（Pandas）Python做数据处理必选框架之一！（二）：附带案例分析；刨析DataFrame结构和其属性；学会访问具体元素；判断元素是否存在；元素求和、求标准值、方差、去重、删除、排序...

凉凉心.

发布于 2025-10-13 17:52:32

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DataFrame结构

每一列都属于Series类型，不同列之间数据类型可以不一样，但同一列的值类型必须一致。

DataFrame拥有一个总的 idx记录列，该列记录了每一行的索引

创建DataFrame

import pandas as pd
import numpy as np
s1 = pd.Series([1,2,3,4,5])
s2 = pd.Series([6,7,8,9,10])
df = pd.DataFrame({'key1':s1,'key2':s2})
print(df)
'''
   key1  key2
0     1     6
1     2     7
2     3     8
3     4     9
4     5    10
'''

# 字典创建
df2 = pd.DataFrame({
    'col1': pd.Series(['a','b']),
    'col2': pd.Series([1,2,3])
},index=[5,3,1,2],columns=['col2','col1'])
print(df2)
'''
   col2 col1
5   NaN  NaN
3   NaN  NaN
1   2.0    b
2   3.0  NaN
'''

在DataFrame中，若列之间的元素个数不匹配，且使用Series填充时，在DataFrame里空值会显示为NaN

当列之间元素个数不匹配，并且不使用Series填充，会报错

df2 = pd.DataFrame({
 'col1': ['a','b'],
 'col2': [1,2,3]
},index=[5,3,1,2],columns=['col2','col1'])

报错： Check the length of data matches the length of the index.

ValueError: Length of values (3) does not match length of index (4)

在指定了index 属性显示情况下，会按照index的位置进行排序，默认是 [0,1,2,3,...] 从0索引开始正序排序行。当指定index后，指定的index记录不存在值，则回填NaN

同时columns属性也是一样，指定列名按照给定的 columns 数组顺序排序。

若指定columns列不存在，则回填NaN

正常数据：

student = pd.DataFrame({
    'name': ['zhangsan','lisi','wangwu'],
    'age':[18,15,17],
    'sex':['男','女','男'],
},index=[0,1,2],columns=['name','sex','age'])
print(student)
'''
       name sex  age
0  zhangsan   男   18
1      lisi   女   15
2    wangwu   男   17
'''

DataFrame属性

属性	说明	属性	说明
index	DataFrame的索引对象	size	DataFrame的元素个数
values	DataFrame的值	loc[]	显示索引，按行列标签索引或切片
dtypes	DataFrame的元素类型	iloc[]	隐式索引，按行列标签索引或切片
shape	DataFrame的形状	at[]	使用行列标签访问单个元素
ndim	DataFrame的维度	iat[]	使用行列位置访问单个元素
T	行列转置

基本信息

print('行索引：',student.index)
print('列标签：',student.columns)
print('值：')
print(student.values)
'''
行索引： Index([0, 1, 2], dtype='int64')
列标签： Index(['name', 'sex', 'age'], dtype='object')
值：
[['zhangsan' '男' 18]
 ['lisi' '女' 15]
 ['wangwu' '男' 17]]
'''

print(student.T.values) # 转置后可以获得每一列的值
'''
[['zhangsan' 'lisi' 'wangwu']
 ['男' '女' '男']
 [18 15 17]]
'''

print(student.name.values) # 获得指定列的值
#  ['zhangsan' 'lisi' 'wangwu']

print('形状：',student.shape)
print('维度：',student.ndim)
print('元素个数：',student.size)
print('元素类型：')
print(student.dtypes)
'''
形状： (3, 3)
维度： 2
元素个数： 9
元素类型：
name    object
sex     object
age      int64
dtype: object
'''

行列转置

student.T
'''
			0			1		2
name	zhangsan	lisi	wangwu
sex			男		女		男
age			18		 15		 17
'''

获取元素

'''
name	sex	age
1	zhangsan	男	18
2	lisi	女	15
3	wangwu	男	17
'''

# 获取元素 loc iloc at iat
# 获取某行 loc包含0内，是真正的第x行；iloc则是索引值来取
print('loc',student.loc[2])
'''
loc name    lisi
sex        女
age       15
Name: 2, dtype: object
'''
print('iloc',student.iloc[2])
'''
iloc name    wangwu
sex          男
age         17
Name: 3, dtype: object
'''

loc[row,col]，若没有逗号隔开，默认填写的是row

当填写字符串时，DataFrame找的是col，而没有row时就会报错，所以，下列写法是错误的

student.loc['name']

