

首页  思维导图  详情



Python

2023-03-30 18:41:54   0  举报





AI智能生成

python，大数据学习笔记

学习笔记

数据分析

前端开发

人工智能

算法

模版推荐

作者其他创作

大纲/内容

pandas

数据清洗和整理

缺失值

#找缺失值 isnull(),notnull() data1.isnull()

#滤除缺失数据(法一和法二等价) data1.dropna() data1[data1.notnull()] data2.dropna(axis=1,how='all')-滤去整行/列

df.dropna(thresh=2)#丢弃含有两个Nan的行

#填充：df.fillna(0)/df.fillna({1:0.9,2:0},inplace=True) df2.fillna(method='ffill')填充和上行相同的 df2.fillna(method='ffill',limit=2)#指定行数进行填充

重复数据

data2.duplicated()

data2.drop_duplicates() data2.drop_duplicates([0],keep='last')

数据转换

data3['food'].map(meat)

替换

data.replace([-9999,-1000],[np.nan,0])#替换成多个值(列表)

data.replace({-9999:np.nan,-1000:0})#替换成多个值(字典)

重命名索引

data.rename(index={'Beijing':'a','Tokyo':'B','New York':'c'},columns={'one':'第一年'})

tran=lambda x:x[:4].upper() data.index.map(tran)

面元划分

cats=pd.cut(ages,bin)cats2=pd.cut(ages,bin,right=False)

cats.categories 标签

pd.value_counts(cats) 划分并且统计数量

names=['青年','年轻人','中年','老年'] cats3=pd.cut(ages,bin,labels=names) 自定义区间划分呢

pd.cut(data,4,precision=2)#指定面元数

cat=pd.qcut(ages,4) pd.value_counts(cat)cut划分是各区间数量不同，而qcut则根据区间长度将数量成比例划分

异常值过滤

假设把绝对值为3以上的数视为异常值 df1[(np.abs(df1)>3).any(1)]

排列与随机采样

sam=np.random.permutation(2) df.take(sam)

df.sample(3) df1.sample(10,replace=True)-replace允许重复抽样

字符串操作

val.split(',')

p=[x.strip() for x in val.split(',')] 去除空白

'::'.join(p)

'c'in P

val.find(',')

val.replace(',','')

val.count(',')

val.endwith/val.startwith

val.upper()/val.lower()

data.str.split('@')  矢量化

正则表达式

res=re.compile('\s+')编译 res.split(text)

数据连接

print(pd.merge(left,right,how='left',on=['key'],suffixes=('_left','_right')))

pd.merge(left2,right2,how='outer',left_index=True,right_index=True)

left2.join(right2,how='outer')

pd.concat([df1,df2],axis=1,join='inner')

重塑层次化索引

列索引转换为行索引，（DataFrame->Series） r=data.stack()  默认过滤缺失值

unstack() 默认转换的层级为level=1,可指定层级 r.unstack()

轴向旋转

df3.pivot('date','class','values')

分组与聚合

分组r=df1.groupby(by='fruit') for i in r: print(i) for name,group in r: print(name)#输出组名 print(group)#输出数据块（数据块是dataframe类型） dict(list(df1.groupby(by='fruit')))['apple']选择任一数据快

多条件分组df1.groupby(by=['fruit','color'])['price'].mean() #备:如果要把type变为DataFrame，则在['price']增加一个中括号 df1.groupby(by=['fruit','color'])[['price']].mean()

聚合df1.groupby(by='fruit')['price'].mean() #count,sum,mean,median,std,var,min,max,prod,first,last(非NAN值的第一个和最后一个) #以上函数都表示非NAN值的部分

自定义聚合函数 def diff(arr): return arr.max()-arr.min() df1.groupby('fruit')['price'].agg(diff)

