今天，就為大家總結一下 “Pandas數據處理的12技巧”，拿來即用，隨查隨用。H6T28資訊網——每日最新資訊28at.com

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今天，就為大家總結一下 “Pandas數據處理的12技巧”，拿來即用，隨查隨用。H6T28資訊網——每日最新資訊28at.com

1. 安裝

你還可以使用內置的 Python 工具 pip 安裝 Pandas 并運行以下命令:H6T28資訊網——每日最新資訊28at.com

$ pip install pandas

安裝完成后的提示成功，則可以環境中使用pandas包了。H6T28資訊網——每日最新資訊28at.com

import pandas

2. 創建數據列

Pandas一維數組(數據列)可以保存任何數據類型。一般通過調用 pd.Series() 方法實現，不指定index，默認為0,1,2,3...。H6T28資訊網——每日最新資訊28at.com

import pandasimport numpyS = pandas.Series(    [1, 2, 3, 4],  # 數據    index=["a", "b", "c", "d"],  # 指定索引    dtype=numpy.int8,  # 指定數據類型)S.name = "test"  # 創建一維數組的名稱S.index.name = "index"  # 創建一維數組的索引名稱print(S)

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indexa    1b    2c    3d    4Name: test, dtype: int8

3. 創建數據框

創建具有列的二維數據結構的對象(數據框)。一般通過調用 pd.DataFrame() 方法實現，不指定index，默認為0,1,2,3...。H6T28資訊網——每日最新資訊28at.com

import pandasdat_list = [    [1, 2, 3],    [4, 6, 8],    [10, 11, 12],]df = pandas.DataFrame(    dat_list,    index=["i1", "i3", "i2"],    columns=["a", "b", "c"],)print(df)

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a   b   ci1   1   2   3i3   4   6   8i2  10  11  12

4. CSV文件的讀寫

Pandas 支持從 CSV的讀寫，我們用 pd.read_csv() 和 pd.to_csv() 方法來實現。H6T28資訊網——每日最新資訊28at.com

import pandasd = {    "A": [1, 2, 3],    "B": [4, 5, 6],    "C": [7, 8, 9],    "D": [10, 11, 12],}df = pandas.DataFrame(d, index=["i2", "i1", "i3"])print(df)df.to_csv("output/test.csv") # 導出到CSV文件dfnew = pandas.read_csv("output/test.csv", index_col=0) # index_col=0 表示第一列為索引print(dfnew)

5. Excel文件的讀寫

Pandas 支持從 Excel的讀寫，我們用 pd.read_excel() 和 pd.to_excel() 方法來實現。H6T28資訊網——每日最新資訊28at.com

import pandasd = {    "A": [1, 2, 3],    "B": [4, 5, 6],    "C": [7, 8, 9],    "D": [10, 11, 12],}df = pandas.DataFrame(d, index=["i2", "i1", "i3"])print(df)df.to_excel("output/test.xlsx") # 導出到exceldfnew = pandas.read_excel("output/test.xlsx", index_col=0) # index_col=0 表示第一列為索引print(dfnew)

6. 通過位置選擇值

Pandas 支持通過位置選擇值，我們用 df.iloc[row_index, column_index] 來實現。H6T28資訊網——每日最新資訊28at.com

import pandasd = {    "A": [1, 2, 3],    "B": [4, 5, 6],    "C": [7, 8, 9],    "D": [10, 11, 12],}df = pandas.DataFrame(d, index=["i2", "i1", "i3"])print(df)print(df.iloc[2, 1])  # 6 結果為一個值print(df.iloc[[2], [1]])  # 結果為一個元素的數據框print(df.iloc[1:3, :])  # 結果為一個數據框

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A  B  C   Di2  1  4  7  10i1  2  5  8  11i3  3  6  9  126    Bi3  6    A  B  C   Di1  2  5  8  11i3  3  6  9  12

7. 通過名稱選擇值

Pandas 支持通過名稱選擇值，我們用 df.loc[row_name, column_name] 來實現。H6T28資訊網——每日最新資訊28at.com

import pandasd = {    "A": [1, 2, 3],    "B": [4, 5, 6],    "C": [7, 8, 9],    "D": [10, 11, 12],}df = pandas.DataFrame(d, index=["i2", "i1", "i3"])print(df)print(df.loc["i2", "C"])  # 6 結果為一個值print(df.loc[["i2"], ["C"]])  # 結果為一個元素的數據框print(df.loc[["i2", "i3"], ["A", "D"]])  # 切片

