Pandas基本功能

时间:2023-12-09 18:36:43

到目前为止,我们了解了三种Pandas数据结构以及如何创建它们。接下来将主要关注数据帧(DataFrame)对象,因为它在实时数据处理中非常重要,并且还讨论其他数据结构。

系列基本功能

编号 属性或方法 描述
1 axes 返回行轴标签列表。
2 dtype 返回对象的数据类型(dtype)。
3 empty 如果系列为空,则返回True
4 ndim 返回底层数据的维数,默认定义:1
5 size 返回基础数据中的元素数。
6 values 将系列作为ndarray返回。
7 head() 返回前n行。
8 tail() 返回最后n行。

现在创建一个系列并演示如何使用上面所有列出的属性操作。

示例

import pandas as pd
import numpy as np #Create a series with 100 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(4))
print s
Python

执行上面示例代码,得到以下输出结果 -

0   0.967853
1 -0.148368
2 -1.395906
3 -1.758394
dtype: float64
Python

axes示例

返回系列的标签列表。参考以下示例代码 -

import pandas as pd
import numpy as np #Create a series with 100 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(4))
print ("The axes are:")
print s.axes
Python

执行上面示例代码,得到以下输出结果 -

The axes are:
[RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)]
Python

上述结果是从05的值列表的紧凑格式,即:[0,1,2,3,4]

empty示例

返回布尔值,表示对象是否为空。返回True则表示对象为空。

import pandas as pd
import numpy as np #Create a series with 100 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(4))
print ("Is the Object empty?")
print s.empty
Python

执行上面示例代码,得到以下输出结果 -

Is the Object empty?
False
Python

ndim示例

返回对象的维数。根据定义,一个系列是一个1D数据结构,参考以下示例代码 -

import pandas as pd
import numpy as np #Create a series with 4 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(4))
print s print ("The dimensions of the object:")
print s.ndim
Python

执行上面示例代码,得到以下结果 -

0   0.175898
1 0.166197
2 -0.609712
3 -1.377000
dtype: float64 The dimensions of the object:
1
Shell

size示例

返回系列的大小(长度)。参考以下示例代码 -

import pandas as pd
import numpy as np #Create a series with 4 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(2))
print s
print ("The size of the object:")
print s.size
Python

执行上面示例代码,得到以下结果 -

0   3.078058
1 -1.207803
dtype: float64 The size of the object:
2
Shell

values示例

以数组形式返回系列中的实际数据值。

import pandas as pd
import numpy as np #Create a series with 4 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(4))
print s print ("The actual data series is:")
print s.values
Python

执行上面示例代码,得到以下结果 -

0   1.787373
1 -0.605159
2 0.180477
3 -0.140922
dtype: float64 The actual data series is:
[ 1.78737302 -0.60515881 0.18047664 -0.1409218 ]
Shell

head()和tail()方法示例

要查看Series或DataFrame对象的小样本,请使用head()tail()方法。

head()返回前n行(观察索引值)。要显示的元素的默认数量为5,但可以传递自定义这个数字值。

import pandas as pd
import numpy as np #Create a series with 4 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(4))
print ("The original series is:")
print s print ("The first two rows of the data series:")
print s.head(2)
Python

执行上面示例代码,得到以下结果 -

The original series is:
0 0.720876
1 -0.765898
2 0.479221
3 -0.139547
dtype: float64 The first two rows of the data series:
0 0.720876
1 -0.765898
dtype: float64
Shell

tail()返回最后n行(观察索引值)。 要显示的元素的默认数量为5,但可以传递自定义数字值。参考以下示例代码 -

import pandas as pd
import numpy as np #Create a series with 4 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(4))
print ("The original series is:")
print s print ("The last two rows of the data series:")
print s.tail(2)
Python

执行上面示例代码,得到以下结果 -

The original series is:
0 -0.655091
1 -0.881407
2 -0.608592
3 -2.341413
dtype: float64 The last two rows of the data series:
2 -0.608592
3 -2.341413
dtype: float64
Shell

DataFrame基本功能

下面来看看数据帧(DataFrame)的基本功能有哪些?下表列出了DataFrame基本功能的重要属性或方法。

编号 属性或方法 描述
1 T 转置行和列。
2 axes 返回一个列,行轴标签和列轴标签作为唯一的成员。
3 dtypes 返回此对象中的数据类型(dtypes)。
4 empty 如果NDFrame完全为空[无项目],则返回为True; 如果任何轴的长度为0
5 ndim 轴/数组维度大小。
6 shape 返回表示DataFrame的维度的元组。
7 size NDFrame中的元素数。
8 values NDFrame的Numpy表示。
9 head() 返回开头前n行。
10 tail() 返回最后n行。

下面来看看如何创建一个DataFrame并使用上述属性和方法。

示例

import pandas as pd
import numpy as np #Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])} #Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our data series is:")
print df
Python

执行上面示例代码,得到以下结果 -

Our data series is:
Age Name Rating
0 25 Tom 4.23
1 26 James 3.24
2 25 Ricky 3.98
3 23 Vin 2.56
4 30 Steve 3.20
5 29 Minsu 4.60
6 23 Jack 3.80
Shell

T(转置)示例

返回DataFrame的转置。行和列将交换。参考以下示例代码 -

import pandas as pd
import numpy as np # Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])} # Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("The transpose of the data series is:")
print df.T
Python

