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在pandas中主要提供了两种数据类型，series与dataframe,前者相当于numpy中的一维数组，后者相当于一个excel或者.net中的datatable,即一个内存表，有了这样的数据结构进行数据分析即容易的多，可以通过python程序化处理达到类似于excel中的功能

以下对series和dataframe的操作，分别介绍
series:
series的创建可以直接通过数组或者借用numpy创建的一维数组来创建series

代码：

import numpy as np
import pandas
from pandas import Series,DataFrame

1:通过numpy数组创建

arr1=np.arange(10)
s1=Series(arr1)
s1

结果：
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
6 6
7 7
8 8
9 9
dtype: int32

为series设置索引

s1.index=[‘A‘,‘B‘,‘C‘,‘D‘,‘E‘,‘F‘,‘H‘,‘I‘,‘J‘,‘K‘]
s1
结果：
A 0
B 1
C 2
D 3
E 4
F 5
H 6
I 7
J 8
K 9
dtype: int32

通过字典创建series

dic1={
‘a‘:[1,2,3,4,5],
‘b‘:[6,7,8,9,10]
}
s2=Series(dic1)
s2
输出结果：
a [1, 2, 3, 4, 5]
b [6, 7, 8, 9, 10]
dtype: object

索引series数据：

通过索引名称访问

s1.A

以字典方式取数据

s1.get(‘D‘)

索引自动对齐

由于ss1中无D,ss2中无A，所以会会有两个索引无法匹配，生成NaN的结果
ss1=Series([1,2,3])
ss1.index=[‘A‘,‘B‘,‘C‘]
ss2=Series([4,5,6])
ss2.index=[‘B‘,‘C‘,‘D‘]
ss1+ss2

结果输出：
A NaN
B 6.0
C 8.0
D NaN
dtype: float64

创建Dataframe

dataframe类似于excel的二维表格
基于np.array创建
arr1=np.array([100,120,70])
s1=Series(arr1)

设置索引

s1.index=[‘语文‘,‘数学‘,‘英语‘]
df1=DataFrame(s1)
df1.columns=[‘成绩‘]
df1

输出：
成绩
语文 100
数学 120
英语 70
基于随机数创建
ata=np.random.randint(0,100,size=(5,5))
data
index=[‘小明‘,‘小黄‘,‘小红‘,‘小橙‘,‘小绿‘]
columns=[[‘python‘,‘java‘,‘c‘,‘c++‘,‘c#‘]]
df2=DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)
df2

输出：
python java c c++ c#
小明 34 17 79 75 74
小黄 20 44 79 34 20
小红 74 13 51 49 33
小橙 26 17 74 81 7
小绿 92 34 61 8 89

获取dataframe的数据

获取列数据

df2.python
输出：
python
小明 34
小黄 20
小红 74
小橙 26
小绿 92

按索引取

df2.iloc[0]
输出：
python 74
java 19
c 4
c++ 45
c# 86
Name: 小明, dtype: int32

按索引名称取

df2.loc[‘小明‘]

输出：
python 74
java 19
c 4
c++ 45
c# 86
Name: 小明, dtype: int32

按列取数据
方式一：
df2.get(‘python‘)
方式二：
df2.python
输出：

python
小明 74
小黄 91
小红 26
小橙 62
小绿 24

条件过滤

选出python成绩大于70的记录
dd=df2[df2.python>70].python
dd
输出：
python
小明 NaN
小黄 NaN
小红 74.0
小橙 NaN
小绿 92.0

找出小黄的c#成绩

df2.iloc[1][‘c#‘]

输出：
c# 20
Name: 小黄, dtype: int32

找出小黄的c#成绩

df2.loc[‘小黄‘].iloc[4]

