pandas 是为了解决数据分析任务而创建的Python 库,源于NumPy ,经常被用于对数据挖掘前期数据的处理工作。pandas提供了大量的处理数据的函数和方法,并且还纳入了大量库与很多标准的数据模型,能让我们更加高效地处理大型数据集。但是大家在使用pandas的过程中,经常会遇到这样那样的问题,下面,小编就整理了一些大家需要掌握的pandas 的基础知识,希望对大家有所帮助。
以下文章来源于: 数据分析1480
作者:刘顺祥
背景介绍
经常会有一些朋友问我类似的问题,“哎呀,这个数据该怎么处理啊,我希望结果是这样的,麻烦刘老师帮我看看。”、“刘老师,怎么把一列数据拆分出来,并取出最后一个拆分结果呀?”、“刘老师,怎么将Json数据读入到Python中呢?”。在我看来,这些问题都可以借助于Pandas模块完成,因为Pandas属于专门做数据预处理的数据科学包。下面来介绍一下我认为Pandas模块中需要掌握的功能和函数。
数据读写
案例演示
# 读入MySQL数据库数据 # 导入第三方模块 import pymysql # 连接MySQL数据库 conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='test', database='test', port=3306, charset='utf8') # 读取数据 user = pd.read_sql('select * from topy', conn) # 关闭连接 conn.close() # 数据输出 User
数据初印象
案例演示
# 数据读取 sec_cars = pd.read_table(r'C:\Users\Administrator\Desktop\sec_cars.csv', sep = ',') # 预览数据的前五行 sec_cars.head() # 查看数据的行列数 print('数据集的行列数:\n',sec_cars.shape) # 查看数据集每个变量的数据类型 print('各变量的数据类型:\n',sec_cars.dtypes) # 数据的描述性统计 sec_cars.describe()
案例演示
# 数据读入 df = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\data_test05.xlsx') # 缺失观测的检测 print('数据集中是否存在缺失值:\n',any(df.isnull())) # 删除法之记录删除 df.dropna() # 删除法之变量删除 df.drop('age', axis = 1) # 替换法之前向替换 df.fillna(method = 'ffill') # 替换法之后向替换 df.fillna(method = 'bfill') # 替换法之常数替换 df.fillna(value = 0) # 替换法之统计值替换 df.fillna(value = {'gender':df.gender.mode()[0], 'age':df.age.mean(), 'income':df.income.median()})
类型转换与元素及运算
案例演示
# 数据读入 df = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\data_test03.xlsx') # 将birthday变量转换为日期型 df.birthday = pd.to_datetime(df.birthday, format = '%Y/%m/%d') # 将手机号转换为字符串 df.tel = df.tel.astype('str') # 新增年龄和工龄两列 df['age'] = pd.datetime.today().year - df.birthday.dt.year df['workage'] = pd.datetime.today().year - df.start_work.dt.year # 将手机号中间四位隐藏起来 df.tel = df.tel.apply(func = lambda x : x.replace(x[3:7], '****')) # 取出邮箱的域名 df['email_domain'] = df.email.apply(func = lambda x : x.split('@')[1]) # 取出人员的专业信息 df['profession'] = df.other.str.findall('专业:(.*?),') # 去除birthday、start_work和other变量 df.drop(['birthday','start_work','other'], axis = 1, inplace = True)
数据合并、连接与汇总
案例演示
# 构造数据集df1和df2 df1 = pd.DataFrame({'name':['张三','李四','王二'], 'age':[21,25,22], 'gender':['男','女','男']}) df2 = pd.DataFrame({'name':['丁一','赵五'], 'age':[23,22], 'gender':['女','女']}) # 数据集的纵向合并 pd.concat([df1,df2] , keys = ['df1','df2']) # 如果df2数据集中的“姓名变量为Name” df2 = pd.DataFrame({'Name':['丁一','赵五'], 'age':[23,22], 'gender':['女','女']}) # 数据集的纵向合并 pd.concat([df1,df2]) # 构造数据集 df3 = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5],'name':['张三','李四','王二','丁一','赵五'], 'age':[27,24,25,23,25],'gender':['男','男','男','女','女']}) df4 = pd.DataFrame({'Id':[1,2,2,4,4,4,5], 'score':[83,81,87,75,86,74,88] 'kemu':['科目1','科目1','科目2','科目1','科目2','科目3','科目1']}) df5 = pd.DataFrame({'id':[1,3,5],'name':['张三','王二','赵五'], 'income':[13500,18000,15000]}) # 三表的数据连接 # 首先df3和df4连接 merge1 = pd.merge(left = df3, right = df4, how = 'left', left_on='id', right_on='Id') merge1 # 再将连接结果与df5连接 merge2 = pd.merge(left = merge1, right = df5, how = 'left') merge2
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
“我们的利润率上升了,但销售额却没变,这是为什么?” “某个业务的市场份额在下滑,到底是什么原因?” “公司整体业绩 ...
