pandas库数据处理（索引、排序、基本功能）

红太狼 2021-11-01 21:36 491阅读 0赞

本文为小编阅读《利用python进行数据分析》第五章的学习笔记。  
前面的博客已经介绍了pandas库基本操作、索引等，接下来我们来介绍一下Series和DataFrame中数据交互的基础机制，按照书中的说法，我们只着重于最重要的特性，而不是将所有的特性都给读者一一罗列出来。**除了第一个代码之外，其他的代码我们默认库已经完成导入**。  
(一).重建索引：

1.**Series类型的索引重建**：输入一个基本的Series类型

import pandas as pd
    import numpy as n
    a = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
    print(a)

输出结果如下：

a    1
    b    2
    c    3
    d    4
    e    5
    dtype: int64
    
    Process finished with exit code 0

1.1重建索引的代码：使用reindex(方法即可，如果重建的索引数目大于原来元素个数时，python会使用NaN进行自动填充

a = a.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])

输出如下：

a    1.0
    b    2.0
    c    3.0
    d    4.0
    e    5.0
    f    NaN
    dtype: float64

注意：重建索引前后的元素类型发生了变化，**由 int64 变成了 float64**。  
2.**DataFrame类型重建**：我们知道DataFrame类型存在两个索引（index和colums），那么我们可以想见，我们可以将某一个索引进行重建，也应该有一个方法将两个索引全部重建，代码如下：

#我们默认库已经完成导入
    a = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3, 3)), index = ['a', 'b', 'c'], columns = ['one', 'two', 'three'])
    print(a)

输出如下：

one  two  three
    a    0    1      2
    b    3    4      5
    c    6    7      8
    
    Process finished with exit code 0

2.1我们可以只重建行索引（列索引同理），需要注意的一点是，如果我们进行索引重建的时候不给予参数的话，默认重建的是index索引。代码如下：

a = a.reindex(['a', 'b', 'c', 'd'])

结果为

one  two  three
    a  0.0  1.0    2.0
    b  3.0  4.0    5.0
    c  6.0  7.0    8.0
    d  NaN  NaN    NaN
    
    Process finished with exit code 0

2.2我们重建列索引的时候多加了一列，但是该列没有数据，因此python就会自动进行填充

a = a.reindex(index = [1, 2, 3], columns = ['first', 'second', 'third'])

结果为：

first  second  third
    1    NaN     NaN    NaN
    2    NaN     NaN    NaN
    3    NaN     NaN    NaN
    
    Process finished with exit code 0

我们会发现原来的数据均被替换掉。  
reindex方法的参数：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NjE0NTI0_size_16_color_FFFFFF_t_70]

（二）轴向上删除条目：我们使用drop()方法来删除一个含有指示值或轴向上的删除值的新对象。  
1.对Series类型数据集的删除，首先我们创建一个Series类型的数据集。

a = pd.Series(np.arange(3), index = ['a', 'b', 'c'])
    print(a)

输出如下：

a    0
    b    1
    c    2
    dtype: int32
    
    Process finished with exit code 0

1.1删除操作代码为：

a = a.drop('a', axis = 'index')

删除后的结果为：

b    1
    c    2
    dtype: int32
    
    Process finished with exit code 0

2.对DataFrame类型数据集的删除操作：先进行基础数据集的创建。

a = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3, 3)), index = ['a', 'b', 'c'], columns = ['one', 'two', 'three'])
    print(a)

输出为：

one  two  three
    a    0    1      2
    b    3    4      5
    c    6    7      8
    
    Process finished with exit code 0

2.1删除行数据（对Index进行操作）：与Series类型的区别是，在进行DataFrame类型数据集数据的删除的时候，我们要**在drop中加上一个参数 axis**,**如果删除的是行索引，就令axis = ‘index’**，对于列索引同理。

a = a.drop('a', axis = 'index')

删除后的数据集为：

one  two  three
    b    3    4      5
    c    6    7      8
    
    Process finished with exit code 0

我们可以发现原先行索引的 a 这一行的数据已经消失。同理我们也可以对列索引进行删除  
（三）索引：

1.**Series类型的索引**：该类型索引与NumPy数组索引功能类似，只不过**Series的索引值不仅仅局限于整数，它可以是index的值，区间等**。首先我们还是首先创建Series类型数据。

a = pd.Series(np.arange(4.), index = ['a', 'b', 'c', 'd'])
    print(a)

输出为：

a    0.0
    b    1.0
    c    2.0
    d    3.0
    dtype: float64
    
    Process finished with exit code 0

1.1我们直接使用Index 的名称进行索引  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NjE0NTI0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
1.2我们也可以使用类似于切片的方式来进行取出索引对应的元素。注意：**这里的切片的区间两边均为闭区间，与python列表的切片有区别。**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NjE0NTI0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
1.3或者我们直接使用索引来进行对应元素的输出。注意：**采用对应索引进行输出的时候，索引的输入方式。**

print(a[['a', 'c']])

