pandas篇之pandas常用函数应用 |
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pandas篇之pandas常用函数应用
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简述
pandas是python最为流行的科学库之一，它为我们提供了丰富的功能，借助这个宝可梦口袋，我们可以实现复杂的分组统计，链式处理等功能。这里我会用篇幅较大的内容介绍pandas常见函数的使用语法并配合例子，供读者使用。 正文 補充的知識點 axisaxis为0纵轴开始读取，axis为1表示从横轴开始读取 concat函数concat函數是一個拼接函數，可以實現pandas的dataframe或者series的拼接效果，可选参数如下 
import pandas as pd
io = pd.io.excel.ExcelFile("2023年02月CC.CF.CH廠電話號碼一覽表.xls")
data =pd.read_excel(io, sheet_name="CA")
data = data[(data.職位!="N/A")&(data.姓名!="N/A")&(data.姓名!="NaN")]
dtName = data["姓名"]
dtPhone = data["CDMA手機"]
dtName01 = dtName[:4]
dtName02 = dtName[4:7]
pices = [dtName01,dtName02]
#使用key拼接
data = pd.concat(pices,keys=["a","b"])
print(data)
#移除原來的索引，ignore_index=True,key會失效
#axis为0表示纵向拼接
data = pd.concat(pices,keys=["a","b"],ignore_index=True,axis=0)
print(data.shape)
#移除原來的索引，ignore_index=True,key会生效效
#axis表示横行拼接
data = pd.concat(pices,keys=["a","b"],ignore_index=False,axis=1)
print(data)
Append
append函数可以简单实现数据拼接的效果，相比concat效果较为单一 data = dtName01.append(dtName02)
agg
agg函数是常用的聚合函数，常与下面的groupby函数搭配使用，使用agg函数可以非常方便地实现对聚合后的数据进行sum,max,min,mean,std等统计 import pandas as pd data = pd.read_csv("test.csv") data = data.iloc[:,1:6] dt1 = data.groupby("MSZoning").agg({'LotArea':['sum','max','min','mean','std'],'LotFrontage':['min']}) print(dt1) data.groupby("MSZoning").agg({'LotArea':['sum','max','min']}) #重命名新的列名 dt2 = data.groupby("MSZoning").agg(房屋大小=('LotArea',max)) print(dt2)
groupby
分组函数，可以实现数据分组聚合统计（本质是将dataframe按条件切分为多个小块)，将数据全部统计到一个部分，支持多个聚合条件 import pandas as pd data = pd.read_csv("test.csv") data = data.iloc[:,1:6] print(data) #分组并统计,按分析MSZoning,Street两列聚合分析 dt1 = data.groupby(["MSZoning","Street"]) print(dt1)
pipe
pipe是pandas常用的管道函数，可以非常便捷地实现链式编程，允许传递一个函数和零或多个参数，经过函数处理后的任意类型和形式的数据。 import pandas as pd data = pd.read_csv("test.csv") data = data.iloc[:,1:6] print(data） #所有元素加n def incr(df,n): df2=df.apply(lambda x: x+n if x.name=="LotArea" else x,axis=0) return df2 def decl(df,n): df2=df.apply(lambda x: x-n if x.name=="LotArea" else x,axis=0) return df2 #加10再减10 data = data.query("LotArea>100").pipe(incr,10).pipe(decl,10) print(data.head()) assignassign函数可以实现在原数据不变的情况下，新增一或者多列 import pandas as pd data = pd.read_csv("test.csv") data = data.iloc[:,1:6] data = data.assign(sale_num = (data["LotArea"]*20-data["LotArea"]*10)) print(data)
总结
pandas是一个非常丰富的科学库，这里只是简单介绍一下，如果有兴趣的话，后续可以去官网学习一下。 |
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