2025-02-08活动介绍 为了助力大家在数据分析领域不断精进技能,我们特别举办本期打卡活动。在这里,你可以充分利用碎片化时间在线学习,让 ...
2025-02-071、闺女,醒醒,媒人把相亲的带来了。 我。。。。。。。 2、前年春节相亲相了40个, 去年春节相亲50个, 祖宗,今年你想相多少个 ...
2025-02-06在数据科学的广阔领域中,统计分析与数据挖掘占据了重要位置。尽管它们常常被视为有关联的领域,但两者在理论基础、目标、方法及 ...
2025-02-05在数据分析的世界里,“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服,效果不一样。 很多人都听过“货比三 ...
2025-02-05当我们只有非常少量的已标记数据,同时有大量未标记数据点时,可以使用半监督学习算法来处理。在sklearn中,基于图算法的半监督 ...
2025-02-05考虑一种棘手的情况:训练数据中大部分样本没有标签。此时,我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额 ...
2025-02-04一、数学函数 1、取整 =INT(数字) 2、求余数 =MOD(除数,被除数) 3、四舍五入 =ROUND(数字,保留小数位数) 4、取绝对值 =AB ...
2025-02-03作者:CDA持证人 余治国 一般各平台出薪资报告,都会哀嚎遍野。举个例子,去年某招聘平台发布《中国女性职场现状调查报告》, ...
2025-02-02真正的数据分析大神是什么样的呢?有人认为他们能轻松驾驭各种分析工具,能够从海量数据中找到潜在关联,或者一眼识别报告中的数 ...
2025-02-01现今社会,“转行”似乎成无数职场人无法回避的话题。但行业就像座围城:外行人看光鲜,内行人看心酸。数据分析这个行业,近几年 ...
2025-01-31本人基本情况: 学校及专业:厦门大学经济学院应用统计 实习经历:快手数据分析、字节数据分析、百度数据分析 Offer情况:北京 ...
2025-01-3001专家简介 徐杨老师,CDA数据科学研究院教研副总监,主要负责CDA认证项目以及机器学习/人工智能类课程的研发与授课,负责过中 ...
2025-01-29持证人简介 郭畅,CDA数据分析师二级持证人,安徽大学毕业,目前就职于徽商银行总行大数据部,两年工作经验,主要参与两项跨部 ...
2025-01-282025年刚开启,知乎上就出现了一个热帖: 2024年突然出现的经济下行,使各行各业都感觉到压力山大。有人说,大环境越来越不好了 ...
2025-01-27在数据分析的世界里,“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服,效果不一样。 很多人都听过“货比三 ...
2025-01-26数据指标体系 “数据为王”相信大家都听说过。当前,数据信息不再仅仅是传递的媒介,它成为了驱动经济发展的新燃料。对于企业而 ...
2025-01-26在职场中,当你遇到问题的时候,如果感到无从下手,或者抓不到重点,可能是因为你掌握的思维模型不够多。 一个好用的思维模型, ...
2025-01-25俗话说的好“文不如表,表不如图”,图的信息传达效率很高,是数据汇报、数据展示的重要手段。好的数据展示不仅需要有图,还要选 ...
2025-01-24数据分析报告至关重要 一份高质量的数据分析报告不仅能够揭示数据背后的真相,还能为企业决策者提供有价值的洞察和建议。 年薪70 ...
2025-01-24