn.naive_bayes import GaussianNB # 劃分訓練/測試集 from sklearn.model_selection import train_test_split # 準確度報告 from sklearn import metrics # 矩陣報告和均方誤差 from sklearn.metrics import classification_report, mean_squared_error
獲取數據
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/ry?charset=utf8')
# 查詢插入後相關表名及行數
result_query_sql = "use information_schema;"
engine.execute(result_query_sql)
result_query_sql = "SELECT table_name,table_rows FROM tables WHERE TABLE_NAME LIKE 'log%%' order by table_rows desc;"
df_result = pd.read_sql(result_query_sql, engine)
生成df
# list轉df
df_result = pd.DataFrame(pred,columns=['pred'])
df_result['actual'] = test_target
df_result
# df取子df
df_new = df_old[['col1','col2']]
# dict生成df
df_test = pd.DataFrame({<!-- -->'A':[0.587221, 0.135673, 0.135673, 0.135673, 0.135673],
'B':['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
'C':[1, 2, 3, 4, 5]})
# 指定列名
data = pd.DataFrame(dataset.data, columns=dataset.feature_names)
# 使用numpy生成20個指定分佈(如標準正態分佈)的數
tem = np.random.normal(0, 1, 20)
df3 = pd.DataFrame(tem)
# 生成一個和df長度相同的隨機數dataframe
df1 = pd.DataFrame(pd.Series(np.random.randint(1, 10, 135)))
重命名列
# 重命名列
data_scaled = data_scaled.rename(columns={<!-- -->'本體油位': 'OILLV'})
增加列
# df2df df_jj2yyb['r_time'] = pd.to_datetime(df_jj2yyb['cTime']) # 新增一列根據salary將數據分為3組 bins = [0,5000, 20000, 50000] group_names = ['低', '中', '高'] df['categories'] = pd.cut(df['salary'], bins, labels=group_names)
缺失值處理
# 檢查數據中是否含有任何缺失值
df.isnull().values.any()
# 查看每列數據缺失值情況
df.isnull().sum()
# 提取某列含有空值的行
df[df['日期'].isnull()]
# 輸出每列缺失值具體行數
for i in df.columns:
if df[i].count() != len(df):
row = df[i][df[i].isnull().values].index.tolist()
print('列名："{}", 第{}行位置有缺失值'.format(i,row))
# 眾數填充
heart_df['Thal'].fillna(heart_df['Thal'].mode(dropna=True)[0], inplace=True)
# 連續值列的空值用平均值填充
dfcolumns = heart_df_encoded.columns.values.tolist()
for item in dfcolumns:
if heart_df_encoded[item].dtype == 'float':
heart_df_encoded[item].fillna(heart_df_encoded[item].median(), inplace=True)
獨熱編碼
df_encoded = pd.get_dummies(df_data)
替換值
# 按列值替換
num_encode = {<!-- -->
'AHD': {<!-- -->'No':0, "Yes":1},
}
heart_df.replace(num_encode,inplace=True)
刪除列
df_jj2.drop(['coll_time', 'polar', 'conn_type', 'phase', 'id', 'Unnamed: 0'],axis=1,inplace=True)
數據篩選
# 取第33行數據
df.iloc[32]
# 某列以xxx字符串開頭
df_jj2 = df_512.loc[df_512["transformer"].str.startswith('JJ2')]
df_jj2yya = df_jj2.loc[df_jj2["變壓器編號"]=='JJ2YYA']
# 提取第一列中不在第二列出現的數字
df['col1'][~df['col1'].isin(df['col2'])]
# 查找兩列值相等的行號
np.where(df.secondType == df.thirdType)
# 包含字符串
results = df['grammer'].str.contains("Python")
# 提取列名
df.columns
# 查看某列唯一值（種類）
df['education'].nunique()
