집이 너무 지루에서 국가에 기여, 함께 파이썬을 배우고 나에게 더
인생은 짧고, 파이썬을 사용
앞서 언급 한 포털 :
화이트 학교 파이썬 데이터 분석 (1) : 데이터의 분석을 바탕으로
화이트 파이썬 데이터 분석 학교 (2) : 팬더 (가) 개요
화이트 파이썬 데이터 분석 학교 (3) : 팬더 (II) 데이터 구조 시리즈
화이트 파이썬 데이터 분석 학교 (4) : 팬더 (III) 데이터 구조 DataFrame
소개
최근 일련의 업데이트 시간이 없었다, 이유가보고되지 않은, 조금 요약 게으른! 배울 너무 게으른!
나는 그런 가능했다 실수를 인정하는 용기를 발견했다.
그러나이의 처음부터, 나는 업데이트를 수동으로 재미 보는 재개 :)
다음으로, 작은 시리즈는 조금 지루 할 수있는 기본 동작 팬더의 일부를 공유하지만 여전히 코드를 직접 빛나는 노크 수 있습니다 관심있는 학생들을위한 희망합니다.
많은 가십 이야기는 이제 주제를 시작하자.
데이터보기
이전 두의 내용은, 우리가 여기에 데이터 구조의 팬더 두 종류를 소개 DataFrame에 대한 검색 작업의 일부에 초점이 내용은, 결국 2 차원 테이블 데이터 구조와 유사 같은 DataFrame이며, 우리는 일반적으로 될 것입니다 더 더 사용 DataFrame.
다음과 같이 제 1 부분은, 단순히 난수를 사용하여 여기에 작은 폼 생성 제 NumPy와 판다 도입되고, DataFrame를 생성 :
import numpy as np
import pandas as pd
dates = pd.date_range('20200101', periods=6)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list('ABCD'))
print(df)마지막으로, 우리는 여기에 인쇄하려면이 발생 DataFrame 비트, 결과는 다음과 같습니다 :
A B C D
2020-01-01 0.177499 -0.025693 0.182894 -1.123577
2020-01-02 1.067580 1.592576 -0.010205 -0.349342
2020-01-03 1.141218 1.032333 1.364477 0.851630
2020-01-04 0.920260 -0.243247 0.196369 -0.835655
2020-01-05 -0.729184 -0.235706 1.144007 -1.048619
2020-01-06 -0.480888 -0.995325 -0.283726 0.428644우리의 준비 작업이 완료보다도 DataFrame에게 몇 가지 간단한 값 작업에서 무작위로 생성,하자의 모습을 구축하고있다.
에 첫 번째로 여기, 헤드 시작부터 첫 번째 값입니다 사용하는 방법 head(), 예를 들어, 지금 DF 위의 첫 번째 행의 데이터를 제거해야합니다, 우리는 쓸 수 있습니다 :
# 查看头部数据
print(df.head(1))결과는 다음과 같다 :
A B C D
2020-01-01 0.177499 -0.025693 0.182894 -1.123577머리에서 액세스가 있기 때문에 그래서이 방법은, 꼬리에서 액세스가 있어야합니다 tail()같은 다음, 사용으로, 이상, 우리가 꼬리의 두 줄의 데이터를 제거합니다 :
# 查看尾部数据
print(df.tail(2))결과는 다음과 같다 :
A B C D
2020-01-05 -0.729184 -0.235706 1.144007 -1.048619
2020-01-06 -0.480888 -0.995325 -0.283726 0.428644DF보기의 제어 지점 전에 컴퓨터가 성공적으로 우리의 목표를 달성 볼 수 있습니다.
接下来，我们获取这个 df 的索引，这里可以用到的方法是 index ，如下：
# 获取索引
print(df.index)结果如下：
DatetimeIndex(['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-04',
'2020-01-05', '2020-01-06'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')能获取索引那么就一定能获取所有的列名，这个方法大家可能都猜到了，就是 columns ，没毛病， Pandas 的命名还是很友好的，直接就是英文翻译，多的我这里就不吐槽了，命名不规范的代码经常性的会造成他人的误解，所以建议各位尽量命名规范一点：
# 获取列名
print(df.columns)结果如下：
Index(['A', 'B', 'C', 'D'], dtype='object')这里 Pandas 还为我们提供了一个很 NB 的方法，就是直接快速查看数据的统计摘要，这个方法是 describe() ，这个方法可以让我们简单的知道一个我们不清楚内容的 DataFrame 里面具体内容，如下：
# 查看数据的统计摘要
print(df.describe())结果如下：
A B C D
count 6.000000 6.000000 6.000000 6.000000
mean 0.349414 0.187490 0.432303 -0.346153
std 0.818647 0.948383 0.663604 0.821275
min -0.729184 -0.995325 -0.283726 -1.123577
25% -0.316291 -0.241362 0.038070 -0.995378
50% 0.548879 -0.130700 0.189632 -0.592498
75% 1.030750 0.767826 0.907098 0.234148
max 1.141218 1.592576 1.364477 0.851630这里的数据统计的挺全乎的，包括了数据量、均值、方差、最大值、最小值等。
小编这里邪恶的想，如果在上中学考试的时候有这玩意，就再也不需要用手在草稿纸上一个一个去做重复的体力劳动了。
Pandas 还为我们提供了一个神奇的功能，「转置数据」，就是把行列互换，示例如下：
# 转置数据
print(df.T)结果如下：
2020-01-01 2020-01-02 2020-01-03 2020-01-04 2020-01-05 2020-01-06
A 0.177499 1.067580 1.141218 0.920260 -0.729184 -0.480888
