详细教程：https://www.gairuo.com/p/pandas-sheet

https://geek-docs.com/pandas/python-pandas-series/python-pandas-series-filter.html

一、pandas简介

pandas是基于NumPy构建的一个强大的Python数据分析的工具包。

主要功能：

  • 具备对其功能的数据结构：DataFrame、Series
  • 集成时间序列功能
  • 提供丰富的数学运算和操作
  • 灵活处理缺失数据

安装方法

pip install pandas

二、pandas.Series

  • Series是一种类似于一维数组的对象，由一组数据和一组与之相关的数据索引组成。
  • Series比较像列表 (数组)和字典的结合体

2.1 创建方式

import pandas as pd

# 当传入值为列表时，数据索引从0开始自增
sr = pd.Series(["张三", "李四", "王五"])
print(sr)

# 当传入值为字典时，数据索引为key
sr = pd.Series({'a': "张三", 'b': "李四"})
print(sr)

# 通过index参数指定数据索引
sr = pd.Series(["张三", "李四", "王五"], index=["a", "b", "c"])
print(sr)

2.2 特性

  • Series对象是可迭代对象，for 循环可遍历所有值
  • 算数运算: sr*2、sr1+sr2。注：pandas在运算时，会按索引进行对齐然后计算。如果存在不同的索引，则结果的索引是两个操作数索引的并集。
import pandas as pd

# 当传入值为列表时，标签索引从0开始自增
sr = pd.Series(["张三", "李四", "王五", 5])
sr1 = pd.Series({0: "三", "b": "四", "c": "五"})

# for循环可遍历所有值
for i in sr:
    print(i)

# 支持算数运算
print("==== 基础运算 ====")
print(sr * 2)
# 两个sr运算时，只有索引值相同的数据才会进行计算，不相同部分结果为NaN
print(sr + sr1)

2.3 常用属性和方法

index:获取数据索引列表

values：获取数据列表

import pandas as pd

# 当传入值为列表时，标签索引从0开始自增
sr = pd.Series(["张三", "李四", "王五"])

# 获取索引列表
print(sr.index)
print(sr.index[-1])

# 获取数据列表
print(sr.values)

sum()：当数据类型为数字时，可用该方法求和

max()：最大值

min()：最小值

mean()：平均值

import pandas as pd

sr = pd.Series([1, 4, 6, 40, 4, 4])
print("求和", sr.sum())
print("最大值", sr.max())
print("最小值", sr.min())
print("平均值", sr.mean())

 value_counts()：统计每个字符出现的次数

import pandas as pd

sr = pd.Series([1, 4, 6, 40, 4, 4])

c = sr.value_counts()
print(c)
print("4出现的次数", c[4])

2.4 取值

2.4.1 索引和切片取值

import pandas as pd

# 当传入值为列表时，标签索引从0开始自增
sr = pd.Series(["张三", "李四", "王五", 5])
sr1 = pd.Series({0: "三", "b": "四", "c": "五"})

# 取值
print("==== 传入单个数据索引取值，返回值类型为提取值的类型 ====")
print(sr.get(1))
print(sr1["b"])

print("==== 传入列表类型的数据索引取值，返回的类型仍为Series ====")
print(sr.get([0, 2]))
print(sr1[['b', 'c']])

print("==== 切片取值,返回的类型仍为Series ====")
print(sr1[:2])

2.4.2 使用loc和iloc方法取值

  • loc：通过数据索引值获取值。与直接通过索引值取值一样。
  • iloc：通过数据下标索引获取值。与直接通过下标切片取值一样
import pandas as pd

sr = pd.Series({"a": "一", "b": "二", "c": "三", "d": "四"})

# loc：通过数据索引值获取值
print(sr.loc[["b", "d"]]

# iloc：通过数据下标获取值
print(sr.iloc[1:])

2.4.3 比较运算取值

import pandas as pd

# 当传入值为列表时，标签索引从0开始自增
sr = pd.Series(["张三", "李四", "王五", 5])
sr1 = pd.Series({0: "三", "b": "四", "c": "五"})
print(sr1)
print("=" * 30)

print("==== 比较运算取值 ====")
# 获取值为 张三的值
print(sr["张三" == sr])

