Python Pandas庫函式文件API

2021-08-22 13:05:22 字數 2382 閱讀 1776

關鍵縮寫和包匯入

縮寫:df:任意的pandas dataframe物件

s:任意的pandas series物件

匯入包:

import pandas as pd

import numpy as np

匯入資料

pd.read_csv(filename):從csv檔案匯入資料

pd.read_table(filename):從限定分隔符的文字檔案匯入資料

pd.read_excel(filename):從excel檔案匯入資料

pd.read_sql(query, connection_object):從sql表/庫匯入資料

pd.read_json(json_string):從json格式的字串匯入資料

pd.read_html(url):解析url、字串或者html檔案,抽取其中的tables**

pd.read_clipboard():從你的貼上板獲取內容,並傳給read_table()

pd.dataframe(dict):從字典物件匯入資料,key是列名,value是資料

匯出資料

df.to_csv(filename):匯出資料到csv檔案

df.to_excel(filename):匯出資料到excel檔案

df.to_sql(table_name, connection_object):匯出資料到sql表

df.to_json(filename):以json格式匯出資料到文字檔案

建立測試物件

pd.dataframe(np.random.rand(20,5)):建立20行5列的隨機數組成的dataframe物件

pd.series(my_list):從可迭代物件my_list建立乙個series物件

df.index = pd.date_range(『1900/1/30』, periods=df.shape[0]):增加乙個日期索引

檢視、檢查資料資料選取

df[col]:根據列名,並以series的形式返回列

df[[col1, col2]]:以dataframe形式返回多列

s.iloc[0]:按位置選取資料

s.loc[『index_one』]:按索引選取資料

df.iloc[0,:]:返回第一行

df.iloc[0,0]:返回第一列的第乙個元素

資料清理

df.columns = [『a』,』b』,』c』]:重新命名列名

pd.isnull():檢查dataframe物件中的空值,並返回乙個boolean陣列

pd.notnull():檢查dataframe物件中的非空值,並返回乙個boolean陣列

df.dropna():刪除所有包含空值的行

df.dropna(axis=1):刪除所有包含空值的列

df.dropna(axis=1,thresh=n):刪除所有小於n個非空值的行

df.duplicated():判斷重複資料記錄

df.drop_duplicates():刪除資料記錄,可指定特定列或全部

df.fillna(x):用x替換dataframe物件中所有的空值

s.astype(float):將series中的資料型別更改為float型別

s.replace(1,』one』):用『one』代替所有等於1的值

s.replace([1,3],[『one』,』three』]):用』one』代替1,用』three』代替3

df.rename(columns=lambda x: x + 1):批量更改列名

df.rename(columns=):選擇性更改列名

df.set_index(『column_one』):更改索引列

df.rename(index=lambda x: x + 1):批量重新命名索引

資料處理:filter、sort和groupby資料合併資料統計

df.describe():檢視資料值列的匯**計

df.mean():返回所有列的均值

df.corr():返回列與列之間的相關係數

df.count():返回每一列中的非空值的個數

df.max():返回每一列的最大值

df.min():返回每一列的最小值

df.median():返回每一列的中位數

df.std():返回每一列的標準差

Python Pandas的apply函式使用示例

資料大致是這個樣子 美國人口普查資料 以每個州人口最多的 3 個縣的人口總和為這個州人口的衡量標準,哪 3 個州人口最多?在 2010 年至 2015 年間人口變化幅度最大的是哪個縣?先按州分組,再對每個州內的縣進行排序選出人口最多的 3 個縣求和,作為每個州的人口數,最後排序。對於每個縣,計算 2...

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