B -0.025693 1.592576 1.032333 -0.243247 -0.235706 -0.995325
C 0.182894 -0.010205 1.364477 0.196369 1.144007 -0.283726
D -1.123577 -0.349342 0.851630 -0.835655 -1.048619 0.428644是不是很神奇，不过小编觉得并无什么实际用处。
我们在实际的应用场景中，经常会遇到排序的需求， Pandas 为我们提供了两个方法， sort_index() 和 sort_values() 。
为了便于演示，小编这里重新构造了一个乱序的 DataFrame ，如下：
df1 = pd.DataFrame({'b' :[1,2,3,2],'a':[4,3,2,1],'c':[1,3,8,2]},index=[2,0,1,3])
print(df1)结果如下：
b a c
2 1 4 1
0 2 3 3
1 3 2 8
3 2 1 2可以看到，这个 df1 从索引和列名上看顺序都是乱序的，接下来我们开始对这个 df1 进行排序，首先我们先使用 sort_values() 。
sort_values()
用途：既可以根据列数据，也可根据行数据排序。
注意：必须指定by参数，即必须指定哪几行或哪几列；无法根据 index 和 columns 排序（由 sort_index() 执行）
语法：DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last')
- axis：{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0，默认按照列排序，即纵向排序；如果为1，则是横向排序。
- by：str or list of str；如果axis=0，那么by="列名"；如果axis=1，那么by="行名"。
- ascending：布尔型，True则升序，如果by=['列名1','列名2']，则该参数可以是[True, False]，即第一字段升序，第二个降序。
- inplace：布尔型，是否用排序后的数据框替换现有的数据框。
- kind：排序方法，{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}, default ‘quicksort’。似乎不用太关心。
- na_position：{‘first’, ‘last’}, default ‘last’，默认缺失值排在最后面。
按 b 列升序排序：
# 按 b 列升序排序
print(df1.sort_values(by='b'))结果如下：
b a c
2 1 4 1
0 2 3 3
3 2 1 2
1 3 2 8先按 b 列降序，再按 a 列升序排序：
# 先按 b 列降序，再按 a 列升序排序
print(df1.sort_values(by=['b','a'],axis=0,ascending=[False,True]))结果如下：
b a c
1 3 2 8
3 2 1 2
0 2 3 3
2 1 4 1按行 3 升序排列,必须指定 axis = 1 ：
# 按行 3 升序排列,必须指定 axis = 1
print(df1.sort_values(by=3,axis=1))结果如下：
a b c
2 4 1 1
0 3 2 3
1 2 3 8
3 1 2 2按行 3 升序，行 0 降排列：
# 按行 3 升序，行 0 降排列
print(df1.sort_values(by=[3,0],axis=1,ascending=[True,False]))结果如下：
a c b
2 4 1 1
0 3 3 2
1 2 8 3
3 1 2 2sort_index()
用途：默认根据行标签对所有行排序，或根据列标签对所有列排序，或根据指定某列或某几列对行排序。
注意：df.sort_index() 可以完成和 df.sort_values() 完全相同的功能，但 python 更推荐用只用 df.sort_index() 对 index 和 columns 排序，其他排序方式用 df.sort_values() 。
语法：DataFrame.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True, by=None)
- axis：0 按照行名排序；1 按照列名排序。
- level：默认 None ，否则按照给定的 level 顺序排列。
- ascending：默认 True 升序排列； False 降序排列。
- inplace：默认False，否则排序之后的数据直接替换原来的数据框。
- kind：排序方法，{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}, default ‘quicksort’。似乎不用太关心。
- na_position：缺失值默认排在最后{"first","last"}。
- by：按照某一列或几列数据进行排序，但是by参数貌似不建议使用。
默认按「行标签」升序排列：
# 默认按「行标签」升序排列
print(df1.sort_index())结果如下：
b a c
0 2 3 3
1 3 2 8
2 1 4 1
3 2 1 2按「列标签」升序排列：
# 按「列标签」升序排列
print(df1.sort_index(axis=1))结果如下：
a b c
2 4 1 1
0 3 2 3
1 2 3 8
3 1 2 2还有两个按列排序的例子：
# 先按 b 列「降序」排列，因为 b 列中有相同值，相同值再按 a 列的「升序」排列
print(df1.sort_index(by=['b','a'],ascending=[False,True]))
# 先按 a 列「降序」排列，而 a 列中没有相同值，因此这里按 b 列的「升序」排列不起作用。
print(df1.sort_index(by=['a','b'],ascending=[False,True]))结果如下：
b a c
2 1 4 1
3 2 1 2
0 2 3 3
1 3 2 8
b a c
2 1 4 1
0 2 3 3
1 3 2 8
3 2 1 2虽然正常排序，但是程序运行后也出现了警告，如下：
FutureWarning: by argument to sort_index is deprecated, please use .sort_values(by=...)这个警告的意思是不推荐我们使用 sort_index() 使用 by 这个参数，推荐我们使用 sort_values() 这个方法。
示例代码
老规矩，所有的示例代码都会上传至代码管理仓库 Github 和 Gitee 上，方便大家取用。