# 获取大于6的值
sr3 = pd.Series(range(10))
print(sr3[sr3 > 6])

2.5 数据处理

  • dropna()    去除NaN
  • fillna(填充值)   将NaN替换为指定值
  • isnull()  判断是否是空值
  • notnull()  判断是不是非空值
  • round()  对数据进行四舍五入  
import pandas as pd

sr1 = pd.Series([1.1235, 3.1114, 4])
sr2 = pd.Series([5.2356, 5.2111, 6, 7])

sr = sr1 + sr2
print(sr)
print("-" * 30)
# 去除NaN
print(sr.dropna())
print("-" * 30)


# 以0填充空值
print(sr.fillna(0))
print("-" * 30)

# 四舍五入
print(sr.round(2))
print("-" * 30)

三、pandas.DataFrame

  • DataFrame是一种表格型的数据结构，是一组有序的Series列。
  • DataFrame可以看做是由Series组成的字典。

3.1 创建方式

import pandas as pd


# 不指定数据索引。 数据索引从0自增
df_data = {"语文": [55, 66, 77], "数学": [31, 43, 54]}
df = pd.DataFrame(df_data)
print(df)

# 指定数据索引。 数据索引从0自增
df_data = {"语文": [55, 66, 77], "数学": [31, 43, 54]}
df = pd.DataFrame(df_data, index=["张三", "李四", "王五"])
print(df)

3.2 取值

3.2.1 通过字典方式和loc方法进行索引取值

  • 通过字段方式索引取值需要先传入列索引，再传入行索引进行取值。如果只传入列索引，获取到是对应的列值，类型为 Series
  • 通过loc方法索引取值需要先传入行索引，再传入列索引进行取值。如果只传入行索引，获取到的是对应行值，类型为 Series
import pandas as pd


# 指定数据索引。
df_data = {"语文": [55, 66, 77], "数学": [31, 43, 54], "英语": [88, 44, 22]}
df = pd.DataFrame(df_data, index=["张三", "李四", "王五"])
print(df)
print("=" * 30)

# 通过字段方式获取值
# sr1 = df["语文"]
sr1 = df.get("语文")      # 获取语文科目的所有成绩
print(sr1)

# 通过loc方法获取值
sr2 = df.loc["李四"]      # 获取李四的所有成绩
print(sr2)
# 只传入第1个索引获取到的是 Series 数据对象
print(type(sr1), type(sr2))

# 获取语文科目 李四的成绩
print("索引方式获取 李四的语文成绩", df.get("语文").get("李四"))

print("使用loc方法索引方式获取 李四的语文成绩", df.loc["李四"].get("语文"))
# 也可以在loc中同时传入行索引和列索引，注意行索引必须在前
print("使用loc方法索引方式获取 李四的语文成绩", df.loc["李四", "语文"])

通过框选部分可以看出，可以根据数据维度，灵活选择获取值的方式

3.2.2 使用切片方式和iloc方法获取值

  • 切片方式不能使用索引值，只能传切片值，所以切片后的数据类型仍为DataFrame，不能提取值，但可以用于对数据的分割处理
import pandas as pd


# 指定数据索引
df_data = {"语文": [55, 66, 77], "数学": [31, 43, 54], "英语": [88, 44, 22]}
df = pd.DataFrame(df_data, index=["张三", "李四", "王五"])
print(df)
print("=" * 30)

# 通过切片方式获取值。切片是以行索引的下标值进行切片
sr1 = df[1:2]      # 获取李四所有成绩
print(sr1)
print(type(sr1))    # 数据类型仍为DataFrame

iloc属性可以用切片方式对数据进行处理，也可以直接传入下标索引获取值

import pandas as pd


# 指定数据索引
df_data = {"语文": [55, 66, 77], "数学": [31, 43, 54], "英语": [88, 44, 22]}
df = pd.DataFrame(df_data, index=["张三", "李四", "王五"])
print(df)
print("=" * 30)

