Python Pandas学习之Pandas数据结构详解

1 Pandas介绍

2008年WesMcKinney开发出的库

专门用于数据挖掘的开源python库

以Numpy为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势

基于matplotlib，能够简便的画图

独特的数据结构

Numpy已经能够帮助我们处理数据，能够结合matplotlib解决部分数据展示等问题，那么pandas学习的目的在什么地方呢？

• 增强图表可读性
• 便捷的数据处理能力
• 读取文件方便
• 封装了Matplotlib、Numpy的画图和计算

2 Pandas数据结构

Pandas中一共有三种数据结构，分别为：Series、DataFrame和MultiIndex（老版本中叫Panel ）。

其中Series是一维数据结构，DataFrame是二维的表格型数据结构，MultiIndex是三维的数据结构。

2.1 Series

Series是一个类似于一维数组的数据结构，它能够保存任何类型的数据，比如整数、字符串、浮点数等，主要由一组数据和与之相关的索引两部分构成。

2.1.1 Series的创建

# 导入pandas
import pandas as pd

pd.Series(data=None, index=None, dtype=None)

参数：

• data：传入的数据，可以是ndarray、list等
• index：索引，必须是唯一的，且与数据的长度相等。如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。
• dtype：数据的类型

指定索引创建：

pd.Series([6.7,5.6,3,10,2], index=[1,2,3,4,5])

通过字典数据创建

color_count = pd.Series({'red':100, 'blue':200, 'green': 500, 'yellow':1000})
color_count

2.1.2 Series的属性

为了更方便地操作Series对象中的索引和数据，Series中提供了两个属性index和values

1.index

color_count.index

# 结果
Index(['blue', 'green', 'red', 'yellow'], dtype='object')

2.values

color_count.values

# 结果
array([ 200,  500,  100, 1000])

当然也可以使用索引来获取数据：

color_count[2]

# 结果
100

2.2 DataFrame

DataFrame是一个类似于二维数组或表格(如excel)的对象，既有行索引，又有列索引。

• 行索引，表明不同行，横向索引，叫index，0轴，axis=0
• 列索引，表名不同列，纵向索引，叫columns，1轴，axis=1

2.2.1 DataFrame的创建

# 导入pandas
import pandas as pd

pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None)

参数：

• index：行标签。如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。
• columns：列标签。如果没有传入索引参数，则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。

举例：创建学生成绩表

# 生成10名同学，5门功课的数据
score = np.random.randint(40, 100, (10, 5))

# 结果
array([[46, 93, 49, 70, 53],
       [42, 86, 65, 50, 87],
       [41, 74, 44, 87, 64],
       [62, 57, 45, 46, 86],
       [82, 46, 72, 85, 63],
       [82, 77, 61, 55, 41],
       [48, 41, 48, 52, 58],
       [90, 53, 95, 96, 78],
       [77, 49, 51, 76, 56],
       [79, 91, 75, 95, 66]])

但是这样的数据形式很难看到存储的是什么的样的数据，可读性比较差！！

问题：如何让数据更有意义的显示？

# 使用Pandas中的数据结构
score_df = pd.DataFrame(score)

增加行、列索引：

# 构造行索引序列
subjects = ["语文", "数学", "英语", "物理", "化学"]

# 构造列索引序列
stu = ['同学' + str(i) for i in range(score.shape[0])]

# 添加行索引
data = pd.DataFrame(score, columns=subjects, index=stu)

2.2.2 DataFrame的属性

1.shape

data.shape

# 结果
(10, 5)

2.index

DataFrame的行索引列表

data.index

# 结果
Index(['同学0', '同学1', '同学2', '同学3', '同学4', '同学5', '同学6', '同学7', '同学8', '同学9'], dtype='object')

3.columns

DataFrame的列索引列表

data.columns

# 结果
Index(['语文', '数学', '英语', '政治', '体育'], dtype='object')

4.values

直接获取其中array的值

data.values

array([[46, 93, 49, 70, 53],
       [42, 86, 65, 50, 87],
       [41, 74, 44, 87, 64],
       [62, 57, 45, 46, 86],
       [82, 46, 72, 85, 63],
       [82, 77, 61, 55, 41],
       [48, 41, 48, 52, 58],
       [90, 53, 95, 96, 78],
       [77, 49, 51, 76, 56],
       [79, 91, 75, 95, 66]])

5.T

转置

data.T

输出结果：

6.head(5)：显示前5行内容 （很常用）

如果不补充参数，默认5行。填入参数N则显示前N行

data.head(5)

7.tail(5):显示后5行内容

如果不补充参数，默认5行。填入参数N则显示后N行

data.tail(5)

2.2.3 DatatFrame索引的设置

1.修改行列索引值

stu = ["学生_" + str(i) for i in range(score_df.shape[0])]

# 必须整体全部修改
data.index = stu

注意：以下修改方式是错误的

# 错误修改方式
data.index[3] = '学生_3'  #  错误

2.重设索引

reset_index(drop=False)

• 设置新的下标索引
• drop:默认为False，不删除原来索引，如果为True,删除原来的索引值

# 重置索引,drop=False
data.reset_index()

3.以某列值设置为新的索引

set_index(keys, drop=True)

• keys : 列索引名成或者列索引名称的列表
• drop : boolean, default True.当做新的索引，删除原来的列

df = pd.DataFrame({'month': [1, 4, 7, 10],
                    'year': [2012, 2014, 2013, 2014],
                    'sale':[55, 40, 84, 31]})
                    
 df = df.set_index(['year', 'month'])

注：通过刚才的设置，这样DataFrame就变成了一个具有MultiIndex的DataFrame。

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