# 刪除重復數據
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 某列等於某值
df[df.col_name==0.587221]
# df.col_name==0.587221 各行判斷結果返回值(True/False)
# 查看某列唯一值及計數
df_jj2["變壓器編號"].value_counts()
# 時間段篩選
df_jj2yyb_0501_0701 = df_jj2yyb[(df_jj2yyb['r_time'] >=pd.to_datetime('20200501')) & (df_jj2yyb['r_time'] <= pd.to_datetime('20200701'))]
# 數值篩選
df[(df['popularity'] > 3) & (df['popularity'] < 7)]
# 某列字符串截取
df['Time'].str[0:8]
# 隨機取num行
ins_1 = df.sample(n=num)
# 數據去重
df.drop_duplicates(['grammer'])
# 按某列排序(降序)
df.sort_values("popularity",inplace=True, ascending=False)
# 取某列最大值所在行
df[df['popularity'] == df['popularity'].max()]
# 取某列最大num行
df.nlargest(num,'col_name')
# 最大num列畫橫向柱形圖
df.nlargest(10).plot(kind='barh')
差值計算
# axis=0或index表示上下移動， periods表示移動的次數，為正時向下移，為負時向上移動。 print(df.diff( periods=1, axis=‘index‘)) print(df.diff( periods=-1, axis=0)) # axis=1或columns表示左右移動，periods表示移動的次數，為正時向右移，為負時向左移動。 print(df.diff( periods=1, axis=‘columns‘)) print(df.diff( periods=-1, axis=1)) # 變化率計算 data['收盤價(元)'].pct_change() # 以5個數據作為一個數據滑動窗口，在這個5個數據上取均值 df['收盤價(元)'].rolling(5).mean()
數據修改
# 刪除最後一行
df = df.drop(labels=df.shape[0]-1)
# 添加一行數據['Perl',6.6]
row = {<!-- -->'grammer':'Perl','popularity':6.6}
df = df.append(row,ignore_index=True)
# 某列小數轉百分數
df.style.format({<!-- -->'data': '{0:.2%}'.format})
# 反轉行
df.iloc[::-1, :]
# 以兩列制作數據透視
pd.pivot_table(df,values=["salary","score"],index="positionId")
# 同時對兩列進行計算
df[["salary","score"]].agg([np.sum,np.mean,np.min])
# 對不同列執行不同的計算
df.agg({<!-- -->"salary":np.sum,"score":np.mean})
時間格式轉換
# 時間戳轉時間字符串
df_jj2['cTime'] =df_jj2['coll_time'].apply(lambda x: time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(x)))
# 時間字符串轉時間格式
df_jj2yyb['r_time'] = pd.to_datetime(df_jj2yyb['cTime'])
# 時間格式轉時間戳
dtime = pd.to_datetime(df_jj2yyb['r_time'])
v = (dtime.values - np.datetime64('1970-01-01T08:00:00Z')) / np.timedelta64(1, 'ms')
df_jj2yyb['timestamp'] = v
設置索引列
df_jj2yyb_small_noise = df_jj2yyb_small_noise.set_index('timestamp')
折線圖
fig, ax = plt.subplots() df.plot(legend=True, ax=ax) plt.legend(loc=1) plt.show()
plt.figure(figsize=(20, 6))
plt.plot(max_iter_list, accuracy, color='red', marker='o',
markersize=10)
plt.title('Accuracy Vs max_iter Value')
plt.xlabel('max_iter Value')
plt.ylabel('Accuracy')
散點圖
plt.scatter(df[:, 0], df[:, 1], c="red", marker='o', label='lable0')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend(loc=2)
plt.show()
柱狀圖
df = pd.Series(tree.feature_importances_, index=data.columns) # 取某列最大Num行畫橫向柱形圖 df.nlargest(10).plot(kind='barh')
熱力圖
df_corr = combine.corr() plt.figure(figsize=(20,20)) g=sns.heatmap(df_corr,annot=True,cmap="RdYlGn")