# 使用索引下标直接获取值
print("李四英语：", df.iloc[1, 2])

# 也可以使用切片方式处理值，返回值的类型为DataFrame
print(df.iloc[1:2, 2:])

3.3 过滤DataFrame – 索引

上面介绍字典和loc取值方法如果传入列表值，返回的是DataFrame对象实例，通过这个特性，可以实现对DataFrame的过滤。

import pandas as pd


# 指定数据索引
df_data = {"语文": [55, 66, 77], "数学": [31, 43, 54], "英语": [88, 44, 22], "物理": [77, 33, 66]}
df = pd.DataFrame(df_data, index=["张三", "李四", "王五"])
print(df)
print("=" * 30)

# 提取表格中的语文、数学字段生成新的表格
new_df = df[["语文", "数学"]]
print(new_df)
print("=" * 30)

# 提取表格中的张三、李四字段生成新的表格
new_df = df.loc[["张三", "李四"]]
print(new_df)
print("=" * 30)

# 提取表格中张三、王五的语文和英语成绩，并生成新的表格
new_df = df.loc[["张三", "王五"], ["语文", "英语"]]
print(new_df)
print("=" * 30)

# 上面的需求，也可以用相对笨拙的方式实现
new_df = df[["语文", "英语"]].loc[["张三", "王五"]]
print(new_df)
print("=" * 30)


# 使用loc可以提取两个字段之间的全部信息
# 提取所有人的语文到英语之间的所有字段信息
new_df = df.loc[:, "语文":"英语"]
print(new_df)

3.4 过滤DataFrame – 布尔值

布尔值过滤的原理是对某个条件进行布尔判断，返回一个布尔值的Series类型值，然后过滤出为True的数据

import pandas as pd


# 指定数据索引。
df_data = {"语文": [55, 66, 77], "数学": [31, 43, 54], "英语": [88, 44, 22], "考试日期": ["2022-03-01", "2022-03-02", "2022-04-03"]}
df = pd.DataFrame(df_data, index=["张三", "李四", "王五"])
print(df)
print("=" * 30)

# 对语文成绩大于60进行进行布尔判断
ret = df["语文"] > 60
print(ret)
print(type(ret))

# 返回布尔值为True的全部信息
print(df[ret])

● 匹配等于指定字符串的行数据

import pandas as pd

df_data = {"语文": [55, 66, 77], "数学": [31, 43, 54], "英语": [88, 44, 22], "考试日期": ["2022-03-01", "2022-03-02", "2022-04-03"]}
df = pd.DataFrame(df_data, index=["张三", "李四", "王五"])
print(df)
print("=" * 30)

# 【过滤等于指定字符串的行（精确匹配）】
# 获取语文分数大于60的学生的全部分数
new_df = df[df["语文"] > 60]
print(new_df)
print("=" * 30)

# 获取2022-03-01 和 2022-03-01 的考试结果
# 可用isin方法
new_df = df[df["考试日期"].isin(["2022-03-01", "2022-03-02"])]
print(new_df)
# 也可以用比较运算，但不建议
new_df = df[(df["考试日期"] == "2022-03-01") | (df["考试日期"] == "2022-03-02")]
print(new_df)

● 匹配包含指定字符串的行数据

import pandas as pd

df_data = {"语文": [55, 66, 77], "数学": [31, 43, 54], "英语": [88, 44, 22], "考试日期": ["2022-03-01", "2022-03-02", "2022-04-03"]}
df = pd.DataFrame(df_data, index=["张三", "李四", "王五"])
print(df)
print("=" * 30)

# 【过滤包含指定字符串的行】
# 获取日期包含 04 的数据
new_df = df[df["考试日期"].str.contains("04")]
print(new_df)

● 使用逻辑运算符 非（~）匹配不包含指定字符串的行数据

import pandas as pd


df_data = {"语文": [55, 66, 77], "数学": [31, 43, 54], "英语": [88, 44, 22], "考试日期": ["2022-03-01", "2022-03-02", "2022-04-03"]}
df = pd.DataFrame(df_data, index=["张三", "李四", "王五"])
print(df)
print("=" * 30)

