概述

Dataframe是pandas库中的一个核心数据结构，用于存储和操作表格型数据。它是一个二维的、大小可变的、可以存储多种类型数据的表格型数据结构，类似于Excel中的表格或SQL中的表。Dataframe的每一列可以有不同的数据类型（如数值、字符串、布尔值等），而且行和列都有标签，这些标签可以作为数据的索引，方便用户进行数据的访问和操作。

Dataframe不仅提供了丰富的数据操作和分析功能，如数据排序、分组、聚合、合并等，还支持与其他数据结构的互操作性，如可以轻松地将Dataframe转换为NumPy数组、Python字典或SQL表等。这使得Dataframe成为数据科学、机器学习、统计分析等领域中不可或缺的工具。

总的来说，Dataframe是一个强大而灵活的数据结构，能够帮助用户高效地处理和分析大量数据，并以直观的方式展示结果。无论是数据清洗、转换还是统计分析，Dataframe都能提供便捷和强大的支持。

一、Dataframe 属性

首先我们先创建一个Dataframe

# 导入数据（以下代码均在jupyter notebook中运行）
import pandas as pd
data = pd.read_csv('/export/data/pandas_data/gapminder.tsv',sep= '\t')
# 查看数据
data

运行结果：

1. values：将DataFrame转换为NumPy数组的属性。

这个属性可以将DataFrame中的数据提取出来，转换为NumPy数组格式，方便进行数值计算和其他操作。

# 访问属性  
  
# 将DataFrame转换为NumPy数组  
values_array = data.values  
print("values:\n", values_array)  

运行结果：

2. axes：返回一个表示DataFrame轴的列表。

这通常包括行索引和列索引。
代码实现：

# 返回DataFrame的轴  
axes_list = data.axes  
print("axes:\n", axes_list)  

运行结果：

3. columns：返回DataFrame的列标签。

这是一个Index对象，包含了所有列的名称。
代码实现：

# 返回列标签  
columns_index = data.columns  
print("columns:\n", columns_index)  

运行结果：

4. dtypes：返回DataFrame中的数据类型。

这是一个Series，其索引是列，值是对应列的数据类型。
代码实现：

# 返回数据类型  
dtypes_series = data.dtypes  
print("dtypes:\n", dtypes_series)  

运行结果：

5. empty：返回一个布尔值，表示DataFrame是否为空（即是否包含任何数据）。

代码实现：

# 检查DataFrame是否为空  
is_empty = data.empty  
print("empty:", is_empty)  

运行结果：

6. index：返回DataFrame的行标签（索引）。

这也是一个Index对象。start为索引开始，stop为结束，step为步长
代码实现：

# 返回行标签（索引）  
index_obj = data.index  
print("index:\n", index_obj)  

运行结果：

7. ndim：返回一个表示轴数（即数组的维数）的整数。

对于DataFrame，这通常是2，因为它是一个二维结构。
代码实现：

# 返回轴数  
ndim_int = data.ndim  
print("ndim:", ndim_int)  

运行结果：

8. shape：返回一个表示DataFrame维数的元组。

例如，对于一个有m行和n列的DataFrame，shape将是(m, n)。
代码实现：

# 返回维数  
shape_tuple = data.shape  
print("shape:", shape_tuple)  

运行结果：

9. size：返回一个整数，表示此对象中元素的数量。

这等于DataFrame的行数乘以列数。（代码见下方）

代码实现：

# 返回元素数量  
size_int = data.size  
print("size:", size_int)  

运行结果：

二、Dataframe 创建

在pandas库中，创建Dataframe有多种方式。以下是几种常见的创建Dataframe的方法：

1. 从字典创建

使用字典来创建Dataframe是最常见的方法之一。字典的键将被用作列名，而字典的值（通常是列表或NumPy数组）将构成相应的列数据。

import pandas as pd  
  
data = {  
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],  
    'Age': [25, 32, 18],  
    'City': ['New York', 'Paris', 'London']  
}  
  
df = pd.DataFrame(data)  
print(df)