执行上面示例代码,得到以下结果 -

The transpose of the data series is:
0 1 2 3 4 5 6
Age 25 26 25 23 30 29 23
Name Tom James Ricky Vin Steve Minsu Jack
Rating 4.23 3.24 3.98 2.56 3.2 4.6 3.8
Shell

axes示例

返回行轴标签和列轴标签列表。参考以下示例代码 -

import pandas as pd
import numpy as np #Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])} #Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Row axis labels and column axis labels are:")
print df.axes
Python

执行上面示例代码,得到以下结果 -

Row axis labels and column axis labels are:

[RangeIndex(start=0, stop=7, step=1), Index([u'Age', u'Name', u'Rating'],
dtype='object')]
Shell

dtypes示例

返回每列的数据类型。参考以下示例代码 -

import pandas as pd
import numpy as np #Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])} #Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("The data types of each column are:")
print df.dtypes
Python

执行上面示例代码,得到以下结果 -

The data types of each column are:
Age int64
Name object
Rating float64
dtype: object
Shell

empty示例

返回布尔值,表示对象是否为空; 返回True表示对象为空。

import pandas as pd
import numpy as np #Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])} #Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Is the object empty?")
print df.empty
Python

执行上面示例代码,得到以下结果 -

Is the object empty?
False
Shell

ndim示例

返回对象的维数。根据定义,DataFrame是一个2D对象。参考以下示例代码 -

import pandas as pd
import numpy as np #Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])} #Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our object is:")
print df
print ("The dimension of the object is:")
print df.ndim
Python

执行上面示例代码,得到以下结果 -

Our object is:
Age Name Rating
0 25 Tom 4.23
1 26 James 3.24
2 25 Ricky 3.98
3 23 Vin 2.56
4 30 Steve 3.20
5 29 Minsu 4.60
6 23 Jack 3.80 The dimension of the object is:
2
Shell

shape示例

返回表示DataFrame的维度的元组。 元组(a,b),其中a表示行数,b表示列数。

import pandas as pd
import numpy as np #Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])} #Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our object is:")
print df
print ("The shape of the object is:")
print df.shape
Python

执行上面示例代码,得到以下结果 -

Our object is:
Age Name Rating
0 25 Tom 4.23
1 26 James 3.24
2 25 Ricky 3.98
3 23 Vin 2.56
4 30 Steve 3.20
5 29 Minsu 4.60
6 23 Jack 3.80 The shape of the object is:
(7, 3)
Shell

size示例

返回DataFrame中的元素数。参考以下示例代码 -

import pandas as pd
import numpy as np #Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])} #Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our object is:")
print df
print ("The total number of elements in our object is:")
print df.size
Python

执行上面示例代码,得到以下结果 -

Our object is:
Age Name Rating
0 25 Tom 4.23
1 26 James 3.24
2 25 Ricky 3.98
3 23 Vin 2.56
4 30 Steve 3.20
5 29 Minsu 4.60
6 23 Jack 3.80 The total number of elements in our object is:
21
Shell

values示例

DataFrame中的实际数据作为NDarray返回。参考以下示例代码 -

import pandas as pd
import numpy as np #Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])} #Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our object is:")
print df
print ("The actual data in our data frame is:")
print df.values
Python

执行上面示例代码,得到以下结果 -

Our object is:
Age Name Rating
0 25 Tom 4.23
1 26 James 3.24
2 25 Ricky 3.98
3 23 Vin 2.56
4 30 Steve 3.20
5 29 Minsu 4.60
6 23 Jack 3.80
The actual data in our data frame is:
[[25 'Tom' 4.23]
[26 'James' 3.24]
[25 'Ricky' 3.98]
[23 'Vin' 2.56]
[30 'Steve' 3.2]
[29 'Minsu' 4.6]
[23 'Jack' 3.8]]
Shell

head()和tail()示例

要查看DataFrame对象的小样本,可使用head()tail()方法。head()返回前n行(观察索引值)。显示元素的默认数量为5,但可以传递自定义数字值。参考以下示例代码 -

import pandas as pd
import numpy as np #Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])} #Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our data frame is:")
print df
print ("The first two rows of the data frame is:")
print df.head(2)
Python

执行上面示例代码,得到以下结果 -

Our data frame is:
Age Name Rating
0 25 Tom 4.23
1 26 James 3.24
2 25 Ricky 3.98
3 23 Vin 2.56
4 30 Steve 3.20
5 29 Minsu 4.60
6 23 Jack 3.80 The first two rows of the data frame is:
Age Name Rating
0 25 Tom 4.23
1 26 James 3.24
Shell

tail()返回最后n行(观察索引值)。显示元素的默认数量为5,但可以传递自定义数字值。

import pandas as pd
import numpy as np #Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])} #Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our data frame is:")
print df
print ("The last two rows of the data frame is:")
print df.tail(2)
Python

执行上面示例代码,得到以下结果 -

Our data frame is:
Age Name Rating
0 25 Tom 4.23
1 26 James 3.24
2 25 Ricky 3.98
3 23 Vin 2.56
4 30 Steve 3.20
5 29 Minsu 4.60
6 23 Jack 3.80 The last two rows of the data frame is:
Age Name Rating
5 29 Minsu 4.6
6 23 Jack 3.8
Shell