# 【过滤不包含指定字符串的行】
# 获取日期不包含 ‘04’ 的行数据
new_df = df[~ df["考试日期"].str.contains("04")]
print(new_df)

● 使用逻辑运算符 非（~）匹配不包含指定字符串的字段

过滤空字段

>>> import pandas as pd
>>> data = pd.read_excel('a.xlsx')
   a  b  c  Unnamed: 3 Unnamed: 4
0  1  2  3         NaN        说明：
1  2  3  4         NaN        NaN
2  3  4  5         NaN        NaN
3  4  5  6         NaN        NaN
>>> new_data = data.loc[:, ~data.columns.str.contains("Unnamed")]
   a  b  c
0  1  2  3
1  2  3  4
2  3  4  5
3  4  5  6

● 使用逻辑运算符 与（&）匹配多个条件的行数据

import pandas as pd

df_data = {"语文": [55, 66, 77], "数学": [31, 43, 54], "英语": [88, 44, 22], "考试日期": ["2022-03-01", "2022-03-02", "2022-04-03"]}
df = pd.DataFrame(df_data, index=["张三", "李四", "王五"])
print(df)
print("=" * 30)

# 【多条件并集过滤数据】
# 获取日期 不包含04 且包含01 的行数据
new_df = df[~ df["考试日期"].str.contains("04") & df["考试日期"].str.contains("01")]
print(new_df)

● 使用逻辑运算符 或（|）匹配多个条件的行数据

import pandas as pd

df_data = {"语文": [55, 66, 77], "数学": [31, 43, 54], "英语": [88, 44, 22], "考试日期": ["2022-03-01", "2022-03-02", "2022-04-03"]}
df = pd.DataFrame(df_data, index=["张三", "李四", "王五"])
print(df)
print("=" * 30)

# 【多条件并集过滤数据】
# 获取日期 包含04 或 包含01 的行数据
new_df = df[df["考试日期"].str.contains("04") | df["考试日期"].str.contains("01")]
print(new_df)

● 使用逻辑运算符 或（|）匹配多个条件的行数据

3.5 过滤DataFrame – filter()方法

参考 DataFrame常用属性和方法中 的filter方法

3.6 数据对齐

DataFrame对象在运算时，会从行索引与列索引两个维度进行数据对齐运算，都存在的列索引和行索引会进行运算，反之，会以NaN填充。

import pandas as pd

df_data1 = {"语文": [55, 66], "数学": [31, 43], "英语": [88, 44]}
df1 = pd.DataFrame(df_data1, index=["张三", "李四"])

df_data2 = {"语文": [22, 33], "数学": [55, 77], "英语": [88, 44], "化学": [31, 43]}
df2 = pd.DataFrame(df_data2, index=["张三", "王五"])

df = df1 + df2
print(df)

3.7 数据处理

  • dropna(axis=0,where=’any’…)  丢掉空值
  • fillna(value) 将空值填充为value
  • isnull()  判断是不是空
  • notnull() 判断是不是非空
  • round() 对数据进行四舍五入处理
  • df[index] = value 将df数据中的index索引字段列或行全部修改为 value。
  • df.loc[布尔值, 列索引] = value ：将df的列索引字段中符合条件的的值修改为value
import pandas as pd

df_data1 = {"语文": [55, 66], "数学": [31, 43], "英语": [88, 44]}
df1 = pd.DataFrame(df_data1, index=["张三", "李四"])

df_data2 = {"语文": [22, 33], "数学": [55, 77], "英语": [88, 44], "化学": [31, 43]}
df2 = pd.DataFrame(df_data2, index=["张三", "王五"])

df = df1 + df2
print(df)
print("=" * 30)

print(df.isnull())
print("=" * 30)

print(df.notnull())
print("=" * 30)

print(df.fillna(0))
print("=" * 30)

print(df.loc[:, "数学":"语文"].dropna())

df.loc 修改指定数据

import pandas as pd

# 【连接DataFrame 和 Series】
df_data = {"语文": [55, 66, 77], "数学": [31, 43, 54], "英语": [88, 44, 22]}
df = pd.DataFrame(df_data)
print(df)
print("=" * 30)