计算

NAN视为0，如果不忽略NAN，那么指定skipna为False print(df.sum(axis=1,skipna=False))

df.idxmax()-该列最大值对应的索引

df.cumsum()-累计求和

df.describe()-描述

函数应用

apply:df.apply(f,axis=1)-函数应用到列或者行

applymap:df.applymap(f2)-函数应用到每个数据上

sort_index：data1.sort_index(axis=1,ascending=False)-索引排序

s1.sort_values(axis=1,ascending=False)-值排序 data2.sort_values(by='a',axis=1,ascending=False)-根据指定列排序

uni1=data3.unique()-唯一值

data3.value_counts()#统计重复出现的次数

data4.index.is_unique-判断索引是否唯一

data3.isin([5])-判断成员是否存在

缺失值

判断：isnull();丢弃：dropna();填充：fillna()

索引操作

重新索引

#行重新索引 d2=d1.reindex([0,1,2,3]) print(d2) #列重新索引 d3=d1.reindex(columns=[0,1,2,3,4])

增删

增

下标增加：e1[1]=999 增加的是列，且会改变原表

append:e2=s0.append(s1) 对Series增加，对列增加，不改变原表

insert：e1.insert(0,'M',[8,88,888]) 对DataFrame增加， insert(插入列的位置，插入列的名称，插入列的数值)

loc :e1.loc['d']=[100,1000,100001,100000,2000,200000,1,11] 对行的插入

append：对行增加；row={'e':20,'A':30,'B':20,'C':100,'D':19,1:100} e2=e1.append(row,ignore_index=True)

删除

下标删除：del e2['A'] 对原对象产生影响,并且默认删除列

drop:e2.drop(1)/e2.drop('B',axis=1)#axis=1表示列，0表示行，且1可用'columns'代替.不对原对象产生影响。若要在原对象上删除，则增加参数inplace=True

高级索引

标签索引  loc s2.loc['apple':'banana','a':'b']#第一个参数索引行，第二个参数索引列

位置索引  iloc s2.iloc[0:2,1:2]

层级索引

交换：s1.swaplevel()

#选取 #外层选取 s1['b'] #内层-选取内层索引为2的 s1[:,2] #选取具体的 s1['a',0]

交换并排序:s1.swaplevel().sortlevel()

Series创建

列表：s1=pd.Series([1,2,3])

数组：s2=pd.Series(arr1)

字典：s3=pd.Series(dict)

若指定索引/顺序，那么增加参数index=[]

DataFrame创建

字典类

#列表，元祖或数组组成字典构建DataFrame a={'a':[1,2,3], 'b':[4,5,6], 'c':[9,4,3]} b=pd.DataFrame(a)

#根据Series创建DataFrame pd1=pd.DataFrame({'a':pd.Series(np.arange(10)), 'b':pd.Series(np.arange(1,6))})

#根据字典创建DataFrame data2={'a':{'apple':3.6,'banana':5.6}, 'b':{'apple2':2.3,'banana2':6.5}} pd2=pd.DataFrame(data2)

列表类

#2D ndarray构造列表 arr1=np.arange(24).reshape(4,6) list1=pd.DataFrame(arr1)

##字典构成的列表构造 list2=[{'apple':2.3,'banana':4.4}, {'apple':1.2,'banana':4.1}, {'apple':5.3,'banana':2.4}] pd2=pd.DataFrame(list2) pd2#注意与以列表构成的字典相互区分。一个KEY是作为行索引，一个作为列索引

#Series构成的列表构造 list3=[pd.Series(np.random.rand(3)), pd.Series(np.random.rand(2))] pd3=pd.DataFrame(list3)

读写文件

索引和列的转换

列作为行索引 info_csv3=pd.read_csv('filepython1.csv',index_col='message')

写

info1.to_csv('info1_copy.csv') 

读

info_csv1=pd.read_csv('filepython1.csv')，默认有标题

info_csv2=pd.read_csv('filepython2.csv',header=None)，没有标题

info_csv3=pd.read_csv('filepython2.csv',names=['a','b','c','message']) 自定义标题

bigdata=pd.read_csv('bigdata.csv',header=None,chunksize=10) print(bigdata.get_chunk(5)) 分块读

bigdata2=pd.read_csv('bigdata.csv',header=None,iterator=True) bigdata2.get_chunk(10) 分块读取，迭代显示