66個最常用的pandas數據分析函數
df #任何pandas DataFrame對象 s #任何pandas series對象
從各種不同的來源和格式導入數據
pd.read_csv(filename) # 從CSV文件 pd.read_table(filename) # 從分隔的文本文件（例如CSV）中 pd.read_excel(filename) # 從Excel文件 pd.read_sql(query, connection_object) # 從SQL表/數據庫中讀取 pd.read_json(json_string) # 從JSON格式的字符串，URL或文件中讀取。 pd.read_html(url) # 解析html URL，字符串或文件，並將表提取到數據幀列表 pd.read_clipboard() # 獲取剪貼板的內容並將其傳遞給 read_table() pd.DataFrame(dict) # 從字典中，列名稱的鍵，列表中的數據的值
導出數據
df.to_csv(filename) # 寫入CSV文件 df.to_excel(filename) # 寫入Excel文件 df.to_sql(table_name, connection_object) # 寫入SQL表 df.to_json(filename) # 以JSON格式寫入文件
創建測試對象
pd.DataFrame(np.random.rand(20,5)) # 5列20行隨機浮點數 pd.Series(my_list) # 從一個可迭代的序列創建一個序列 my_list
df.index = pd.date_range('1900/1/30', periods=df.shape[0]) # 添加日期索引
查看、檢查數據
df.head(n) # DataFrame的前n行 df.tail(n) # DataFrame的最後n行 df.shape # 行數和列數 df.info() # 索引，數據類型和內存信息 df.describe() # 數值列的摘要統計信息 s.value_counts(dropna=False) # 查看唯一值和計數 df.apply(pd.Series.value_counts) # 所有列的唯一值和計數
數據選取
使用這些命令選擇數據的特定子集。 df[col] # 返回帶有標簽col的列 df[[col1, col2]] # 返回列作為新的DataFrame s.iloc[0] # 按位置選擇 s.loc['index_one'] # 按索引選擇 df.iloc[0,:] # 第一行 df.iloc[0,0] # 第一欄的第一元素
數據清理
df.columns = ['a','b','c'] # 重命名列
pd.isnull() # 空值檢查，返回Boolean Arrray
pd.notnull() # 與pd.isnull() 相反
df.dropna() # 刪除所有包含空值的行
df.dropna(axis=1) # 刪除所有包含空值的列
df.dropna(axis=1,thresh=n) # 刪除所有具有少於n個非null值的行
df.fillna(x) # 將所有空值替換為x
s.fillna(s.mean()) # 用均值替換所有空值（均值可以用統計模塊中的幾乎所有函數替換 ）
s.astype(float) # 將系列的數據類型轉換為float
s.replace(1,'one') # 1 用 'one'
s.replace([1,3],['one','three']) # 替換所有等於的值 替換為所有1 'one' ，並 3 用 'three' df.rename(columns=lambda x: x + 1) # 列的重命名
df.rename(columns={<!-- -->'old_name': 'new_ name'})# 選擇性重命名
df.set_index('column_one') # 更改索引
df.rename(index=lambda x: x + 1) # 大規模重命名索引
篩選，排序和分組依據
df[df[col] > 0.5] # 列 col 大於 0.5 df[(df[col] > 0.5) & (df[col] < 0.7)] # 小於 0.7 大於0.5的行 df.sort_values(col1) # 按col1升序對值進行排序 df.sort_values(col2,ascending=False) # 按col2 降序對值進行 排序 df.sort_values([col1,col2],ascending=[True,False]) #按 col1 升序排序，然後 col2 按降序排序 df.groupby(col) #從一個欄返回GROUPBY對象 df.groupby([col1,col2]) # 返回來自多個列的groupby對象 df.groupby(col1)[col2] # 返回中的值的平均值 col2，按中的值分組 col1 （平均值可以用統計模塊中的幾乎所有函數替換 ） df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc=mean) # 創建一個數據透視表組通過 col1 ，並計算平均值的 col2 和 col3 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 在所有列中找到每個唯一col1 組的平均值 df.apply(np.mean) #np.mean() 在每列上應用該函數 df.apply(np.max,axis=1) # np.max() 在每行上應用功能
數據合並
df1.append(df2) # 將df2添加 df1的末尾 （各列應相同） pd.concat([df1, df2],axis=1) # 將 df1的列添加到df2的末尾 （行應相同） df1.join(df2,on=col1,how='inner') # SQL樣式將列 df1 與 df2 行所在的列col 具有相同值的列連接起來。'how'可以是一個 'left'， 'right'， 'outer'， 'inner'