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A  B  C   Di2  1  4  7  10i1  2  5  8  11i3  3  6  9  127    Ci2  7    A   Di2  1  10i3  3  12

8. 標簽可以重復么？

這是一個有意思的問題，如果重復了如何取值呢，如何去掉重復呢？H6T28資訊網——每日最新資訊28at.com

import pandasd = {    "A": [1, 2, 3],    "B": [4, 5, 6],    "C": [7, 8, 9],    "D": [10, 11, 12],}df = pandas.DataFrame(d, index=["i2", "i1", "i2"])print(df)print(df.loc["i2", "C"])df.columns = ["A", "B", "B", "D"]print(df)print(df.loc["i2", "B"])

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A  B  C   Di2  1  4  7  10i1  2  5  8  11i2  3  6  9  12i2    7i2    9Name: C, dtype: int64    A  B  B   Di2  1  4  7  10i1  2  5  8  11i2  3  6  9  12    B  Bi2  4  7i2  6  9

9. 刪除行/列

Pandas 支持刪除行/列，我們用 df.drop([col/row name], axis=0/1) 來實現。H6T28資訊網——每日最新資訊28at.com

import pandasd = {    "A": [1, 2, 3],    "B": [4, 5, 6],    "C": [7, 8, 9],    "D": [10, 11, 12],}df = pandas.DataFrame(d, index=["i2", "i1", "i3"])print(df)df.drop(    ["i2", "i1"],    axis=0,  # axis=0刪除行，axis=1刪除列    inplace=True, # 如果為True，則在原數據上進行操作，否則，創建一個新的數據對象    errors="ignore",  # 忽略不存在的列)print(df)

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A  B  C   Di2  1  4  7  10i1  2  5  8  11i3  3  6  9  12    A  B  C   Di3  3  6  9  12

10. 在最后增加列

import pandasd = {    "A": [1, 2, 3],    "B": [4, 5, 6],    "C": [7, 8, 9],    "D": [10, 11, 12]}df = pandas.DataFrame(d, index=["i2", "i1", "i3"])print(df)df['E'] = 0print(df)

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A  B  C   Di2  1  4  7  10i1  2  5  8  11i3  3  6  9  12    A  B  C   D  Ei2  1  4  7  10  0i1  2  5  8  11  0i3  3  6  9  12  0

11. 在最后增加行

import pandasd = {    "A": [1, 2, 3],    "B": [4, 5, 6],    "C": [7, 8, 9],    "D": [10, 11, 12],}df = pandas.DataFrame(d, index=["i2", "i1", "i3"])print(df)df = df.append(    pandas.DataFrame({"A": 13, "B": 14, "C": 15, "D": 16}, index=["i4"]),    ignore_index=True,)print(df)

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A  B  C   Di2  1  4  7  10i1  2  5  8  11i3  3  6  9  12    A   B   C   D0   1   4   7  101   2   5   8  112   3   6   9  123  13  14  15  16

12. 通過標簽(索引或列名)排序

import pandasd = {    "A": [1, 2, 3],    "B": [4, 5, 6],    "C": [7, 8, 9],    "D": [10, 11, 12]}df = pandas.DataFrame(d, index=["i2", "i1", "i3"])print(df)df = df.sort_index(    axis=0, # axis=0 按行標簽排序，axis=1 按列標簽排序    level=None,    ascending=True, # 是否升序    inplace=False, # 是否修改原數據    kind="quicksort", # 排序算法    na_positinotallow="last", # 如果有NA值，放在最后    sort_remaining=True, # 是否排序剩余列)print(df)

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A  B  C   Di2  1  4  7  10i1  2  5  8  11i3  3  6  9  12    A  B  C   Di1  2  5  8  11i2  1  4  7  10i3  3  6  9  12

總結

上面分享的pandas入門的12個技巧，希望對你有所幫助。H6T28資訊網——每日最新資訊28at.com

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