筛选指定列：

student.loc[:,'name'] # 'name'列的所有行

student.loc[2:,'age'] # 从第2行开始到结束的 age列 的行内容
student.loc[:2,'sex'] 
student.loc[1:2,['name','age']] # 获得从1到2行的name、age列信息
student.loc[1:2,'name':'age'] # 获得从 1到2行 的 name到age列 的信息

iloc也可以做到，只是将显示的列名，换成了索引

获取单个元素

loc和iloc的获取方法

student.iloc[1,0] # lisi
student.loc[1,'name'] # zhangsan

本质就是二维数组，确定行列即可获得单个元素

at 和 iat

与loc使用一致，不过只能用于获取单个元素

print(student.at[1,'age']) # 18
print(student.iat[0,0]) # zhangsan

访问元素

# 获取单列数据
print(student['name']) # 返回Series
print(student.name) # 返回Series
print(student.loc[:,'name']) # 返回Series

print(student[['name']]) # DataFrame
print(student[['name','age']]) # DataFrame

直接用中括号访问列名，可以获得对应列的数据

使用 . 调出对应列也可以获得对应列的数据
两种方法，与上文使用 loc[:,x] 获取列数据是一样的

若嵌套数组获得列，则可以筛选多个列出来，但返回出来的类型是DataFrame

筛选

student[student.age>17]

i =  a.score.sort_values(ascending=False).index[0]
a.iloc[i] # 根据索引找到对应行

与SQL语言一致，将DataFrame看成数据库来使用会更易于理解

常用方法：

方法	说明	方法	说明
head()	查看前n行数据，默认5行	max()	最大值
tail()	查看后n行数据，默认5行	var()	方差
isin()	判断元素是否包含在参数集合中	std()	标准差
isna()	判断是否未缺失值（如 NaN 或 None）	median()	中位数
sum()	求和，自动忽略缺失值	mode()	众数(可返回多个)
mean()	平均值	quantile(a)	分位数，a取0~1之间
min()	最小值	describe()	常见统计信息（count、mean、std、min、25%、50%、75%、max）
value_counts()	每个唯一值的出现次数	sort_values()	按值排序
count()	非缺失值数量	sort_index()	按索引排序
nunique()	唯一值个数（去重）	unique()	获取去重后的值数组
drop_duplicates()	去除重复项	sample()	随机抽样
replace()	替换值	groupby()	根据列名进行分组
nlargest()	返回某列最大的n条数据	nsmallest()	放回某列最小的n条数据

判断存在

print(student.isin(['zhangsan'])) # 判断student中是否含有'zhangsan'的元素
'''
    name    sex    age   addr
1   True  False  False  False
2  False  False  False  False
3  False  False  False  False
'''

student['addr'] = pd.Series(['','长沙','广州']) # 因为student中的索引是1开始，而新添加的Series索引从0开始，所以索引0处会在DataFrame中抹去；这里索引0填一个空值即可
print(student.isna()) # 判断student中是否NaN
'''
    name    sex    age   addr
1  False  False  False  False
2  False  False  False   True
3  False  False  False   True
'''

求和、标准值…

print(student.age.sum()) # 求和
print(student.age.max()) # 最大值
print(student.age.min()) # 最小值
print(student.age.var()) # 方差
print(student.age.std()) # 标准差
print(student.age.mean()) # 平均值
print(student.age.mode()) # 众数
print(student.age.quantile(0.25)) # 分位数
'''
50

18

15

2.3333333333333335

1.5275252316519468

16.666666666666668

0    15
1    17
2    18
Name: age, dtype: int64

16.0
'''

信息

a = pd.DataFrame({
    'name':pd.Series(['zhangsan','lisi','wangwu','zhaogang','liumin','jack','tom']),
    'sex':pd.Series(['男','女','女','女','男','女','男']),
    'age':pd.Series([18,20,22,19,16,19,18]),
    'score':pd.Series([66.6,88.1,90,95,88.2,75.5,50]),
    'class':pd.Series(['A','B','A','C','C','B','A'])
})
a

print(a.describe())
'''
	age	score
count	7.000000	7.000000
mean	18.857143	79.057143
std	1.864454	16.080201
min	16.000000	50.000000
25%	18.000000	71.050000
50%	19.000000	88.100000
75%	19.500000	89.100000
max	22.000000	95.000000
'''

