pandas基本的功能是什么

小編給大家分享一下pandas基本的功能是什么，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲，下面讓我們一起去探討吧！

創(chuàng)新互聯(lián)堅(jiān)持“要么做到，要么別承諾”的工作理念，服務(wù)領(lǐng)域包括：成都網(wǎng)站制作、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機(jī)端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣等服務(wù)，滿足客戶于互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的柘城網(wǎng)站設(shè)計(jì)、移動(dòng)媒體設(shè)計(jì)的需求，幫助企業(yè)找到有效的互聯(lián)網(wǎng)解決方案。努力成為您成熟可靠的網(wǎng)絡(luò)建設(shè)合作伙伴！

Python 是開源的，它很棒，但是也無(wú)法避免開源的一些固有問(wèn)題：很多包都在做（或者在嘗試做）同樣的事情。如果你是 Python 新手，那么你很難知道某個(gè)特定任務(wù)的最佳包是哪個(gè)，你需要有經(jīng)驗(yàn)的人告訴你。有一個(gè)用于數(shù)據(jù)科學(xué)的包絕對(duì)是必需的，它就是 pandas。

pandas 最有趣的地方在于里面隱藏了很多包。它是一個(gè)核心包，里面有很多其他包的功能。這點(diǎn)很棒，因?yàn)槟阒恍枰褂?pandas 就可以完成工作。

pandas 相當(dāng)于 python 中 excel：它使用表（也就是 dataframe)，能在數(shù)據(jù)上做各種變換，但還有其他很多功能。

如果你早已熟知 python 的使用，可以直接跳到第三段。

讓我們開始吧：

import pandas as pd復(fù)制代碼

別問(wèn)為什么是「pd」而不是「p」，就是這樣。用就行了:)

pandas 最基本的功能

讀取數(shù)據(jù)

data = pd.read_csv( my_file.csv )
data = pd.read_csv( my_file.csv , sep= ; , encoding= latin-1 , nrows=1000, skiprows=[2,5])復(fù)制代碼

sep 代表的是分隔符。如果你在使用法語(yǔ)數(shù)據(jù)，excel 中 csv 分隔符是「;」，因此你需要顯式地指定它。編碼設(shè)置為 latin-1 來(lái)讀取法語(yǔ)字符。nrows=1000 表示讀取前 1000 行數(shù)據(jù)。skiprows=[2,5] 表示你在讀取文件的時(shí)候會(huì)移除第 2 行和第 5 行。

最常用的功能：read_csv, read_excel
其他一些很棒的功能：read_clipboard, read_sql

寫數(shù)據(jù)

data.to_csv( my_new_file.csv , index=None)復(fù)制代碼

index=None 表示將會(huì)以數(shù)據(jù)本來(lái)的樣子寫入。如果沒(méi)有寫 index=None，你會(huì)多出一個(gè)第一列，內(nèi)容是 1，2，3，...，一直到最后一行。

我通常不會(huì)去使用其他的函數(shù)，像.to_excel, .to_json, .to_pickle 等等，因?yàn)?to_csv 就能很好地完成工作，并且 csv 是最常用的表格保存方式。

檢查數(shù)據(jù)

Gives (#rows, #columns)復(fù)制代碼

給出行數(shù)和列數(shù)

data.describe()復(fù)制代碼

計(jì)算基本的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

查看數(shù)據(jù)

data.head(3)復(fù)制代碼

打印出數(shù)據(jù)的前 3 行。與之類似，.tail() 對(duì)應(yīng)的是數(shù)據(jù)的最后一行。

data.loc[8]復(fù)制代碼

打印出第八行

data.loc[8,  column_1 ]復(fù)制代碼

打印第八行名為「column_1」的列

data.loc[range(4,6)]復(fù)制代碼

第四到第六行（左閉右開）的數(shù)據(jù)子集

pandas 的基本函數(shù)

邏輯運(yùn)算

data[data[ column_1 ]== french ]
data[(data[ column_1 ]== french ) & (data[ year_born ]==1990)]
data[(data[ column_1 ]== french ) & (data[ year_born ]==1990) & ~(data[ city ]== London )]復(fù)制代碼

通過(guò)邏輯運(yùn)算來(lái)取數(shù)據(jù)子集。要使用 & (AND)、 ~ (NOT) 和 | (OR)，必須在邏輯運(yùn)算前后加上「and」。

data[data[ column_1 ].isin([ french ,  english ])]復(fù)制代碼

除了可以在同一列使用多個(gè) OR，你還可以使用.isin() 函數(shù)。

基本繪圖

matplotlib 包使得這項(xiàng)功能成為可能。正如我們?cè)诮榻B中所說(shuō)，它可以直接在 pandas 中使用。

data[ column_numerical ].plot()復(fù)制代碼

（）.plot() 輸出的示例

data[ column_numerical ].hist()復(fù)制代碼

畫出數(shù)據(jù)分布（直方圖）

.hist() 輸出的示例

%matplotlib inline復(fù)制代碼

如果你在使用 Jupyter，不要忘記在畫圖之前加上以上代碼。

更新數(shù)據(jù)

data.loc[8,  column_1 ] =  english
將第八行名為 column_1 的列替換為「english」復(fù)制代碼

data.loc[data[ column_1 ]== french ,  column_1 ] =  French復(fù)制代碼

在一行代碼中改變多列的值

好了，現(xiàn)在你可以做一些在 excel 中可以輕松訪問(wèn)的事情了。下面讓我們深入研究 excel 中無(wú)法實(shí)現(xiàn)的一些令人驚奇的操作吧。

