|
Pandas 有很多高级的功能，但是想要掌握高级功能前，需要先掌握它的基础知识，Pandas 中的数据结构算是非常基础的知识之一了。 Pandas 常用的数据结构有两种：Series 和 DataFrame。这些数据结构构建在 Numpy 数组之上，这意味着它们效率很高。我们来分别看看这些数据结构都长什么样子吧。 # 导入相关库import numpy as npimport pandas as pd[size=0.8em]Python
文章目录 [展示]
Series简介Series 是一个带有 名称 和索引的一维数组，既然是数组，肯定要说到的就是数组中的元素类型，在 Series 中包含的数据类型可以是整数、浮点、字符串、Python对象等。 假定有一个场景是：存储一些用户的信息，暂时只包括年龄信息。 我们可以通过 Series 来存储，这里我们通过 Series 存储了四个年龄：18/30/25/40，只需将要存储的数据构建成一个数组，然后赋值给data参数即可。 # 存储了 4 个年龄：18/30/25/40user_age = pd.Series(data=[18, 30, 25, 40)user_age[size=0.8em]Python
0 181 302 253 40dtype: int64可以看到，已经正确将多个年龄存储到 Series 中了，你可能会想，单独存储了年龄有什么用，我怎么知道这个年龄属于哪个用户呢？ 我们可以通过 Series 的 index（索引）来解决这个问题。由于有四个年龄，自然地也需要四个姓名，所以我们需要构建一个与 data 长度相同的数组，然后通过下面的操作即可满足要求。 user_age.index = ["Tom", "Bob", "Mary", "James"user_age[size=0.8em]Python
Tom 18Bob 30Mary 25James 40dtype: int64你看，现在姓名与年龄已经完全对应上了。虽然说我们自己知道 Tom/Bob 这些是姓名，但是别人不知道啊，我们怎么告诉他人呢？ 要想让别人知道，我们可以为 index 起个名字。 user_age.index.name = "name"user_age[size=0.8em]Python
nameTom 18Bob 30Mary 25James 40dtype: int64可能你还会想，如果别人在看我写的代码，怎么能快速的知道我这写的到底是什么玩意呢？ 别急，就像我们给index起名字一样，我们也可以给 Series 起个名字。 user_age.name="user_age_info"user_age[size=0.8em]Python
nameTom 18Bob 30Mary 25James 40Name: user_age_info, dtype: int64通过上面一系列的操作，我们对 Series 的结构上有了基本的了解，简单来说，一个 Series 包括了 data、index 以及 name。 上面的操作非常方便做演示来使用，如果想要快速实现上面的功能，可以通过以下方式来实现。 # 构建索引name = pd.Index(["Tom", "Bob", "Mary", "James", name="name")# 构建 Seriesuser_age = pd.Series(data=[18, 30, 25, 40, index=name, name="user_age_info")user_age[size=0.8em]Python
nameTom 18Bob 30Mary 25James 40Name: user_age_info, dtype: int64另外，需要说明的是我们在构造 Series 的时候，并没有设定每个元素的数据类型，这个时候，Pandas 会自动判断一个数据类型，并作为 Series 的类型。 当然了，我们也可以自己手动指定数据类型。 # 指定类型为浮点型user_age = pd.Series(data=[18, 30, 25, 40, index=name, name="user_age_info", dtype=float)user_age[size=0.8em]Python
nameTom 18.0Bob 30.0Mary 25.0James 40.0Name: user_age_info, dtype: float64Series 像什么Series 包含了 dict 的特点，也就意味着可以使用与 dict 类似的一些操作。我们可以将 index 中的元素看成是 dict 中的 key。 # 获取 Tom 的年龄user_age["Tom"[size=0.8em]Python
18.0此外，可以通过 get 方法来获取。通过这种方式的好处是当索引不存在时，不会抛出异常。 user_age.get("Tom")[size=0.8em]Python
18.0Series 除了像 dict 外，也非常像 ndarray，这也就意味着可以采用切片操作。 # 获取第一个元素user_age[0[size=0.8em]Python
18.0# 获取前三个元素user_age[:3[size=0.8em]Python
nameTom 18.0Bob 30.0Mary 25.0Name: user_age_info, dtype: float64# 获取年龄大于30的元素user_age[user_age > 30[size=0.8em]Python
nameJames 40.0Name: user_age_info, dtype: float64# 获取第4个和第二个元素user_age[[3, 1[size=0.8em]Python
nameJames 40.0Bob 30.0Name: user_age_info, dtype: float64可以看到，无论我们通过切片如何操作 Series ，它都能够自动对齐 index。 Series 的向量化操作Series 与 ndarray 一样，也是支持向量化操作的。同时也可以传递给大多数期望 ndarray 的 NumPy 方法。 user_age + 1[size=0.8em]Python
nameTom 19.0Bob 31.0Mary 26.0James 41.0Name: user_age_info, dtype: float64np.exp(user_age)[size=0.8em]Python