數據統計
df.describe() # 數值列的摘要統計信息 df.mean() # 返回均值的所有列 df.corr() # 返回DataFrame中各列之間的相關性 df.count() # 返回非空值的每個數據幀列中的數字 df.max() # 返回每列中的最高值 df.min() # 返回每一列中的最小值 df.median() # 返回每列的中位數 df.std() # 返回每列的標準偏差
16個函數，用於數據清洗
# 導入數據集
import pandas as pd
df ={<!-- -->'姓名':[' 黃同學','黃至尊','黃老邪 ','陳大美','孫尚香'],
'英文名':['Huang tong_xue','huang zhi_zun','Huang Lao_xie','Chen Da_mei','sun shang_xiang'],
'性別':['男','women','men','女','男'],
'身份證':['463895200003128433','429475199912122345','420934199110102311','431085200005230122','420953199509082345'],
'身高':['mid:175_good','low:165_bad','low:159_bad','high:180_verygood','low:172_bad'],
'傢庭住址':['湖北廣水','河南信陽','廣西桂林','湖北孝感','廣東廣州'],
'電話號碼':['13434813546','19748672895','16728613064','14561586431','19384683910'],
'收入':['1.1萬','8.5千','0.9萬','6.5千','2.0萬']}
df = pd.DataFrame(df)
df
1.cat函數
用於字符串的拼接
df["姓名"].str.cat(df["傢庭住址"],sep='-'*3)
2.contains
判斷某個字符串是否包含給定字符
df["傢庭住址"].str.contains("廣")
3.startswith/endswith
判斷某個字符串是否以…開頭/結尾
# 第一個行的“ 黃偉”是以空格開頭的
df["姓名"].str.startswith("黃")
df["英文名"].str.endswith("e")
4.count
計算給定字符在字符串中出現的次數
df["電話號碼"].str.count("3")
5.get
獲取指定位置的字符串
df["姓名"].str.get(-1)
df["身高"].str.split(":")
df["身高"].str.split(":").str.get(0)
6.len
計算字符串長度
df["性別"].str.len()
7.upper/lower
英文大小寫轉換
df["英文名"].str.upper() df["英文名"].str.lower()
8.pad+side參數/center
在字符串的左邊、右邊或左右兩邊添加給定字符
df["傢庭住址"].str.pad(10,fillchar="*") # 相當於ljust() df["傢庭住址"].str.pad(10,side="right",fillchar="*") # 相當於rjust() df["傢庭住址"].str.center(10,fillchar="*")
9.repeat
重復字符串幾次
df["性別"].str.repeat(3)
10.slice_replace
使用給定的字符串，替換指定的位置的字符
df["電話號碼"].str.slice_replace(4,8,"*"*4)
11.replace
將指定位置的字符，替換為給定的字符串
df["身高"].str.replace(":","-")
12.replace
將指定位置的字符，替換為給定的字符串(接受正則表達式)
replace中傳入正則表達式，才叫好用；- 先不要管下面這個案例有沒有用，你隻需要知道，使用正則做數據清洗多好用；
df["收入"].str.replace("\d+\.\d+","正則")
13.split方法+expand參數
搭配join方法功能很強大
# 普通用法
df["身高"].str.split(":")
# split方法，搭配expand參數
df[["身高描述","final身高"]] = df["身高"].str.split(":",expand=True)
df
# split方法搭配join方法
df["身高"].str.split(":").str.join("?"*5)
14.strip/rstrip/lstrip
去除空白符、換行符
df["姓名"].str.len() df["姓名"] = df["姓名"].str.strip() df["姓名"].str.len()
15.findall
利用正則表達式，去字符串中匹配，返回查找結果的列表
findall使用正則表達式，做數據清洗，真的很香！
df["身高"]
df["身高"].str.findall("[a-zA-Z]+")
16.extract/extractall
接受正則表達式，抽取匹配的字符串(一定要加上括號)
df["身高"].str.extract("([a-zA-Z]+)")
# extractall提取得到復合索引
df["身高"].str.extractall("([a-zA-Z]+)")
# extract搭配expand參數
df["身高"].str.extract("([a-zA-Z]+).*?([a-zA-Z]+)",expand=True
以上就是Python Pandas數據處理高頻操作詳解的詳細內容，更多關於Python Pandas數據處理的資料請關註WalkonNet其它相關文章！
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