Pandas基础命令速查表

python pandas

import pandas as pd import numpy as np

pd.set_option('display.height', 1000) pd.set_option('display.max_rows', 500) pd.set_option('display.max_columns', 500) pd.set_option('display.width', 1000)

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,5),columns=list('abcde'))

df.index = pd.date_range("2017/1/1",periods=df.shape[0])

print(df.iloc[2:2])

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,5),columns=list("abcde"))

print(df)

# print(df.iloc[0,0])

#

df.columns = ["A","B","C","D","E"]

print(df)

数据清洗

df = pd.DataFrame({

"A":np.array([np.nan,1,np.nan,2,3,5,np.nan]),

"B":np.array([np.nan,4,np.nan,5,9,np.nan,np.nan]),

"C":np.array([np.nan,4,np.nan,5,9,np.nan,np.nan])

})

df.columns = ["a","b",'c']

print(df)

print(pd.isnull(df)) # 检查数据中非空值出现的情况，并返回一个布尔值组成的列

print(df.dropna()) # 移除出现空值的行

print(df.dropna(axis=1)) # 移除包含空值的列

print(df.dropna(axis=1,thresh=4)) #移除空值个数为4的行

print(df.fillna(1)) # 空值部分用1替换

#

print(df.fillna(df.mean())) # 空值部分用平均数替换

#

s = df['c']

print(s.astype(float)) # 将数组的格式转换为浮点数

#

print(s.replace(5.0,'one')) # 将数组中的所有5替换为"one"

#

print(s.replace([5,9],["five",'nine'])) # 将数组中的所有5/9换成"five","nine"

#

df = pd.DataFrame(np.random.rand(4,4))

print(df.rename(columns = lambda x:x+5)) # 改变全体列名

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,5),columns=list("ABCDE"))

print(df.rename(columns={"A":"newA",'C':"newC"})) # 重命名

#

print(df.set_index('C')) # 将C列作为索引

# df.index = pd.date_range("2018/1/1",periods=df.shape[0])

#

print(df.rename(index = lambda x: x+1)) # 改变全体索引

#

print(df[df['A'] > 0.5]) # 筛选出A列中大于0.5的全部列

print(df[(df['C'] > 0.5) & (df['D'] < 0.7)])

print(df[(df['C']>0.5) & (df['A']<0.7)]) # 筛选出C列大于0.5且A列小于0.7的数

#

print(df.sort_values('A')) # 照A列升序排序

print(df.sort_values('A',ascending = False)) # 照A列降序排列

print(df.sort_values(['A','E'],ascending = [True,False])) # 按A的升序排列，一级B的降序排列

print(df.groupby('A').count()) # 按照A列分组

print(df.groupby(['A','B']).sum()) # 按照B列分组

#

df = pd.DataFrame({

'A':np.array(['foo','foo','foo','foo','bar','bar']),

'B':np.array(['one','one','two','tow','three','three']),

'C':np.array(['small','medium','large','large','small','small']),

'D':np.array([1,2,2,3,3,5])

})

print(df.groupby('B')['D'].mean()) # 按照B列对数据框做分组处理，并返回D列的平均值

#

print(df.pivot_table(df,index=['A','B'],columns=['C'],aggfunc=np.sum))

#

print(df.groupby('A').agg(np.mean))

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,5),columns=list('ABCDE'))

print(df.apply(np.mean)) # 对数据框的每一列取平均值

print(df.apply(np.max,axis = 1)) # 对数据框的每一行取最大值

print(df.apply(np.max)) # 对数据框的每一列取最大值

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],

'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],

'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],

'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},

index=[0, 1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({'E': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],

'F': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],

'H': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],

'J': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},

index=[4, 5, 6, 7])

#

print(df1.append(df2)) # 将数据框1和数据框2结合起来

print(pd.concat([df1,df2],axis = 1)) # 在数据框1的列最后添加DF2

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],

'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],

'key': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1']})

#

df2 = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1'],

'D': ['D0', 'D1']},

index=['K0', 'K1'])

print(df1.join(df2,on = 'key')) # 通过关键字key链接DF1和DF2

#

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,5),columns=list('ABCDE')) print(df)

print(df.describe()) #得出数据框的描述性统计 print(df.mean()) #得出每一列的评价值 print(df.corr()) # 得出每一列和其他列的相关系数 print(df.count()) # 得出每一列中的非空值个数 print(df.max()) # 得出每一列的最大数 print(df.min()) # 得出每一列的最小数 print(df.median) # 得出每一列的中位数 print(df.std()) # 得出每一列的标准差

本文由 所长 创作，采用 知识共享署名4.0 国际许可协议进行许可 本站文章除注明转载/出处外，均为本站原创或翻译，转载前请务必署名 最后编辑时间为: Apr 23, 2018 at 02:39 am