# 修改语文全部成绩为0
df["语文"] = 0
print(df)

# 修改第2行的数学成绩
df.loc[1, "数学"] = 66
print(df)

# 将英语成绩小于60的改为60
df.loc[df["英语"] < 60, "英语"] = 60
print(df)

四、数据合并

在实际的业务中，需要将多个文档、数据，可能是 Series 或 DataFrame 拼合在一起，进行大数据分析。Pandas 提供的各种功能轻而易举地进行这些工作。

数据的合并分为合并、连接等几种。最简单的是连接，连接相同字段把新的内容追加在后边。合并是把不同的列组合在一起形成多个列。

4.1 pd.contact()

pd.concat() 是专门用于数据连接合并的函数，它可以沿着行或者列进行操作，同时可以指定非合并轴的合并方式（合集、交集等）。

4.1.1 合并多个DataFrame

使用concat可以将两个拥有相同的列索引（与merge相反）的DataFrame合并成一个DataFrame

import pandas as pd

df_data1 = {"语文": [55, 66, 77], "数学": [31, 43, 54], "英语": [88, 44, 22]}
df1 = pd.DataFrame(df_data1, index=["张三", "李四", "王五"])
print(df1)
print("=" * 30)

df_data2 = {"语文": [55, 66], "数学": [31, 43], "英语": [88, 44]}
df2 = pd.DataFrame(df_data2, index=["赵六", "孙七"])
print(df2)
print("=" * 30)

# 【连接两个DataFrame】
# 使用concat可以将两个拥有相同的列索引（即：科目所有）的DataFrame合并成一个
m_df = pd.concat([df1, df2])
print(m_df)

4.1.2 将多个Series合并成DataFrame

import pandas as pd

# 【连接Series】
sr1 = pd.Series([13, 44, 55], name="语文")    # name：给Series索引命名
sr2 = pd.Series([13, 44, 55], name="数学")
sr3 = pd.Series([13, 44, 55])   # 不指定name值，列索引从0自增

# 连接多个Series，需要指定axis为1或 columns，否则数据错乱
m_df = pd.concat([sr1, sr2, sr3], axis="columns")
print(m_df)

4.1.3 合并DataFrame和Series

可以像字典新增值一样将 Series 合并到 DataFrame中

import pandas as pd

# 【连接DataFrame 和 Series】
df_data = {"语文": [55, 66, 77], "数学": [31, 43, 54], "英语": [88, 44, 22]}
df = pd.DataFrame(df_data)
print(df)
print("=" * 30)

# 也可以像添加字典值的方式将Series 合并到 DataFrame
df["化学"] = pd.Series([32, 17, 55])
print(df)

 

 也可以使用concat方法

import pandas as pd

# 【连接DataFrame 和 Series】
df_data = {"语文": [55, 66, 77], "数学": [31, 43, 54], "英语": [88, 44, 22]}
df = pd.DataFrame(df_data)
print(df)
print("=" * 30)
sr = pd.Series([13, 44, 55], name="物理")    # name：给Series索引命名

# DataFrame 合并 Series 需要拥有相同的索引（如果DataFrame自定义了行索引，就无法进行合并），否则合并错乱
m_df = pd.concat([df, sr], axis="columns")
print(m_df)

4.2 pd.merge()

Pandas 提供了 merge() 方法，具有全功能、高性能的内存连接操作，与 SQL 等关系数据库非常相似。

参数为：

  • how：连接方式，默认为inner，可设为inner/outer/left/right
  • on：根据某个字段进行连接，必须存在于两个DateFrame中（若未同时存在，则需要分别使用left_on 和 right_on 来设置）
  • left_on：左连接，以DataFrame1中用作连接键的列
  • right_on：右连接，以DataFrame2中用作连接键的列
  • left_index：bool, default False，将DataFrame1行索引用作连接键
  • right_index：bool, default False，将DataFrame2行索引用作连接键
  • sort：根据连接键对合并后的数据进行排列，默认为True
  • suffixes：对两个数据集中出现的重复列，新数据集中加上后缀 _x, _y 进行区别

