pandas核心數據結構

pandas是以numpy為基礎的，還提供了一些額外的方法

Series

series用來表示一維數據結構，與python內部的數組類似，但多了一些額外的功能。

series內部由兩個相互關聯的數組組成：主數組用來存放數組，可以是numpy中的任意數據類型；另一個數組用來存放索引，索引默認從0開始。朱數組中每個元素又有一個與之關聯的索引。

創建series對象

1、通過series的構造方法，參數為數組

通過參數index也可以指定索引

2、也可以通過傳入ndarray創建series

注意：此時修改series中元素會對原ndarray有影響

3、還可以傳入一個series對象，會返回一個新的series對象但仍指向同一地址

注意：此時修改series中的對象會對原series產生影響

4、可以傳入空類型np.NaN對象

5、傳入字典

在series的構造函數中傳入一個字典，那么字典的key則為index，value為series的values元素

series對象的屬性與方法

1、查看series的索引和值

2、series的長度

3、獲取不重復的series

通過調用series對象的unique()方法返回一個無重復元素的series

4、統計重復元素出現的次數

series對象的value_counts()會返回一個統計了元素-次數的series

5、判斷是否包含某些元素

isin()方法傳入一個條件可以判斷series是否包含某些元素，返回的是一個series

返回的布爾類型series傳給原series可以進行篩選滿足條件的元素

6、判斷元素是否為null或非null

isnull()返回一個布爾類型的series

非空即調用notnull()方法

通過isnull()方法

7、獲取最小最大值的索引

通過調用idxmin()與idxmax()

獲取內部元素

支持使用從0開始的索引訪問元素或指定索引值

同樣series也支持切片

篩選元素

可以對series對象直接進行邏輯運算，但回返回一個布爾類型的series

通過傳遞布爾類型的series可以進行篩選元素

series的運算

1、series的運算是針對values中的每一個元素的

numpy提供了許多運算方法，都可以將series傳入

2、多個series進行運算時，具有相同index的value會進行運算，若無相同idex，則該value的運算結果為NaN

DataFrame

DataFrame數據結構與關系型表格類似，是多維的series，它的"values"為colunms，即多列，每一列的數據類型可以不相同

創建DataFrame對象

1、傳遞一個字典對象給DataFrame的構造函數，dict的key為每一列的列名，value作為列元素

還可以指定字典中的部分kv對裝載到dataframe中

自然也可以自定義行標簽index

2、傳入元素數組、index數組和列名數組

獲取元素

1、通過columns屬性查看列名

2、通過index屬性查看行名

3、通過values屬性獲取元素

4、獲取某一列的內容

用列名檢索

若列名為字符串類型，可以直接通過以列名為屬性獲取

5、獲取某一行的內容

通過DataFrame.icon[index]實現

?

還可以通過行名進行索引

?

索引多行在icon后傳入列表即可

?

6、切分

同樣dataframe底層為ndarray

7、獲取某一值

需要指定兩個維度，注意列名在前

dataframe為行列起名

index和columns默認名為空

dataframe相關操作

1、添加一列

一列即為一個series，所以可以直接傳入一個series。注意series中的index需要與dataframe中的行名相同

2、判斷是否包含某元素

與series相同，可以使用isin()方法，并獲取符合條件的元素

3、刪除某列

通過del()方法

4、支持邏輯運算符進行篩選

與series相同

5、行列交換

底層為二維ndarray，即矩陣，可轉置。通過T屬性

?