输出结果为：

a    0.0
    c    2.0
    dtype: float64
    
    Process finished with exit code 0

2.**DataFrame类型数据的索引**：首先还是进行数据集的建立：

a = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), index = ['a', 'b', 'c', 'd'],
                     columns = ['one', 'two', 'three', 'four'])
    print(a)

输出为：

one  two  three  four
    a    0    1      2     3
    b    4    5      6     7
    c    8    9     10    11
    d   12   13     14    15
    
    Process finished with exit code 0

2.1我们可以使用列索引（行索引）来将某一列（行）的所有元素进行输出（**结果会自动带上行（列）索引**）

print(a['two'])

输出为：

a     1
    b     5
    c     9
    d    13
    Name: two, dtype: int32
    
    Process finished with exit code 0

3.针对DataFrame类型在行上的标签索引，小编介绍一下loc()和 iloc()，他们**允许用户使用轴标签（loc)整数标签 (iloc)**，使用风格与我们在NumPy中的索引方式类似。我们简单的创建一个数据集：（当我们自定义标签之后，我们能够体现出轴标签与整数标签的差距了）轴标签就是使用Index，而整数标签就会像数组那样。

a = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4))
    print(a)

创建的结果如下：

0  1   2   3
    0  0  1   2   3
    1  4  5   6   7
    2  8  9  10  11
    
    Process finished with exit code 0

我们使用对应的索引来进行数据的选取。（下标的标记类似数组，从0开始）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NjE0NTI0_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NjE0NTI0_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
（四）Dataframe与Series之间的算术操作：

1.Dataframe算术操作：首先进行数据集的创建：

a = np.arange(12).reshape(3, 4)
    print(a)

数据集的输出为：

[[ 0  1  2  3]
     [ 4  5  6  7]
     [ 8  9 10 11]]
    
    Process finished with exit code 0

我们先看一下，数据元素（a\[0\]）的输出

print(a[0])

接下来我们进行算术运算，如下图，图中我们可以看到：当我们用整个数据集去减第一行的数据的时候，减法在每一行都进行了操作，这就是我们所谓的**广播机制**。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NjE0NTI0_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
对于Series，也有类似的操作：首先我们进行数据集的创建：

a = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4), index = ['a', 'b', 'c'], columns = ['one', 'two', 'three', 'four'])
    print(a)

创建好的数据集如下：

one  two  three  four
    a    0    1      2     3
    b    4    5      6     7
    c    8    9     10    11
    
    Process finished with exit code 0

我们模仿DataFrame的算术方法来进行广播计算（个人的叫法，未必正确）。注意：这里的DataFrame类型的索引与Series有区别，我们要使用.iloc()方法进行索引。

a = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4), index = ['a', 'b', 'c'], columns = ['one', 'two', 'three', 'four'])
    b = a.iloc[0]
    print(a - b)

输出的结果如下：我们可以看出这与我们预想的（与Series）结果一样，同样进行了广播运算。

one  two  three  four
    a    0    0      0     0
    b    4    4      4     4
    c    8    8      8     8
    
    Process finished with exit code 0

(五) 排序：  
1.**Series类型**：首先我们创建一个Series数据集：

a = pd.Series([1, 3, 4, 2], index = ['a', 'c', 'd', 'b'])

输出为：

a    1
    c    3
    d    4
    b    2
    dtype: int64
    
    Process finished with exit code 0

1.1 我们可以看到Index的顺序是打乱排列的。我们可以采用如下代码进行索引的排序：

a.sort_values()

索引排好序的结果为：

a    1
    b    2
    c    3
    d    4
    dtype: int64
    
    Process finished with exit code 0

我们可以看到现在的行索引已经完成排序，列排序同理。  
2.2 我们也可以对Series的值进行排序：（如果有缺失值的话，缺失值会被放到最后面）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NjE0NTI0_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

2.**DataFrame类型**：首先我们生成数组

a = pd.DataFrame(np.array([1, 3, 4, 2, 6, 5, 7, 0, 8]).reshape(3, 3), index = ['a', 'c', 'b'],
                     columns = ['one', 'three', 'two'])

生成的数据集为：

one  three  two
    a    1      3    4
    c    2      6    5
    b    7      0    8
    
    Process finished with exit code 0

2.1 对行索引进行排序的结果为：

one  three  two
    a    1      3    4
    b    7      0    8
    c    2      6    5
    
    Process finished with exit code 0

我们可以看到行索引已经完成排序。（**默认升序排列**）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NjE0NTI0_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NjE0NTI0_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20211101/f47e2593b81845df87efe1fa4b5ba4a5.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NjE0NTI0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20211101/ca3276bfed31450c9e02ba17497616a6.png
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