（二）Pandas DateFrame入门

港控/mmm° 2022-12-24 15:53 141阅读 0赞

### 目录 ###

*   *  一：介绍：
     *  二：安装pandas:
     *  三：加载数据集与展示数据：
     *  四： 查看部分数据：
     *  五：iloc与loc的区别：
     *  六：分组与聚合计算：
     *  七：基本的绘图功能：

## 一：介绍： ##

*  Pandas是用于数据分析的开源Python库，可以实现数据加载，清洗，转换，统计处理，可视化等功能
 *  DataFrame和Series是Pandas最基本的两种数据结构
 *  DataFrame用来处理结构化数据（SQL数据表，Excel表格）
 *  Series用来处理单列数据，也可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典或集合。

## 二：安装pandas: ##

> 1：进入虚拟环境：conda activate python39  
> 2：安装pandas: pip install pandas

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

## 三：加载数据集与展示数据： ##

*  1：导入pandas包：import pandas as pd
 *  2：读取csv文件：df = pd.read\_csv(‘路径’)
 *  3：展示前5条记录：df.head()
 *  4：展示的时候用空格隔开：df = pd.read\_csv(‘路径’, sep=’\\t’)
 *  5：查看返回的数据类型：type(df)
 *  6：获取得到数据的行数和列数：df.shape
 *  7：获取得到数据的列名：df.columns
 *  8：获取每一列的数据类型：df.dtypes / df.info

<案例一>： 展示前5条数据：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
<案例二>： 展示的时候用空格隔开：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
<案例三>： 查看返回的数据类型：  
![在这里插入图片描述][2020112914511248.png]  
<案例四>： 获取所有的行数和列数以及列名：  
![在这里插入图片描述][2020112914573859.png]  
<案例五>：获取每一列的数据类型：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

## 四： 查看部分数据： ##

*  1：加载某一列的数据：df\[‘列名’\]
 *  2：加载多列的数据：df\[\[‘列名1’， ‘列名2’， ‘列名3’\]\]
 *  3：获取指定行的数据：data = df.loc\[0\]
 *  4：获取最后一行的思路：先获取总函数-1拿到下标，然后获取指定行。
 *  5：获取最后一行/最后几行：df.tail(n = 1)
 *  6: df.loc 与 df.tail 与 df.head 的获取数据的区别： loc拿到的是Series对象，head拿到的是DateFrame对象。
 *  7：loc通过索引获取多行数据：data = df.loc\[\[0, 99, 999\]\]

<案例一>： 加载一列/多列数据：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]  
<案例二>： 获取第1行和第100行数据，以及最后一行数据：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]  
<案例三>： 获取最后一行/最后3行：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]  
<案例四>： df.loc 与 df.tail 与 df.head 的获取数据的区别：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]

## 五：iloc与loc的区别： ##

*  1：iloc传入的是索引的序号，loc传入的是索引的标签。
 *  2：iloc可以传入-1获取最后一行的数据，但是loc不能传入-1,因为索引标签中没有-1这个标签。
 *  3：loc和iloc都可以获取指定的列或者行的数据。
 *  4：iloc可以使用切片获取哪一列。
 *  5：两个都可以获取指定行且指定列。
 *  6: 当然也可以获取多行多列，行iloc也可以用切片。

<案例一>：loc 与iloc分别获取列数据和行数据：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]  
<案例二>： 获取0-4列：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]  
<案例三>：iloc使用切片获取下标为3 4 5三列：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]  
<案例四>： loc与iloc获取指定的行指定的列。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]

## 六：分组与聚合计算： ##

案例一：按照年进行分组，然后统计分组后的平均寿命：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]  
案例二：按照年份和大洲进行分组，统计组内的平均年龄和平均GDP:  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]  
结果发现：输出的结果中 year continent 和 lifeExp gdpPercap 不在同一行， year continent两个行索引存在层级结构。如何去掉这种层级关系？  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 17]  
案例三：统计每个大洲列出了多少个国家和地区？  
nunique统计唯一值的数量。  
先根据大洲进行分组，然后得到大洲的字符串，最后统计字符串唯一的数量。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 18]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 19]

## 七：基本的绘图功能： ##

1: 安装：matplolib  
![在这里插入图片描述][20201129183739927.png]  
2：使用plot()绘制图片：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 20]

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