4.2.1 索引作为连接键合并表格

通过索引连接两个DataFrame，left_index和right_index都需要指定为True，因为默认为inner连接方式，所以只会拼接索引交集的数据。

import pandas as pd

# 【合并多个DataFrame】
df_data1 = {"语文": [55, 66, 77, 33], "数学": [31, 43, 54, 22], "英语": [88, 44, 22, 33]}
df1 = pd.DataFrame(df_data1, index=["张三", "李四", "王五", "孙七"])
print(df1)
print("=" * 30)

df_data2 = {"物理": [55, 66, 12, 33], "化学": [31, 43, 88, 55]}
df2 = pd.DataFrame(df_data2, index=["张三", "李四", "王五", "赵六"])
print(df2)
print("=" * 30)

# 索引作为连接键
m_df = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)
print(m_df)
# 这种方式等价于上面，后面不再另外介绍
m_df = df1.merge(df2, left_index=True, right_index=True)
print(m_df)

4.2.2 on 指定两个DataFrame中相同名称的字段进行连接

指定两个DataFrame中相同名称的字段进行连接，这个字段必须存在于两个DateFrame中。若字段有重复值，会多次匹配。

import pandas as pd

# 【合并多个DataFrame】
df_data1 = {"姓名": ["张三", "李四", "王五", "孙七"], "语文": [55, 66, 77, 33], "数学": [31, 43, 54, 22], "英语": [88, 44, 22, 33]}
df1 = pd.DataFrame(df_data1)
print(df1)
print("=" * 30)

df_data2 = {"姓名": ["张三", "李四", "王五", "赵六"], "物理": [55, 66, 12, 33], "化学": [31, 43, 88, 55]}
df2 = pd.DataFrame(df_data2)
print(df2)
print("=" * 30)

# on参数指定两个DataFrame同时存在的列索引作为连接键
m_df = pd.merge(df1, df2, on="姓名")
print(m_df)

4.2.3 left连接和right连接

左连接是以左边的DataFrame作为连接对象，右边的DataFrame存在相同的数据则拼接，不存在则以NaN占位。

右连接与左连接相反。

import pandas as pd

# 【合并多个DataFrame】
df_data1 = {"姓名": ["张三", "李四", "王五", "孙七"], "语文": [55, 66, 77, 33], "数学": [31, 43, 54, 22], "英语": [88, 44, 22, 33]}
df1 = pd.DataFrame(df_data1)
print(df1)
print("=" * 30)

df_data2 = {"姓名": ["张三", "李四", "王五", "赵六"], "物理": [55, 66, 12, 33], "化学": [31, 43, 88, 55]}
df2 = pd.DataFrame(df_data2)
print(df2)
print("=" * 30)

# 左连接
m_df = pd.merge(df1, df2, on="姓名", how="left")
print(m_df)

4.2.4 inner连接和outer连接

inner连接会将两个DataFrame的连接键相交部分的数据进行合并

outer连接会将两个DataFrame的连接键进行全合并，不存在的以NaN占位

import pandas as pd

# 【合并多个DataFrame】
df_data1 = {"姓名": ["张三", "李四", "王五", "孙七"], "语文": [55, 66, 77, 33], "数学": [31, 43, 54, 22], "英语": [88, 44, 22, 33]}
df1 = pd.DataFrame(df_data1)
print(df1)
print("=" * 30)

df_data2 = {"姓名": ["张三", "李四", "王五", "赵六"], "物理": [55, 66, 12, 33], "化学": [31, 43, 88, 55]}
df2 = pd.DataFrame(df_data2)
print(df2)
print("=" * 30)


# 内连接
m_df = pd.merge(df1, df2, on="姓名", how="inner")
print(m_df)
print("=" * 30)


# 外连接
m_df = pd.merge(df1, df2, on="姓名", how="outer")
print(m_df)

append 和 join 效果差不多，可参考 https://www.gairuo.com/p/pandas-append

五、DataFrame常用属性和方法

● index 和 columns

  • index：获取行索引
  • columns：获取列索引
import pandas as pd

# 指定数据索引。
df_data = {"语文": [55, 66, 77], "数学": [31, 43, 54]}
df = pd.DataFrame(df_data, index=["张三", "李四", "王五"])
print(df)