运行结果：

2. 从列表的列表创建

如果你有一个列表的列表，其中内部列表表示行，那么也可以很容易地创建Dataframe。

data = [  
    ['Alice', 25, 'New York'],  
    ['Bob', 32, 'Paris'],  
    ['Charlie', 18, 'London']  
]  
  
# 列表的列表需要配合列名一起使用  
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'City'])  
print(df)

运行结果

3. 从NumPy数组创建

如果你已经有NumPy数组，并且希望将它们转换为Dataframe，你可以这样做。

import numpy as np  
  
# 创建一个NumPy数组  
data = np.array([  
    ['Alice', 25, 'New York'],  
    ['Bob', 32, 'Paris'],  
    ['Charlie', 18, 'London']  
])  
  
# NumPy数组也需要配合列名一起使用  
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'City'])  
print(df)

运行结果：

4. 从Series对象创建

你还可以使用pandas的Series对象来创建Dataframe。

# 创建几个Series对象  
s1 = pd.Series(['Alice', 'Bob', 'Charlie'], name='Name')  
s2 = pd.Series([25, 32, 18], name='Age')  
s3 = pd.Series(['New York', 'Paris', 'London'], name='City')  
  
# 使用字典将Series对象组合成Dataframe  
df = pd.DataFrame({s1.name: s1, s2.name: s2, s3.name: s3})  
print(df)

运行结果：

5. 从CSV文件创建

如果数据存储在CSV文件中，你可以使用pd.read_csv()函数来读取数据并创建Dataframe。

# 导入数据（以下代码均在jupyter notebook中运行）
import pandas as pd
data = pd.read_csv('/export/data/pandas_data/gapminder.tsv',sep= '\t')
# 查看数据
data

运行结果：

在使用pd.read_csv()时，你可以指定各种参数来控制数据的读取方式，比如分隔符、列名、编码等(下方会详细介绍)。

6. 从SQL数据库创建

如果你的数据存储在SQL数据库中，你可以使用pd.read_sql()函数配合SQLAlchemy来从数据库中读取数据并创建Dataframe。

from sqlalchemy import create_engine  
import pandas as pd    
# 创建数据库连接  
engine = create_engine('sqlite:///mydatabase.db')  
  
# 执行SQL查询并创建Dataframe  
df = pd.read_sql('SELECT * FROM my_table', engine)  
print(df)

这些只是创建Dataframe的一些常见方法。pandas库提供了丰富的功能，可以根据你的具体需求和数据源来创建和操作Dataframe。

三、Pandas 读取和保存数据

1.导入数据

格式： read_数据格式（ filepath_or_buffer , sep 或 delimiter=None , header= None , names =None , index_col =None , dtype =None , skiprows = None , nrows = None , encoding = None , parse_dates = None , na_values = None）

• filepath_or_buffer：
  这个参数用于指定要读取的文件路径或者类似文件的对象。
  例如：pd.read_csv(‘path_to_your_file.csv’)
• sep 或 delimiter：
  这两个参数都是用于指定字段分隔符的。
  默认为逗号 ,，但也可以指定其他分隔符，如制表符 \t 或竖线 |。
• header：
  这个参数用于指定用作列名的行号。
  默认为 0，表示第一行作为列名。
  如果数据没有表头，可以设置为 None，pandas 会自动生成默认的列名。
• names：
  当原始数据没有表头，但又想设置自定义的列名时，可以使用这个参数。
  例如：names=[‘col1’, ‘col2’, ‘col3’]
• index_col：
  这个参数用于指定用作索引的列编号或列名。
  例如，如果希望将第一列作为索引，可以设置为 0 或列名。
• usecols：
  这个参数用于指定返回的列。
  可以是列名的列表或由列索引组成的列表。
  例如：usecols=[‘col1’, ‘col3’] 或 usecols=[0, 2]
• dtype：
  -传入字典格式为{‘列名1’:str,‘列名2’:int}
  这个参数用于指定某些列的数据类型。
  可以是一个字典或列表，将列名或列索引映射到相应的数据类型。
• skiprows：
  这个参数用于指定需要忽略的行数（从文件开头算起），或需要跳过的行号列表。
  例如，如果要忽略前两行，可以设置为 2 或 [0, 1]。
• nrows：
  这个参数用于指定需要读取的行数（从文件开头算起）。
  如果只需要读取文件的前几行，可以使用这个参数。
• skipfooter：
  这个参数用于指定文件尾部需要忽略的行数。
• keep_default_na:默认为True。
  是否不忽略缺失值，True的时候正常导入缺失值，False为忽略缺失值，即传入为空值（空值和缺失值在pandas里不为同一个东西）
• encoding：
  这个参数用于指定文件的编码方式，如 ‘utf-8’ 或 ‘latin-1’。
• parse_dates：
  这个参数用于将某些列解析为日期类型。
  可以是一个布尔值、列名的列表或列索引的列表，或者是一个包含列名和日期格式字符串的字典。
• na_values :
  将某些字符转化为缺失值

