23种Pandas核心操作，你需要过一遍吗？

Pandas 是基于 NumPy 构建的库，在数据处理方面可以把它理解为 NumPy 加强版，同时 Pandas 也是一项开源项目。它基于 Cython，因此读取与处理数据非常快，并且还能轻松处理浮点数据中的缺失数据(表示为 NaN)以及非浮点数据。在本文中，基本数据集操作主要介绍了 CSV 与 Excel 的读写方法，基本数据处理主要介绍了缺失值及特征抽取，***的 DataFrame 操作则主要介绍了函数和排序等方法。

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基本数据集操作

(1) 读取 CSV 格式的数据集

 
 
 
  
  
  pd.DataFrame.from_csv(“csv_file”)

或者：

 
 
 
  
  
  pd.read_csv(“csv_file”)

(2) 读取 Excel 数据集

 
 
 
  
  
  pd.read_excel("excel_file")

(3) 将 DataFrame 直接写入 CSV 文件

如下采用逗号作为分隔符，且不带索引：

 
 
 
  
  
  df.to_csv("data.csv", sep=",", index=False)

(4) 基本的数据集特征信息

 
 
 
  
  
  df.info()

(5) 基本的数据集统计信息

 
 
 
  
  
  print(df.describe())

(6) Print data frame in a table

将 DataFrame 输出到一张表：

 
 
 
  
  
  print(tabulate(print_table, headersheaders=headers))

当「print_table」是一个列表，其中列表元素还是新的列表，「headers」为表头字符串组成的列表。

(7) 列出所有列的名字

 
 
 
  
  
  df.columns

基本数据处理

(8) 删除缺失数据

 
 
 
  
  
  df.dropna(axis=0, how='any')

返回一个 DataFrame，其中删除了包含任何 NaN 值的给定轴，选择 how=「all」会删除所有元素都是 NaN 的给定轴。

(9) 替换缺失数据

 
 
 
  
  
  df.replace(to_replace=None, value=None)

使用 value 值代替 DataFrame 中的 to_replace 值，其中 value 和 to_replace 都需要我们赋予不同的值。

(10) 检查空值 NaN

 
 
 
  
  
  pd.isnull(object)

检查缺失值，即数值数组中的 NaN 和目标数组中的 None/NaN。

(11) 删除特征

 
 
 
  
  
  df.drop('feature_variable_name', axis=1)

axis 选择 0 表示行，选择表示列。

(12) 将目标类型转换为浮点型

 
 
 
  
  
  pd.to_numeric(df["feature_name"], errors='coerce')

将目标类型转化为数值从而进一步执行计算，在这个案例中为字符串。

(13) 将 DataFrame 转换为 NumPy 数组

 
 
 
  
  
  df.as_matrix()

(14) 取 DataFrame 的前面「n」行

 
 
 
  
  
  df.head(n)

(15) 通过特征名取数据

 
 
 
  
  
  df.loc[feature_name]

DataFrame 操作

(16) 对 DataFrame 使用函数

该函数将令 DataFrame 中「height」行的所有值乘上 2：

 
 
 
  
  
  df["height"].apply(*lambda* height: 2 * height)

或：

 
 
 
  
  
  def multiply(x):   
  
     
  
   return x * 2   
  
     
  
  df["height"].apply(multiply)

(17) 重命名行

下面代码会重命名 DataFrame 的第三行为「size」：

 
 
 
  
  
  df.rename(columns = {df.columns[2]:'size'}, inplace=True)

(18) 取某一行的唯一实体

下面代码将取「name」行的唯一实体：

 
 
 
  
  
  df["name"].unique()

(19) 访问子 DataFrame

以下代码将从 DataFrame 中抽取选定了的行「name」和「size」：

 
 
 
  
  
  new_df = df[["name", "size"]]

(20) 总结数据信息

 
 
 
  
  
  # Sum of values in a data frame   
  
  df.sum()   
  
  # Lowest value of a data frame   
  
  df.min()   
  
  # Highest value   
  
  df.max()   
  
  # Index of the lowest value   
  
  df.idxmin()   
  
  # Index of the highest value   
  
  df.idxmax()   
  
  # Statistical summary of the data frame, with quartiles, median, etc.   
  
  df.describe()   
  
  # Average values   
  
  df.mean()   
  
  # Median values   
  
  df.median()   
  
  # Correlation between columns   
  
  df.corr()   
  
  # To get these values for only one column, just select it like this#   
  
  df["size"].median()

(21) 给数据排序

 
 
 
  
  
  df.sort_values(ascending = False)

(22) 布尔型索引

以下代码将过滤名为「size」的行，并仅显示值等于 5 的行：

 
 
 
  
  
  df[df["size"] == 5]

(23) 选定特定的值

以下代码将选定「size」列、***行的值：

 
 
 
  
  
  df.loc([0], ['size'])

原文链接：

https://towardsdatascience.com/23-great-pandas-codes-for-data-scientists-cca5ed9d8a38

【本文是专栏机构“机器之心”的原创文章，微信公众号“机器之心( id: almosthuman2014)”】

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