# 获取行索引
print(df.index)

# 获取列索引
print(df.columns)

● values 获取值数组

import pandas as pd

# 指定数据索引。
df_data = {"语文": [55, 66, 77], "数学": [31, 43, 54]}
df = pd.DataFrame(df_data, index=["张三", "李四", "王五"])
print(df)

# 获取值数组
print(df.values)

● shape 获取行数和列数

import pandas as pd

# 指定数据索引。
df_data = {"语文": [55, 66, 77], "数学": [31, 43, 54]}
df = pd.DataFrame(df_data, index=["张三", "李四", "王五"])
print(df)

# 获取行数和列数
print(df.shape)

● describe() 获取快速统计

import pandas as pd

# 指定数据索引。
df_data = {"语文": [55, 66, 77], "数学": [31, 43, 54]}
df = pd.DataFrame(df_data, index=["张三", "李四", "王五"])
print(df)

# 获取快速统计
print(df.describe())

● rename() 修改索引名称

import pandas as pd

# 指定数据索引。
df_data = {"语文": [55, 66, 77], "数学": [31, 43, 54]}
df = pd.DataFrame(df_data, index=["张三", "李四", "王五"])
print(df)

# 修改索引名称
df = df.rename(index={"李四": "李四改"}, columns={"语文": "语文改", "数学": "数学改"})
print(df)

● filter() 根据索引标签对数据框行或列查询子集

需要注意的是，此方法不会对数据帧的数据内容进行过滤，仅应用于按标签筛选

import pandas as pd

# 指定数据索引。
df_data = {"语文": [55, 66, 77], "数学": [31, 43, 54], "英语": [22, 33, 44], "物理": [22, 66, 33]}
df = pd.DataFrame(df_data, index=["张三", "李四", "王五"])
print(df)

# 根据索引标签精准过滤
print(df.filter(items=["语文", "数学"]))
# 默认过滤列索引，通过指定 axis 参数的值为 index可修改过滤维度为行索引
print(df.filter(items=["张三", "王五"], axis="index"))

# 可通过like 或 regex参数进行模糊匹配索引
print(df.filter(like="语"))
print(df.filter(regex="语"))

# regex参数还可输入正则
print(df.filter(regex=".语"))

● groupby() 分组统计

df.groupby() 方法可以按指定字段对 DataFrame 进行分组，生成一个分组器对象，然后再把这个对象的各个字段按一定的聚合方法输出。

参数说明：

  • by，分组字段，可以是列名/series/字典/函数，常用为列名
  • axis，指定切分方向，默认为0，表示沿着行切分
  • as_index，是否将分组列名作为输出的索引，默认为True；当设置为False时相当于加了reset_index功能
  • sort，与SQL中groupby操作会默认执行排序一致，该groupby也可通过sort参数指定是否对输出结果按索引排序
df.groupby('team').describe() # 描述性统计
df.groupby('team').sum() # 求和
df.groupby('team').count() # 每组数量，不包括缺失值
df.groupby('team').max() # 求最大值
df.groupby('team').min() # 求最小值
df.groupby('team').size() # 分组数量
df.groupby('team').mean() # 平均值
df.groupby('team').median() # 中位数
df.groupby('team').std() # 标准差
df.groupby('team').var() # 方差

多层级分组

by参数可传入list类型，用于多层级分组

import pandas as pd

df_data = {
    "年级": ["一年级", "一年级", "一年级", "一年级", "二年级"],
    "班级": ["一班", "一班", "二班", "二班", "一班"],
    "语文": [55, 66, 77, 44, 55],
    "数学": [31, 43, 54, 88, 33],
    "英语": [22, 33, 44, 55, 33],
}
df = pd.DataFrame(df_data)
print(df)

# 需求：求每个年级、每个班级的各科的总和
print(df.groupby(["年级", "班级"]).sum())

六、excel文件读取与导出

假如在test.xlsx文件中有如下两个sheet页

              