代码实现：

# 使用 read_csv 函数读取 CSV 文件  
df = pd.read_csv(  
    '/export/data/pandas_data/gapminder.tsv',  
    sep='\t',  # 分隔符，默认为 ','  
    header=0,  # 用作列名的行号，默认为 0（第一行）  
    names=None,  # 列名列表，如果数据中没有列名则提供此参数  
    index_col=None,  # 用作行索引的列编号或列名  
    dtype=None,  # 数据或列的数据类型  
    skiprows=None,  # 需要跳过的行号（从 0 开始）或要跳过的行的条件  
    nrows=1000,  # 需要读取的行数1000  
    encoding='utf-8',  # 文件编码  
    parse_dates=None,  # 将列解析为日期的列号或列名的列表  
    na_values=['null']  # 额外的字符串或数字被识别为 NA/NaN  
)  
  
# 显示读取的数据  
print(df)

运行结果

2. 导出数据

格式：to_数据格式（）

• to_csv()
  参数：
  • path_or_buf：str or file handle, default None。
    文件路径或文件句柄，用于写入数据。如果为 None，则返回生成的 CSV 格式的字符串。
  • sep：str, default ‘,’。
    字段分隔符。默认为逗号。
  • na_rep：str, default ‘’。
    缺失值的表示方式。
  • float_format：str, optional。
    浮点数的格式字符串，例如 ‘%.2f’ 表示保留两位小数。
  • columns：sequence, optional。
    要写入的列。默认为 None，即写入所有列。
  • header：bool or list of str, default True。
    是否写入列名。如果为 True，则写入列名。如果提供了字符串列表，则假定它是列名的别名。
  • index：bool, default True。
    是否写入行索引。
  • index_label：str or sequence, or False, default None。
    如果需要，可以替换为行索引的列标签。如果为 False，则不写入行索引。
  • mode：str。
    文件打开模式，默认为 ‘w’。
  • encoding：str, optional。
    文件编码，默认为 ‘utf-8-sig’。
  • compression：str or dict, optional。
    压缩类型。
  • quoting：int or csv.QUOTE_*, default csv.QUOTE_MINIMAL。
    控制引号的使用。
  • quotechar：str, default ‘"’。
    用于引号的字符。
  • line_terminator：str, optional。
    行终止符，默认为 os.linesep。
    代码实现：

# 创建一个简单的 DataFrame  
import pandas as pd
import csv  # 导入csv模块
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4.56789, 5, 6],
    'C': ['foo', 'bar', 'baz with spaces'],
    'D': pd.date_range('2023-01-01', periods=3)
})

# 将 DataFrame 写入 CSV 文件，使用更多参数
df.to_csv(
    'output_with_more_params.csv',  # 输出文件路径
    sep=';',  # 使用分号作为字段分隔符
    na_rep='N/A',  # 将缺失值表示为 'N/A'
    float_format='%.2f',  # 浮点数保留两位小数
    columns=['A', 'C', 'D'],  # 只写入 'A', 'C', 'D' 这三列
    header=['Column1', 'Column3', 'DateColumn'],  # 使用自定义的列名
    index=False,  # 不写入行索引
    date_format='%Y-%m-%d',  # 日期列的格式
    quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC,  # 仅对非数字值加引号
    quotechar='"',  # 使用双引号作为引号字符
    line_terminator='\r\n',  # 使用 Windows 风格的行终止符
    encoding='utf-8'  # 文件编码为 UTF-8
)