中級(jí)函數(shù)

統(tǒng)計(jì)出現(xiàn)的次數(shù)

data[ column_1 ].value_counts()復(fù)制代碼

.value_counts() 函數(shù)輸出示例

在所有的行、列或者全數(shù)據(jù)上進(jìn)行操作

data[ column_1 ].map(len)復(fù)制代碼

len() 函數(shù)被應(yīng)用在了「column_1」列中的每一個(gè)元素上

.map() 運(yùn)算給一列中的每一個(gè)元素應(yīng)用一個(gè)函數(shù)

data[ column_1 ].map(len).map(lambda x: x/100).plot()復(fù)制代碼

pandas 的一個(gè)很好的功能就是鏈?zhǔn)椒椒ǎ╰omaugspurger.github.io/method-chai… 和.plot()）。

data.apply(sum)復(fù)制代碼

.apply() 會(huì)給一個(gè)列應(yīng)用一個(gè)函數(shù)。

.applymap() 會(huì)給表 (DataFrame) 中的所有單元應(yīng)用一個(gè)函數(shù)。

tqdm, 唯一的

在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)，pandas 會(huì)花費(fèi)一些時(shí)間來(lái)進(jìn)行.map()、.apply()、.applymap() 等操作。tqdm 是一個(gè)可以用來(lái)幫助預(yù)測(cè)這些操作的執(zhí)行何時(shí)完成的包（是的，我說(shuō)謊了，我之前說(shuō)我們只會(huì)使用到 pandas）。

from tqdm import tqdm_notebook
tqdm_notebook().pandas()復(fù)制代碼

用 pandas 設(shè)置 tqdm

data[ column_1 ].progress_map(lambda x: x.count( e ))復(fù)制代碼

用 .progress_map() 代替.map()、.apply() 和.applymap() 也是類似的。

在 Jupyter 中使用 tqdm 和 pandas 得到的進(jìn)度條

相關(guān)性和散射矩陣

data.corr()
data.corr().applymap(lambda x: int(x*100)/100)復(fù)制代碼

.corr() 會(huì)給出相關(guān)性矩陣

pd.plotting.scatter_matrix(data, figsize=(12,8))復(fù)制代碼

散點(diǎn)矩陣的例子。它在同一幅圖中畫出了兩列的所有組合。

pandas 中的高級(jí)操作

The SQL 關(guān)聯(lián)

在 pandas 中實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)是非常非常簡(jiǎn)單的

data.merge(other_data, on=[ column_1 ,  column_2 ,  column_3 ])復(fù)制代碼

關(guān)聯(lián)三列只需要一行代碼

分組

一開始并不是那么簡(jiǎn)單，你首先需要掌握語(yǔ)法，然后你會(huì)發(fā)現(xiàn)你一直在使用這個(gè)功能。

data.groupby( column_1 )[ column_2 ].apply(sum).reset_index()復(fù)制代碼

按一個(gè)列分組，選擇另一個(gè)列來(lái)執(zhí)行一個(gè)函數(shù)。.reset_index() 會(huì)將數(shù)據(jù)重構(gòu)成一個(gè)表。

正如前面解釋過(guò)的，為了優(yōu)化代碼，在一行中將你的函數(shù)連接起來(lái)。

行迭代

dictionary = {}

for i,row in data.iterrows():
 dictionary[row[ column_1 ]] = row[ column_2 ]復(fù)制代碼

.iterrows() 使用兩個(gè)變量一起循環(huán)：行索引和行的數(shù)據(jù) (上面的 i 和 row)

總而言之，pandas 是 python 成為出色的編程語(yǔ)言的原因之一

我本可以展示更多有趣的 pandas 功能，但是已經(jīng)寫出來(lái)的這些足以讓人理解為何數(shù)據(jù)科學(xué)家離不開 pandas。總結(jié)一下，pandas 有以下優(yōu)點(diǎn)：

易用，將所有復(fù)雜、抽象的計(jì)算都隱藏在背后了；
直觀；
快速，即使不是最快的也是非?？斓?。

它有助于數(shù)據(jù)科學(xué)家快速讀取和理解數(shù)據(jù)，提高其工作效率

看完了這篇文章，相信你對(duì)pandas基本的功能是什么有了一定的了解，想了解更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

分享題目：pandas基本的功能是什么
轉(zhuǎn)載來(lái)于：http://bm7419.com/article36/pcsgpg.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供網(wǎng)站設(shè)計(jì)、移動(dòng)網(wǎng)站建設(shè)、用戶體驗(yàn)、App開發(fā)、、自適應(yīng)網(wǎng)站

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請(qǐng)盡快告知，我們將會(huì)在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場(chǎng)，如需處理請(qǐng)聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來(lái)源：創(chuàng)新互聯(lián)

猜你還喜歡下面的內(nèi)容