pandas資料的索引操作

# coding: utf-8

# # series索引
# ## 行索引
import pandas as pd
import numpy as np
ser_obj = pd.series(range(5),index=['a','b','c','d','e'])
print ser_obj
# 行索引獲單個值
print ser_obj['b'],ser_obj['e']
# 切片索引
print ser_obj[1:3]
print ser_obj['b':'d']
# 不連續索引
print ser_obj[[0,2,4]]
print ser_obj[['a','e','d']]
# 布林索引
arr = np.arange(5)
print ser_obj[arr>2]
# # dateframe索引
# ## 行索引
# ## 列索引
df_obj = pd.dataframe(np.random.rand(5,4))
print df_obj
df_obj = pd.dataframe(np.random.rand(5,4),columns=['a','b','c','d'],
index=['a','b','c','d','e'])
print df_obj
# 通過屬性設定行索引和列索引
#df_obj.columns = 
#df_obj.index = 
#列索引
print df_obj['a']
print df_obj['b']
print 
type(df_obj['c'])
print df_obj[['a']]
print df_obj[['b']]
print 
type(df_obj['c'])
print df_obj[['a','c','d']]
# # pandas 的三種索引方式
# * 位置索引：012345
# * 標籤索引：'a','b','c'
# * 混合索引：標籤索引和位置索引同時使用
ser_obj = pd.series(range(5),index=['a','b','c','d','e'])
# 標籤索引
print ser_obj['b':'e']
print ser_obj.loc['b':'e']
# 位置索引
print ser_obj[0:2]
print ser_obj.iloc[0:2]
# #混合索引,用在dataframe中
# print df_obj
# print df_obj.ix[0:2,'a':'b'] #先按行索引的位置取值，再按列索引的標籤取值
# print df_obj.ix[0:2,0:2] ##先按行索引的位置取值，再按列索引的位置取值
# # 運算與對其
# * 按照索引進行對其運算
# * series 按行索引對齊運算
# * dataframe 按照行索引和列索引對齊運算
s1 = pd.series(range(10,20),index=range(10))
s2 = pd.series(range(20,25),index=range(5))
print s1
print s2
# series 對齊運算,如果兩個物件中的某行資料只有乙個物件有資料，另乙個物件沒有，
那麼這一行的值為nan
s1 + s2
df1 = pd.dataframe(np.ones((2,2)),columns=['a','b'])
df2 = pd.dataframe(np.ones((3,3)),columns=['a','b','c'])
print df1
print df2
# dataframe 對齊運算
df1 + df2
print s1 + s2
print 
'*****'
# fill_value() 在對齊時如果一方沒有資料可以採用fill_value()的值，保證對齊
s1.add(s2,fill_value=20)
# fill_value():add(+),sub(-),div(*),mul(/)
# fillna()函式
s3 = s1+s2
print s3
print s3.fillna(-1) # -1只是表示一種資料異常的狀態，不讓它顯示nan
df3 = df1+df2
print df3.fillna(10)
df1.add(df2,fill_value=1)
# # 其他函式
# # 
#求絕對值的函式
df = pd.dataframe(np.random.randn(5,4))
print df
print np.abs(df)
f = lambda x:x.max()
# ,axis=1,該引數值預設為0表示列，1表示行
f = lambda x:abs(x)
f = lambda x:'%.2f'%x
# sort_index():按索引排序
# sort_values():按值排序
s = pd.series(range(10,15),index = np.random.randint(5,size=5))
print s
print s.sort_index()
print s.sort_values()
#dataframe排序時注意區分按照行資料排序，還是按照列資料進行排序
df=pd.dataframe(np.random.randn(3,4),columns=np.random.randint(4,size=4),index=np.random.randint(3,size=3))
print df
df.sort_index()
df.sort_index(axis=1)
df.sort_index(axis=1,ascending=false) # ascending=false 
按照降序進行排列，ascending=true 按照公升序進行排列
# dataframe 按值進行排序
df = pd.dataframe(np.random.randn(3,4),index=[1,2,3],columns=[1,2,3,4])
df.sort_values(by=2,ascending=false) #by:要排序的列號，ascending調整公升降序
# 按多列排序;多列排序的時候優先根據第乙個列排序，如果第一列有相同資料，再按第二列排序
print df.sort_values(by=[2,3],ascending =[0,1])
# 關於缺失資料的相關方法
#isnull()：判斷所有資料書否為nan，返回有個bool陣列
df = pd.dataframe([np.random.randn(3),[1,np.nan,np.nan],
[2,np.nan,np.nan],[3,np.nan,np.nan]])
print df
print df.isnull()
#dropna():根據行刪除資料，只要本行中含有nan，就將其刪除
print df.dropna()

pandas分層索引的操作

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資料分析工具Pandas 索引操作總結

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