# 输出信息确认文件已写入
print(f"CSV file has been saved to 'output_with_more_params.csv'")

文件导出结果：

• to_excel()
  参数：
  - excel_writer: 文件路径或现有的 ExcelWriter 对象。
  - sheet_name: 字符串，默认为 ‘Sheet1’，指定要写入的 Excel 工作表的名称。
  - na_rep: 字符串，用于表示缺失数据的值。
  - float_format: 字符串，用于格式化浮点数的格式。例如，‘%.2f’ 会将浮点数格式化为小数点后两位。
  - columns: 列名或列名的列表，用于指定要写入的列。
  - header: 布尔值或列名列表，是否写入列名到文件，或提供列名列表以覆盖原始列名。
  - index: 布尔值，是否写入行索引（行标签）。
  - index_label: 字符串或序列，行索引的列标签。如果未指定且 header 和 index 均为 True，则使用索引名。如果使用了 MultiIndex，则应该是一个序列。
  - startrow: 从哪一行开始写入。索引从 0 开始。
  - startcol: 从哪一列开始写入。索引从 0 开始。
  - mode: 字符串，{‘w’, ‘a’}，文件写入模式，‘w’ 为写入（会覆盖现有文件），‘a’ 为追加。
  - encoding: 字符串，对于 Excel 97-2003 格式，默认编码是 ‘ascii’。对于 Excel 2007 及更高版本，使用 ‘utf-8’。
  代码实现：

# 创建一个简单的 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4.56789, 5, 6],
    'C': ['foo', 'bar', 'baz'],
    'D': pd.date_range('2023-01-01', periods=3)
})
# 将 DataFrame 写入 Excel 文件的第一个工作表
df.to_excel(
        './output.xlsx',  # ExcelWriter 对象
        sheet_name='Sheet1',  # 工作表名称
        na_rep='N/A',  # 缺失数据表示为 'N/A'
        float_format='%.2f',  # 浮点数格式化为两位小数
        columns=['A', 'B', 'C'],  # 只写入 'A', 'B', 'C' 这三列
        header=True,  # 写入列名
        index=False,  # 不写入行索引
        startrow=0,  # 从第 0 行开始写入
        startcol=0,  # 从第 0 列开始写入
        encoding='utf-8'  # 文件编码
    )
print(f"Excel file has been saved to 'output.xlsx'")

运行结果：

• to_pikle()
• to_pdf()

四、Dataframe 数据的选择

1. 加载列数据

(1). 加载一列的数据

语法： **Dataframe.column**   /  **Dataframe['column']**

代码实现：

# 创建一个简单的 DataFrame  
df = pd.DataFrame({  
    'A': [1, 2, 3],  
    'B': [4.56789, 5, 6],  
    'C': ['foo', 'bar', 'baz'],  
    'D': pd.date_range('2023-01-01', periods=3)  
}) 
print(df)
# 加载一列数据
print(df.A)
print(df['A'])

运行结果：

(2). 加载多列数据（Dataframe[[‘column1’,‘column2’]]）

代码如下：

print(df['A'])
#%%
# 创建一个简单的 DataFrame  
df = pd.DataFrame({  
    'A': [1, 2, 3],  
    'B': [4.56789, 5, 6],  
    'C': ['foo', 'bar', 'baz'],  
    'D': pd.date_range('2023-01-01', periods=3)  
}) 
print(df)
# 获取A、C、D列
print(df[['A','B','C']])

运行结果：

2. 加载行数据

(1). head(n) / tail(n)

• head() 默认获取前5条数据，传入数据n时，获取前n条数据
• tail() 默认获取后5条数据，传入数据n时，获取前n条数据
  代码实现：

# head() tail()不传参数时，默认获取前5条
print(data.head())
print()
print(data.head(10))
print()
print(data.tail())
print()
print(data.tail(8))

