Pandas学习笔记

Pandas学习笔记

使用`for`循环遍历所有元素

    for i in df.index:
        for j in df.column:

`at`与`loc`

at只能作用于一个值的修改，loc可以修改多值。如果只要访问单个元素，at比loc速度更快，应该优先选择at而不是loc。

`align`

作用是将2个dataframe根据列或者行索引进行对齐,保证列或者行的索引数是一致的

`at`与`iat`,`loc`与`iloc`

已i开头使用整数索引，第一行，第一列就是[0,0]。不以i开头的通过索引值和列标签来获取值。

`pd.isna()`

用于检测空值最佳的选择，它会根据输入返回bool值来确定是否为空。

`category`数据类型存在的意义

比字符串类型节省内存。
可以自定义排序规则。
对于其它的Python数据科学库，category数据类型将自动被识别为统计学意义上分类变量，这将有利于做数据分析。

`coalesce`

合并多列的值为一列,可以就地修改在首列,也可以重命名新列,合并逻辑(第一列为空的用后面的列填补)

`CategoricalDtype`

可以将分类变量数据转为categoriceldtype类型,可以设置该列的内部顺序,可以重新自定义顺序.

`to_frame(name=name)`

可以将series转换为一个数据框,然后通过name设置列名

`as_type`

将数据类型进行转换

df.column_name = df.column_name.astype("type")

`rename`

改变列或行的名称

df.rename(columns/index=)

`reindx`

修改列或者索引顺序

# 让df的column顺序设置为cols的顺序
cols = ["A","B","C"]
df = df.reindex(columns=cols)

# 让df的index设置为cols的顺序
df=df.reindex(index = cols)

`reindex_like`

从指定的dataframe的索引结构重建索引

# 生成一个只有空值的df,它的索引结构与df1的索引结构一致
df = pd.Dataframe().reindex_like(df1)

`drop`

删除行或者列

df.drop(columns/index=)

`drop_duplicates`

根据特定列删除重复值，默认是根据所有列删除重复值。

# 基于所有列删除重复行
df.drop_duplicates()
# 基于指定列删除重复行
df.drop_duplicates(subset=["column_name_1","column_name_2"])
# 设置具体保留重复的是首次重复还是最后重复
df.drop_duplicates(keep="first|last")
# 不保留重复值
df.drop_duplicates(keep=False)

`merge`

多表连接的方法，可以内连接、外连接。可以根据列名连接，也可以根据索引连接。

`join`

多表连接的方法，只根据索引进行连接。

`concat`

多表拼接，横向或者纵向拼接，可以指定是内连接还是外连接。

`any`

根据一列或者一行布尔值返回一个布尔值结果，如果该值的列表里面只要存在一个True，结果就是True，反之返回False

`all`

根据一列或者一行布尔值返回一个布尔值结果，如果该值的列表里面只要存在一个False，结果就是False，反之返回True

`transform`

沿着特定轴的特定索引对df做函数映射变换，通常使用是对df的特定列做函数映射变换，返回相同形状映射后的结果列。

`applymap`

对整个dataframe所有的元素做函数映射操作，返回映射后相同形状，相同行和列索引的dataframe。

`agg`

沿着行或者列对dataframe做聚合函数操作，将特定行或者特定列向量聚合到标量结果，比如对一列计算平均值，对一列计数。

`apply`

沿着行或者列对dataframe做特定函数操作，当使用的是聚合类型的函数就和agg的效果一样。
当使用的函数是可以对所有元素做操作的，类似于applymap。
当指定特定列做apply操作，类似于transfrom。
也可以对整个df做各种自定义操作（比如取得df根据某种排序规则的前几行），这一点对于需要先分组在apply的df比较有用。

`pipe`

当你需要对一个dataframe做某种逻辑处理（即自定义函数），并且需要返回一个dataframe。你可以使用pipe函数传递你自己的自定义函数，func(df) => df.pipe(func) 如果你的自定义的函数的第一个参数不是dataframe，而是其他位置才传入dataframe，则可以这样 pipe((func_name,'形参名称'))。即func(a,df) =>df.pipe((func,'df'),a) 如果你的自定义函数还有其他参数(除了df以为),可以这样传入自定义函数的参数.df.pipe(func,param_01=value)`

`applymap`与`apply`

applymap操作dataframe每一个元素,apply操作dataframe一列,df.apply(意思是对df的所有列做相同的操作,如果这个自定义函数只能对一些列可以用，对其他某些列不能用就可能会报错，比如一些计算只能对数值变量使用，对文本变量就会报错)

`agg`与`apply`

agg是将指定的向量聚合为标量,比如求向量的平均数，比如将向量元素用字符串拼接为一个字符串,agg传入的就是单独分割开的列。 apply不仅可以将向量聚合为标量，也可以是返回整个dataframe,也可以是返回指定的向量，根据需求来，apply传入的一般是dataframe或者series。如果agg可以完成需要就使用agg，agg不能完成才考虑apply，因为agg比apply运行速度更快。