nameTom 6.565997e+07Bob 1.068647e+13Mary 7.200490e+10James 2.353853e+17Name: user_age_info, dtype: float64DataFrameDataFrame 是一个带有索引的二维数据结构，每列可以有自己的名字，并且可以有不同的数据类型。你可以把它想象成一个 excel 表格或者数据库中的一张表，DataFrame 是最常用的 Pandas 对象。 我们继续使用之前的实例来讲解 DataFrame，在存储用户信息时，除了年龄之外，我还想存储用户所在的城市。如何通过 DataFrame 实现呢？ 可以构建一个 dict，key 是需要存储的信息，value 是信息列表。然后将 dict 传递给 data 参数。 index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", name="name")data = { "age": [18, 30, 25, 40, "city": ["BeiJing", "ShangHai", "GuangZhou", "ShenZhen"}user_info = pd.DataFrame(data=data, index=index)user_info[size=0.8em]Python
age city
name
Tom18 BeiJing
Bob30 ShangHai
Mary25 GuangZhou
James40 ShenZhen 可以看到，我们成功构建了一个 DataFrame，这个 DataFrame 的索引是用户性别，还有两列分别是用户的年龄和城市信息。 除了上面这种传入 dict 的方式构建外，我们还可以通过另外一种方式来构建。这种方式是先构建一个二维数组，然后再生成一个列名称列表。 data = [[18, "BeiJing", [30, "ShangHai", [25, "GuangZhou", [40, "ShenZhen"columns = ["age", "city"user_info = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)user_info[size=0.8em]Python
age city
name
Tom18 BeiJing
Bob30 ShangHai
Mary25 GuangZhou
James40 ShenZhen 访问行在生成了 DataFrame 之后，可以看到，每一行就表示某一个用户的信息，假如我想要访问 Tom 的信息，我该如何操作呢？ 一种办法是通过索引名来访问某行，这种办法需要借助 loc 方法。 user_info.loc["Tom"[size=0.8em]Python
age 18city BeiJingName: Tom, dtype: object除了直接通过索引名来访问某一行数据之外，还可以通过这行所在的位置来选择这一行。 user_info.iloc[0[size=0.8em]Python
age 18city BeiJingName: Tom, dtype: object现在能够访问某一个用户的信息了，那么我如何访问多个用户的信息呢？也就是如何访问多行呢？ 借助行切片可以轻松完成，来看这里。 user_info.iloc[1:3[size=0.8em]Python
age city
name
Bob30 ShangHai
Mary25 GuangZhou 访问列学会了如何访问行数据之外，自然而然会想到如何访问列。我们可以通过属性（“.列名”）的方式来访问该列的数据，也可以通过[column]的形式来访问该列的数据。 假如我想获取所有用户的年龄，那么可以这样操作。 user_info.age[size=0.8em]Python
nameTom 18Bob 30Mary 25James 40Name: age, dtype: int64user_info["age"[size=0.8em]Python
nameTom 18Bob 30Mary 25James 40Name: age, dtype: int64如果想要同时获取年龄和城市该如何操作呢？ # 可以变换列的顺序user_info[["city", "age"[size=0.8em]Python
city age
name
TomBeiJing 18
BobShangHai 30
MaryGuangZhou 25
JamesShenZhen 40 新增/删除列在生成了 DataFrame 之后，突然你发现好像缺失了用户的性别这个信息，那么如何添加呢？ 如果所有的性别都一样，我们可以通过传入一个标量，Pandas 会自动帮我们广播来填充所有的位置。 user_info["sex" = "male"user_info[size=0.8em]Python
age city sex
name
Tom18 BeiJing male
Bob30 ShangHai male
Mary25 GuangZhou male
James40 ShenZhen male 如果想要删除某一列，可以使用 pop 方法来完成。 user_info.pop("sex")user_info[size=0.8em]Python
age city
name
Tom18 BeiJing
Bob30 ShangHai
Mary25 GuangZhou
James40 ShenZhen 如果用户的性别不一致的时候，我们可以通过传入一个 like-list 来添加新的一列。 user_info["sex" = ["male", "male", "female", "male"user_info[size=0.8em]Python
age city sex
name
Tom18 BeiJing male
Bob30 ShangHai male
Mary25 GuangZhou female
James40 ShenZhen male 通过上面的例子可以看出，我们创建新的列的时候都是在原有的 DataFrame 上修改的，也就是说如果添加了新的一列之后，原有的 DataFrame 会发生改变。 如果想要保证原有的 DataFrame 不改变的话，我们可以通过 assign 方法来创建新的一列。 user_info.assign(age_add_one = user_info["age" + 1)[size=0.8em]Python
age city sex age_add_one
name
Tom18 BeiJing male 19
Bob30 ShangHai male 31
Mary25 GuangZhou female 26
James40 ShenZhen male 41 user_info.assign(sex_code = np.where(user_info["sex" == "male", 1, 0))[size=0.8em]Python
age city sex sex_code
name
Tom18 BeiJing male 1
Bob30 ShangHai male 1
Mary25 GuangZhou female 0
James40 ShenZhen male 1
| 
收藏
淘帖
踩
