pandas 상세 설명
9146 단어 데이터 분석
Series ， （ NumPy ） （ ） 。
Series：
In [4]: obj = Series([4, 7, -5, 3])
In [5]: obj
Out[5]:
0 4
1 7
2 -5
3 3
：axis=0 ：axis=1 [ ][ ]
DataFrame ， ， （ 、 、 ）。
DataFrame ， Series （ ）。
（ R data.frame），DataFrame 。
，DataFrame （ 、 ）。
import pandas as pd
data = {'state': ['Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Nevada', 'Nevada'],
'year': [2000, 2001, 2002, 2001, 2002],
'pop': [1.5, 1.7, 3.6, 2.4, 2.9]}
frame = pd.DataFrame(data)
In [38]: frame
Out[38]:
pop state year
0 1.5 Ohio 2000
1 1.7 Ohio 2001
2 3.6 Ohio 2002
3 2.4 Nevada 2001
4 2.9 Nevada 2002
3. DateFrame
（1）df.index #
（2）df.columns #
（3）df.shape # DateFrame shape
（4）df.head(5) # 5
（5）df.tail(5) # 5
（6）df.dtypes #
（7）df.info() # （ ）， 、 、 、
（8）df.values #
isin
delete ， index
drop ， index
data.drop(['Colorado', 'Ohio'])
frame.drop(['year'], axis=1)
frame.drop([0, 1], axis=0) 0 1
frame = frame.drop(['year'], axis=1)
insert ， index
frame.insert(1, 'year', [2012, 2013, 2015, 2017, 2014]) 2 （ 0 ）
unique index
rename , DataFrame.rename(mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, copy=True, inplace=False, level=None)
frame.rename(columns={'built':'bui'}, inplace=True) inplace True
， ， frame = frame.rename(columns={'built':'bui'}, inplace=True)
frame.rename(index={0:'bu'}, inplace=False)
frame.rename(index={0:'bu'}, columns={'year': 'day'}, inplace=False)
reindex obj3.reindex(range(6), method='ffill')
method：
ffill pad
bfill backfill
：
del
In [5]:
del odata['date']
.pop ，
In [6]:
spring = odata.pop('spring')
.drop()
drop ， ， inplace
In [8]:
withoutSummer = odata.drop(['summer'],axis=1)
：
In [112]: data = DataFrame(np.arange(16).reshape((4, 4)),
...: index=['Ohio', 'Colorado', 'Utah', 'New York'],
...: columns=['one', 'two', 'three', 'four'])
In [113]: data
Out[113]:
one two three four
Ohio 0 1 2 3
Colorado 4 5 6 7
Utah 8 9 10 11
New York 12 13 14 15
In [114]: data['two'] In [115]: data[['three', 'one']]
Out[114]: Out[115]:
Ohio 1 three one
Colorado 5 Ohio 2 0
Utah 9 Colorado 6 4
New York 13 Utah 10 8
Name: two New York 14 12
。 ：
In [116]: data[:2] In [117]: data[data['three'] > 5]
Out[116]: Out[117]:
one two three four one two three four
Ohio 0 1 2 3 Colorado 4 5 6 7
Colorado 4 5 6 7 Utah 8 9 10 11
New York 12 13 14 15
DataFrame
obj[val] Dataframe 。 ： 、 、 f.ix[:2, :5] ，
obj.ix[val] Dataframe
obj.ix[:, val] f.ix[:, 3]
obj.ix[val1, val2]
In[62]:f['drink']
Out[62]:
0 0
1 1
2 2
Name: drink, dtype: int64
loc iloc column value
df.loc['one'].T
Out[67]:
（column） （one）
id 1001
date 2013-01-02 00:00:00
city Beijing
age 23
category 100-A
price 1200
name 0
Name: one, dtype: object
df.ix[:3]
（sorting） 。
（ ）， sort_index ， ：
Series
In [169]: obj = Series(range(4), index=['d', 'a', 'b', 'c'])
In [170]: obj.sort_index()
Out[170]:
a 1
b 2
c 3
d 0
Series ， order ：
In [175]: obj = Series([4, 7, -3, 2])
In [176]: obj.order()
Out[176]:
2 -3
3 2
0 4
1 7
DataFrame， ：
In [171]: frame = DataFrame(np.arange(8).reshape((2, 4)), index=['three', 'one'],
...: columns=['d', 'a', 'b', 'c'])
In [172]: frame.sort_index() In [173]: frame.sort_index(axis=1)
Out[172]: Out[173]:
d a b c a b c d
one 4 5 6 7 three 1 2 3 0
three 0 1 2 3 one 5 6 7 4
5-8 method 。DataFrame ：
In [187]: frame = DataFrame({'b': [4.3, 7, -3, 2], 'a': [0, 1, 0, 1],
...: 'c': [-2, 5, 8, -2.5]})
In [188]: frame In [189]: frame.rank(axis=1, method='average')
Out[188]: Out[189]:
a b c a b c
0 0 4.3 -2.0 0 2 3 1
1 1 7.0 5.0 1 1 3 2
2 0 -3.0 8.0 2 2 1 3
3 1 2.0 -2.5 3 2 3 1
average ： ，
min
max
first
axis Dataframe 0， 1
count NA
describe series Dataframe；
min,max
argmin,argmax
idxmin,idxmax
quantile （0 1）
sum
mean
median （50% ）
mad
var
std
diff
cumsum
cummin cummax
cumprod
df.describe()
Out[45]:
id age price name
count 6.000000 6.00000 4.000000 6.000000
mean 1003.500000 36.50000 3299.500000 2.500000
std 1.870829 10.87658 1966.638503 1.870829
min 1001.000000 23.00000 1200.000000 0.000000
25% 1002.250000 32.00000 1899.750000 1.250000
50% 1003.500000 33.00000 3282.500000 2.500000
75% 1004.750000 41.50000 4682.250000 3.750000
max 1006.000000 54.00000 5433.000000 5.000000
isin series
unique Series ，
value_counts Series， ， ，
In [220]: obj.value_counts()
Out[220]:
c 3
a 3
b 2
d 1
dropna ，
fillna （ ffill bfill）
isnull ， ，
notnull isnull
In [235]: data = Series([1, NA, 3.5, NA, 7])
In [236]: data.dropna()
Out[236]:
0 1.0
2 3.5
4 7.0
read_csv 、URL、 。
read_table 、URL、 。 '\t'
read_fwf （ ， ）
read_clipboard ， read_table 。
path 、URL、
Sep / delimiter
header 。 0（ ）， header None
skiprows （ ）， （ 0 ）
index_col 。 / /
names ， header=None
na_values NA
comment （ ）
dayfirst ，
nrows （ ）
skip_footer （
encoding Unicode ， ，utf-8 utf-8
chunksize （ ）
chunker = pd.read_csv('ch06/ex6.csv', chunksize=1000)
tot = Series([])
for piece in chunker:
tot = tot.add(piece['key'].value_counts(), fill_value=0)
tot = tot.order(ascending=False)
：
In [877]: tot[:10]
Out[877]:
E 368
X 364
L 346
O 343
Q 340
M 338
J 337
F 335
K 334
H 330
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