Index對象

index對象在series和dataframe中都十分重要，很多操作都是針對index對象進行優化

判斷index是否唯一

通過index對象的is_unique屬性判斷

更換索引

通過series的reindex()方法可以交換原先索引位置，對于未出現過的索引名對應的元素為NaN

填充索引

若series對象中索引缺失了很多項，也可以通過reindex()來填充索引

1、method為ffill(forward fill)，即向前填充。缺失的索引對應的元素為之前的第一個出現索引的值

2、bfill即backward fill，向后填充。缺失的索引對應的元素為之后的第一個出現索引的值

3、對于dataframe的reindex

同樣可以對dataframe進行填充列

bfill為向后(右)填充，ffill為向左

刪除索引

1、通過drop()方法刪除索引，并返回刪除的索引-值，會返回一個新的series

原series不會發生變化

2、dataframe中刪除索引

同樣返回一個新的dataframe

還可以刪除列，通過指定axis=1

算數和數據對齊

1、相同數據結構之間的運算

兩個series進行運算時，只有相同索引的元素才會進行運算

dataframe也是類似的，只有列名和index相同的元素才會運算

2、series和dataframe之間的與運算

實際上的df中的每一列與serise進行運算

若存在不共有的index，則該index對應的值為NaN

numpy函數應用與自定義函數

pandas是以numpy為基礎的，ufunc就是經過擴展的通用函數，這類函數能夠讀數據結構中的元素進行操作

numpy中的函數

1、例如求平方根

可以直接通過numpy中的sqrt()方法，傳入一個series或dataframe對象

2、統計函數

使用axis=0指定應用于列，axis=1指定應用于行

其他sum,max等函數皆可用

使用describe()函數可以查看所有統計量

自定義函數

自定義函數是對一維數組進行運算的，返回結構是一個數值。使用dataf或seri上的apply()方法應用自定義函數。針對每一行或每一列，使用axis=0指定應用于列，axis=1指定應用于行

1、dataframe上自定義函數求行或列的平方和

關于axis=1還是0：

2、使用lamdba表達式

series上自定義函數求平方可以直接寫lambda表達式

3、自定義函數返回series

apply函數并不一定返回一個標量，也可以是一個series

例如求dataframe中每一行或每一列的最大值和最小值

Series和DataFrame的排序和排位

Series排序

1、按index排序

通過sort_index()方法，ascending為True則為升序。默認升序

2、按元素值排序

通過sort_values()方法。默認升序

dataframe排序

1、按索引排序

同上sort_index()。ascending默認為True，axis默認為0

2、按column排序

sort_index()中聲明axis為1

3、列中按元素值排序

sort_index()中by指定需要排序的列

注意：sort_values()不支持同一行的排序

排位

排位指的是對元素值大小進行排序后返回在序列中的位置，比如從小到大排在第幾位

1、Series的排位

通過rank()

2、DataFrame的排位

為series類似，但需要指明axis，0為每列排位，1位每行排位

?

相關性和協方差

相關性correlation和協方差covariance是兩個重要的統計量，分別用corr()和cov()兩個函數表示，用來度量兩個對象的相關性。相關系數位于-1~1之間

相關系數為1：表示完全正相關

相關系統為0：表示完全不相關

相關系統為-1：表示完全正相關

這連個統計量通常涉及到兩個series對象

相關性

1、series中的相關性

2、dataframe中每一列的相關性

dataframe中的相關性一般用來比較該df中的每一列與其他列之間的相關性

調用corr()方法得到的是一個矩陣

3、dataframe與series之間的相關性

dataframe相當于多維series，通過df對ser的相關性比較，實則是df中的每一列與series的比較

通過corrwith()方法實現

4、dataframe與dataframe之間的相關性

也是通過corrwith()方法，分別比較相同列名中的元素的相關性

可以在dataframe分別取出series互相比較

?

NaN的數據處理

1、創建NaN數據

在構造數據時，可以直接賦值NaN，即調用numpy的nan

構造series過程中為series的值賦值為nan

也可以None來賦值

2、刪除NaN數據

若NaN在整個數據集中占比較小，可考慮直接刪除

通過dropna()實現

在dataframe中需要指明axis，會刪除含有NaN數據的一整行或一整列

還可以設置刪除策略，在dropna()函數中how為'all'是整行或整列全為NaN時才會刪除。默認為'any'

3、判斷為空或非空

但最好在副本上進行刪除，通過notnull()可以返回索引對應值是否為空的布爾類型series

判斷為空則調用isnull()，可以篩選出為NaN的數據

4、填充空值

1、通過fillna()實現，傳入參數表示填的值

2、還可以在fillna()中傳入字典指定列名與填充值

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Series和DataFrame、相关性及NaN处理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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