输出：
20

查看所有的index,value
查看df2的所有的value：df2.value
输出：
array([[34, 17, 79, 75, 74],
[20, 44, 79, 34, 20],
[74, 13, 51, 49, 33],
[26, 17, 74, 81, 7],
[92, 34, 61, 8, 89]])

df2的所有的index :df2.index
输出：
Index([‘小明‘, ‘小黄‘, ‘小红‘, ‘小橙‘, ‘小绿‘], dtype=‘object‘)

查看所有列
查看df2中的所有的列
df2.columns
输出：
MultiIndex(levels=[[‘c‘, ‘c#‘, ‘c++‘, ‘java‘, ‘python‘]],
labels=[[4, 3, 0, 2, 1]])
查看dateframe的维度
df2.shape

按索引截取dataframe数据
df2[‘小明‘:‘小红‘]

输出：
python java c c++ c#
小明 34 17 79 75 74
小黄 20 44 79 34 20
小红 74 13 51 49 33

取索引为小明到小红的python与c的成绩
df2[‘小明‘:‘小红‘][[‘python‘,‘c‘]]

输出

python c
小明 34 79
小黄 20 79
小红 74 51

条件查询

df2[(df2[‘python‘]>40) |(df2[‘python‘]<30 )][‘python‘]

输出：
python
小明 NaN
小黄 20.0
小红 74.0
小橙 26.0
小绿 92.0

求所有人中python成绩最低分
df2.python.min()
求python平均分
df2.python.mean()
取python的最高成绩
df2.python.max()
计算python成绩标准差
df2.python.std()
计算python成绩方差
df2.python.var()

连接数据库
import MySQLdb
conn= MySQLdb.connect(
host=‘localhost‘,
port = 3306,
user=‘root‘,
passwd=‘434944800‘,
db =‘butterfly_record‘
)
sql=‘select * from labelinfo‘
data=pandas.read_sql_query(sql,conn)
data.head()

输出：

id labelId labelName short_labelName brief icon label_background_image label_page parentLabelId
0 1 81205 ???? ???? None None None None 2.0
1 2 81202 ????? ????? None None None None 2.0
2 3 81201 ??? ??? None None None None 2.0
3 4 81200 ?? ?? None None None None NaN
4 5 81204 ???? ???? None None None None 2.0

按条件过滤

data.query(‘labelId=="81205"‘)
输出：

id labelId labelName short_labelName brief icon label_background_image label_page parentLabelId
0 1 81205 ???? ???? None None None None 2.0
删除名称为labelName的列

noname=data.drop([‘labelName‘],axis=1)
noname
输出：
id labelId short_labelName brief icon label_background_image label_page parentLabelId
0 1 81205 ???? None None None None 2.0
1 2 81202 ????? None None None None 2.0
2 3 81201 ??? None None None None 2.0
3 4 81200 ?? None None None None NaN
4 5 81204 ???? None None None None 2.0
5 6 81206 ????? None None None None 2.0
6 7 1 ?? None None None None NaN
7 8 1001 None None None None None 1.0
8 9 1002 None None None None None 1.0
9 10 1005 None None None None None 1.0
10 11 1006 None None None None None 1.0
11 12 1007 None None None None None 1.0
12 13 1012 None None None None None 1.0
13 14 1028 None None None None None 1.0
14 15 1030 None None None None None 1.0
15 16 1031 None None None None None 1.0
16 17 1032 None None None None None 1.0
17 18 1033 None None None None None 1.0
18 19 1036 None None None None None 1.0
19 20 1036 None None None None None 1.0
20 21 1110 None None None None None 1.0
21 22 1111 None None None None None NaN
22 28 2 vip None None None None NaN
23 29 81207 None None None None None 2.0
24 30 81134 None None None None None 2.0
25 31 81137 None None None None None 2.0
删除索引为0的行
data.drop([0],axis=0)

修改数据，并更新到原dataframe
data.drop([4],axis=0,inplace=True)
data

数据分析三剑客之pandas

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原文地址：https://www.cnblogs.com/lijintian/p/12850731.html