次数与重复次数

print(a.count())
print(a.value_counts())
'''
name     7
sex      7
age      7
score    7
class    7
dtype: int64

name      sex  age  score  class
jack      女    19   75.5   B        1
lisi      女    20   88.1   B        1
liumin    男    16   88.2   C        1
tom       男    18   50.0   A        1
wangwu    女    22   90.0   A        1
zhangsan  男    18   66.6   A        1
zhaogang  女    19   95.0   C        1
Name: count, dtype: int64
'''

去重与检查重复数值

print(a.drop_duplicates())# 去除重复值
print(a.duplicated()) # 检查是否重复
print(a.duplicated(subset=['class'])) 
'''
0    False
1    False
2     True
3    False
4     True
5     True
6     True
7     True
dtype: bool
'''

替换和累计和

print(a.replace('jack','rix'))
'''
       name sex  age  score class
0  zhangsan   男   18   66.6     A
1      lisi   女   20   88.1     B
2    wangwu   女   22   90.0     A
3  zhaogang   女   19   95.0     C
4    liumin   男   16   88.2     C
5       rix   女   19   75.5     B
6       tom   男   18   50.0     A
7       rix   女   19   75.5     B
'''

累积和：cumsum()

print(a.cumsum())
'''
0     66.6
1    154.7
2    244.7
3    339.7
4    427.9
5    503.4
6    553.4
7    628.9
Name: score, dtype: float64
'''
print(a.score.cumsum())
'''
                                          name       sex  age  score     class
0                                     zhangsan         男   18   66.6         A
1                                 zhangsanlisi        男女   38  154.7        AB
2                           zhangsanlisiwangwu       男女女   60  244.7       ABA
3                   zhangsanlisiwangwuzhaogang      男女女女   79  339.7      ABAC
4             zhangsanlisiwangwuzhaogangliumin     男女女女男   95  427.9     ABACC
5         zhangsanlisiwangwuzhaogangliuminjack    男女女女男女  114  503.4    ABACCB
6      zhangsanlisiwangwuzhaogangliuminjacktom   男女女女男女男  132  553.4   ABACCBA
7  zhangsanlisiwangwuzhaogangliuminjacktomjack  男女女女男女男女  151  628.9  ABACCBAB
'''

按列累计和，若存在字符串，那么字符串之间也会累计追加；

按行累计和，若一行中存在字符串，会报错

排序

print(a.sort_index(ascending=False)) # 根据索引值倒叙排序
'''
       name sex  age  score class
7      jack   女   19   75.5     B
6       tom   男   18   50.0     A
5      jack   女   19   75.5     B
4    liumin   男   16   88.2     C
3  zhaogang   女   19   95.0     C
2    wangwu   女   22   90.0     A
1      lisi   女   20   88.1     B
0  zhangsan   男   18   66.6     A
'''

print(a.sort_values(by='score'))
print(a.sort_values(by=['score','age'],ascending=[True,False]))
'''
       name sex  age  score class
6       tom   男   18   50.0     A
0  zhangsan   男   18   66.6     A
5      jack   女   19   75.5     B
7      jack   女   19   75.5     B
1      lisi   女   20   88.1     B
4    liumin   男   16   88.2     C
2    wangwu   女   22   90.0     A
3  zhaogang   女   19   95.0     C
       name sex  age  score class
6       tom   男   18   50.0     A
0  zhangsan   男   18   66.6     A
5      jack   女   19   75.5     B
7      jack   女   19   75.5     B
1      lisi   女   20   88.1     B
4    liumin   男   16   88.2     C
2    wangwu   女   22   90.0     A
3  zhaogang   女   19   95.0     C
'''

还有一种方式可以对单列排序

a.score.sort_values(ascending=False)
'''
3    95.0
2    90.0
4    88.2
1    88.1
7    75.5
5    75.5
0    66.6
6    50.0
Name: score, dtype: float64
'''

最大值和最小值

print(a.nlargest(1,columns=['score'])) # 直接返回行
'''
       name sex  age  score class
3  zhaogang   女   19   95.0     C
'''
print(a.nlargest(2,columns=['score','age'])) 
'''
       name sex  age  score class
3  zhaogang   女   19   95.0     C
2    wangwu   女   22   90.0     A
'''
print(a.nsmallest(1,columns='score')) # 返回score最小值所在的行
'''
  name sex  age  score class
6  tom   男   18   50.0     A
'''

案例分析

学生成绩分析

场景:某班级的学生成绩数据如下，请完成以下任务:

计算每位学生的总分和平均分。
找出数学成绩高于90分或英语成绩高于85分的学生。
按总分从高到低排序，并输出前3名学生。

源码

data ={
'姓名':['张三','李四','王五','赵六','钱七'],'数学':[85,92,78,88,95],
'英语':[90,88,85,92,80],'物理':[75,80,88,85,90]}