`apply`,`applymap`,`agg`,`transform`,`pipe`

这四个函数逻辑上非常相似，都是与函数配合完成对df的复杂操作。

apply(对列或行操作),返回形状不固定
applymap(对df里面每个元素操作),返回原始df形状
agg(对列或行操作),返回聚合的结果，通常是一行或者一列
transform(对单列或单行操作),返回单行或单列
pipe(对整个df操作),返回不固定

`query`

数据筛选的一种便捷方法,同时查询速度比正常用loc还要快

#意思是该列有这个数组里面的值将被筛选到
df.query("column_name == []")

#通过@符号引用变量
brand = "可口可乐"
df.query("brand==@brand")

`assign`

给dataframe增加新列的一种方法,通过传递关键字参数来构造新列，关键字参数的关键字就是新列的名称,关键字参数的值就是构造列具体值的方式，类似于excel的辅助列。

# 给df增加名为is_target_sku的列，列的结果是根据sku列是否包含某个模式，如果包含这个模式返回1，否则返回0.
df.assign(is_target_sku = df.sku.str.contains(pattern).transform(lambda x: 1 if x else 0))

`eval`

创建列的一种高级便捷优雅的方式。

# 创建A列等于B列+C列的值
df.eval("A=B+C")
# 通过存在的列进行计算,增加不败率和场均失球列
df.eval(
        '''
        不败率=(胜+平)/场次
        场均失球=失球/场次
        '''
        )

`explode`

将特定列的类似列表的每个元素展开为一行,同时复制其他列的值,保留原始索引。

输入数据如下:

	姓名	球队	国籍
0	莱奥内尔·梅西	巴塞罗那	['阿根廷', '西班牙']
1	克里斯蒂亚诺·罗纳尔多	['曼联', '皇家马德里']	葡萄牙

df.explode("球队").explode("国籍")

输出结果:

	姓名	球队	国籍
0	莱奥内尔·梅西	巴塞罗那	阿根廷
0	莱奥内尔·梅西	巴塞罗那	西班牙
1	克里斯蒂亚诺·罗纳尔多	曼联	葡萄牙
1	克里斯蒂亚诺·罗纳尔多	皇家马德里	葡萄牙

多级索引的显示方法

重复索引标签的形式:

# 这里设置表格索引不采用稀疏的方式,就是表格的形式.
with pd.option_context('display.multi_sparse', False):
    df

稀疏的形式:

# 这里设置表格索引采用稀疏的方式,类似于树形结构,导出到excel前面的索引会变成合并单元格.
with pd.option_context('display.multi_sparse', True):
    df

Pandas 1.1.4对于astype的修复

现在,series的astpe方法传入str参数,不会将None转换为'nan',但是仍然会将np.nan转换为'nan'
如果astype传入string参数,则所有空值会被转换为pd.NA

Pandas_FAQ

怎样根据某列拆分堆叠数据? 核心就是使用join根据索引连接2个dataframe（左边这个是删掉拆分列剩下的dataframe,右边把拆分列切割-堆叠-删除第二层索引之后的dataframe）,然后两个根据索引在拼接回来。因为对于dataframe进行stack的时候第一层索引就是之前原始未堆叠的索引是一致的，所以我们可以通过索引进行连接，把它们合并起来。因为2个dataframe的索引是完全一致的，所以使用默认左连接就可以成功。

df.drop("指定需要拆分堆叠的列",axis = 1).join(df["指定需要拆分堆叠的列"].str.split("指定拆分符",expand = True).stack().reset_index(level = 1,drop = True).rename("指定需要拆分堆叠的列"))

怎样把多级索引列改为普通列?

直接对dataframe的列重新赋值就可以了。

midx = pd.MultiIndex(levels=[['zero', 'one'], ['x','y']], labels=[[1,1,0,],[1,0,1,]])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(2,3), columns=midx)
df.columns = ['A','B','C']

聚合函数聚合的时候最好一个单元格只有一个值。
怎样跳过无用的表头?

# 可以使用skiprows来忽略一些行，第一行就是0号，下面代码意思是忽略第一行和第三行。
df=pd.read_excel(file,skiprows=[0,2])

怎样给一个cell赋值一个list

只能通过使用at方法，当你使用loc方法它会以为你要给多列赋值，赋的值就是列表的元素,而且必须把类型转换为object类型,否则依然会报错(setting an array element with a sequence)

a = [1,2,3]
df.at[index,columns] = a

解决根据其他列条件赋值方法

使用np.where(条件,条件真返回,条件否返回)

df_score["陈列平均分"]=np.where(df_score.门店类型=="无促",df_score.陈列基础*0.4, df_score.陈列基础)

read_excel与read_csv

理论上这2个读取表格的方法,通过设置参数可以读取单表中任何指定区域的数据,还可以设置哪些字符被识别为NA,表头和索引的位置.

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使用for循环遍历所有元素

at与loc

align

at与iat,loc与iloc

pd.isna()

category数据类型存在的意义

coalesce

CategoricalDtype

to_frame(name=name)

as_type

rename

reindx

reindex_like

drop

drop_duplicates

merge

join

concat

any

all

transform

applymap

agg

apply

pipe

applymap与apply

agg与apply

apply,applymap,agg,transform,pipe

query

assign

eval

explode