● 读取文件

使用 pd.read_excel(excel文件) 方法读取文件，默认读取第1个sheet页，可以使用sheet_name参数指定读取的sheet页。

文件读取成功后，会将首行作为列索引，可以使用 header参数指定开始解析的行，从0开始。

当sheet页存在多个相同名称字段时，df会给重复的索引自动添加尾缀 “,数字”

import pandas as pd

# sheet_name：excel的sheet页名称
# header：开始解析的行数，从0开始
df_cjd = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name="成绩单", header=1)
print(df_cjd)

● 导出文件

import pandas as pd

df_data = {"语文": [55, 66, 77], "数学": [31, 43, 54], "英语": [22, 33, 44], "物理": [22, 66, 33]}
df = pd.DataFrame(df_data, index=["张三", "李四", "王五"])

# 将DataFrame数据导出为excel文件
# ./test/demo.xlsx 指定导出的路径为 ./test/ 导出名称为 demo.xlsx   注：路径必须存在，否则报错
# sheet_name指定导出sheet的名称，默认为Sheet1
# index 导出的内容是否包含行索引，默认True
export_path = './test/demo.xlsx'
with pd.ExcelWriter(export_path) as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='demo_sheet', index=False)

● 联表

将上面两个表以classNum进行联表。

import pandas as pd

df_cjd = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name="成绩单", header=1)
df_bjb = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name="班级表", header=1)

df = pd.merge(df_cjd, df_bjb, how="left", on="classNum")
print(df)

● 根据条件过滤数据

import pandas as pd

df_cjd = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name="成绩单", header=1)
df_bjb = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name="班级表", header=1)

df = pd.merge(df_cjd, df_bjb, on="classNum")

# 提取 isPass 值为'是'的行
df_pass = df[df["isPass"].isin(["是"])]
print(df_pass)

● 列维度：计算每科的平均值和最大值

import pandas as pd

df_cjd = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name="成绩单", header=1)
df_bjb = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name="班级表", header=1)

df = pd.merge(df_cjd, df_bjb, how="left", on="classNum")[["Chinese", "Math", "English"]]

# 列维度
df_avg = df.mean(numeric_only=True)
df_max = df.max(numeric_only=True)
print(df_avg)
print("=" * 30)
print(df_max)

● 行维度：计算每人的平均值和最大值

import pandas as pd

df_cjd = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name="成绩单", header=1)
df_bjb = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name="班级表", header=1)

df = pd.merge(df_cjd, df_bjb, how="left", on="classNum")[["Chinese", "Math", "English"]]

# 行维度
df_avg = df.mean(numeric_only=True, axis=1)
df_max = df.max(numeric_only=True, axis="columns")
print(df_avg)
print("=" * 30)
print(df_max)

● 分组维度：计算每个班每科的平均值和最大值

import pandas as pd

df_cjd = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name="成绩单", header=1)
df_bjb = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name="班级表", header=1)

df = pd.merge(df_cjd, df_bjb, how="left", on="classNum")[["class", "Chinese", "Math", "English"]]
print(df)
print("=" * 30)


# 分组
df_group_avg = df.groupby("class").mean(numeric_only=True)
df_group_max = df.groupby("class").max(numeric_only=True)
print(df_group_avg)
print("=" * 30)
print(df_group_max)

 

七、设置数据显示格式

常用的参数项如下：

参数 说明
display.max_rows 最大显示行数，超过该值用省略号代替，为None时显示所有行。
display.max_columns 最大显示列数，超过该值用省略号代替，为None时显示所有列。
display.expand_frame_repr 输出数据宽度超过设置宽度时，表示是否对其要折叠，False不折叠，True要折叠。
display.max_colwidth 单列数据宽度，以字符个数计算，超过时用省略号表示。
display.precision 设置输出数据的小数点位数。
display.width 数据显示区域的宽度，以总字符数计算。
display.show_dimensions 当数据量大需要以truncate（带引号的省略方式）显示时，该参数表示是否在最后显示数据的维数，默认 True 显示，False 不显示。

设置方式

import pandas

# 当列非常多的时候，pandas会自作进行自动换行，可以通过以下设定来设置不换行
pandas.set_option('display.width', 1000)

 

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