解题

# 计算每位学生的总分和平均分。
b['总分'] = b[['数学','英语','物理']].sum(axis=1)
b['平均分'] = b[['数学','英语','物理']].mean(axis=1)
print(b)
'''
   姓名  数学  英语  物理   总分        平均分
0  张三  85  90  75  250  83.333333
1  李四  92  88  80  260  86.666667
2  王五  78  85  88  251  83.666667
3  赵六  88  92  85  265  88.333333
4  钱七  95  80  90  265  88.333333
'''

# 找出数学成绩高于90分或英语成绩高于85分的学生。
b[(b['数学']>90) | (b['英语']>85)]
'''
	姓名	数学	英语	物理	总分	平均分
0	张三	85	90	75	250	83.333333
1	李四	92	88	80	260	86.666667
3	赵六	88	92	85	265	88.333333
4	钱七	95	80	90	265	88.333333
'''

# 按总分从高到低排序，并输出前3名学生。
b.sort_values(by='总分',ascending=False).head(3)
'''
	姓名	数学	英语	物理	总分	平均分
4	钱七	95	80	90	265	88.333333
3	赵六	88	92	85	265	88.333333
1	李四	92	88	80	260	86.666667
'''

销售数据分析

场景:某公司销售数据如下，请完成以下任务:

计算每种产品的总销售额(销售额 = 单价 x 销量)
找出销售额最高的产品。
按销售额从高到低排序，并输出所有产品信息。

源码

data ={
'产品名称':['A','B','C','D'],'单价':[100,150,200,120],'销量':[50,30,20,40]
}
df = pd.DataFrame(data)
'''
  产品名称   单价  销量
0    A  100  50
1    B  150  30
2    C  200  20
3    D  120  40
'''

解码

# 计算每种产品的总销售额(销售额 = 单价 x 销量)
df['总销售额'] = df['单价'] * df['销量']
print(df)
'''
  产品名称   单价  销量  总销售额
0    A  100  50  5000
1    B  150  30  4500
2    C  200  20  4000
3    D  120  40  4800
'''

# 找出销售额最高的产品。
# df.sort_values('总销售额').tail(1)
df.nlargest(1,columns='总销售额')
'''
	产品名称	单价	销量	总销售额
0	A	100	50	5000
'''

# 按销售额从高到低排序，并输出所有产品信息。
df.sort_values('总销售额',ascending=False)
'''
	产品名称	单价	销量	总销售额
0	A	100	50	5000
3	D	120	40	4800
1	B	150	30	4500
2	C	200	20	4000
'''

电商用户行为分析

场景:某电商平台的用户行为数据如下，请完成以下任务:

计算每位用户的总消费金额(消费金额 = 商品单价 x 购买数量)
找出消费金额最高的用户，并输出其所有信息
计算所有用户的平均消费金额(保留2位小数)
统计电子产品的总购买数量

源码：

data ={
'用户ID':[101,102,103,104,105],
'用户名':['Alice','Bob','Charlie','David','Eve'],
'商品类别':['电子产品','服饰','电子产品','家居','服饰'],
'商品单价':[1200,300,800,150,200],'购买数量':[1,3,2,5,4]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
'''
   用户ID      用户名  商品类别  商品单价  购买数量
0   101    Alice  电子产品  1200     1
1   102      Bob    服饰   300     3
2   103  Charlie  电子产品   800     2
3   104    David    家居   150     5
4   105      Eve    服饰   200     4
'''

解码

# 计算每位用户的总消费金额(消费金额 = 商品单价 x 购买数量)
df['总消费金额'] = df['商品单价'] * df['购买数量']
print(df)
'''
   用户ID      用户名  商品类别  商品单价  购买数量  总消费金额
0   101    Alice  电子产品  1200     1   1200
1   102      Bob    服饰   300     3    900
2   103  Charlie  电子产品   800     2   1600
3   104    David    家居   150     5    750
4   105      Eve    服饰   200     4    800
'''

# 找出消费金额最高的用户，并输出其所有信息
df.nlargest(1,'总消费金额')
'''
	用户ID	用户名	商品类别	商品单价	购买数量	总消费金额
2	103		Charlie	电子产品	800			2			1600
'''

# 计算所有用户的平均消费金额(保留2位小数)
df['总消费金额'].mean()
# np.float64(1050.0)

# 统计电子产品的总购买数量
df.where(df['商品类别'] == '电子产品').dropna()['购买数量'].sum()
# np.float64(3.0)

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