运行结果：

(2). loc 和 iloc

• loc按索引列加载
  按切片方式获取索引列时，包前也包后
• iloc按行号加载
  代码实现：

# 取出data 的最后10行，此时a的索引列和行号不一致
a = data.tail(10)
print(a)
print()

# 获取索引列1694到1699的行
print(a.loc[1694:1700])
print()
# 获取行号为0,2,4的行
print(a.iloc[:5:2])

运行结果

3. 选择指定行和列

print(a.iloc[:5:2])
#%%
# 1. 获取指定 行|列 数据
data.loc[[0, 1, 2], ['country', 'year', 'lifeExp']]  # 行索引, 列名
data.iloc[[0, 1, 2], [0, 2, 3]]  # 行索引, 列的编号

# 2. 使用loc 获取所有行的, 某些列
data.loc[:, ['year', 'pop']]  # 获取所有行的 year 和 pop列数据

# 3. 使用 iloc 获取所有行的, 某些列
data.iloc[:, [2, 3, -1]]  # 获取所有行的, 索引为: 2, 3 以及 最后1列数据

# 4. loc只接收 行列名,  iloc只接收行列序号, 搞反了, 会报错.
# df.loc[:, [2, 3, -1]]   # 报错
# df.iloc[:, ['country', 'continent']]    # 报错

# 5. 也可以通过 range()生成序号, 结合 iloc 获取连续多列数据.
data.iloc[:, range(1, 5, 2)]
data.iloc[:, list(range(1, 5, 2))]  # 把range()转成列表, 再传入, 也可以.

# 6. 在iloc中, 使用切片语法 获取 n列数据.
data.iloc[:, 3:5]   # 获取列编号为 3 ~ 5 区间的数据, 包左不包右, 即: 只获取索引为3, 4列的数据.
data.iloc[:, 0:6:2] # 获取列编号为 0 ~ 6 区间, 步长为2的数据, 即: 只获取索引为0, 2, 4列的数据.

# 7. 使用loc 和 iloc 获取指定行, 指定列的数据.
data.loc[42, 'country']   # 行索引为42, 列名为:country 的数据
data.iloc[42, 0]          # 行号为42, 列编号为: 0 的数据

# 8. 获取多行多列
data.iloc[[0, 1, 2], [0, 2, 3]]  # 行号, 列的编号
data.loc[2:6, ['country', 'lifeExp', 'gdpPercap']]    # 行索引, 列名  推荐用法.

4. 布尔索引筛选

在Pandas中，布尔索引是一种非常强大的数据筛选方法，它允许你使用条件表达式来筛选DataFrame中的行。这种索引方式通过返回一个布尔序列（True/False）来工作，该序列与DataFrame的行相对应，然后只选择那些对应True的行。
  
# 创建一个简单的DataFrame  
data1 = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],  
        'B': [10, 20, 30, 40, 50],  
        'C': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo']}  
df = pd.DataFrame(data1)  
  
# 使用布尔索引筛选行  
# 例如，筛选列'A'中值大于2的行  
filtered_df = df[df['A'] > 2]  
print(filtered_df)  
  
# 也可以组合多个条件  
# 例如，筛选列'A'中值大于2且列'C'中值为'foo'的行  
combined_filtered_df = df[(df['A'] > 2) & (df['C'] == 'foo')]  
print(combined_filtered_df)

运行结果：

在组合多个条件时，我们使用了Python的逻辑运算符&（与）和|（或）。在Pandas中，为了正确地对整个序列应用这些逻辑运算符，我们通常需要将它们放在括号内，以避免出现意外的行为。

布尔索引不仅限于单个列的条件，还可以基于多个列的组合条件，或者使用更复杂的表达式。它是DataFrame操作中非常灵活且强大的工具。

五、Dataframe 的常用方法

1. 数据统计与描述

(1). info()

用于快速获取 DataFrame 的简要摘要信息。输出以下信息：

• DataFrame 的范围（行数、列数）
• 每列的名称
• 每列的非空值数量
• 每列的数据类型
• 内存使用情况
  运行结果：
  

(2). describe()

describe() 方法用于生成描述性统计信息，这些信息有助于我们快速了解DataFrame中数值型列的中心趋势、分散情况和分布形态。当你对一个包含数值数据的DataFrame调用 describe() 方法时，它会默认返回以下统计量：

• count：非空值的数量
• mean：平均值
• std：标准差
• min：最小值
• 25%：第一四分位数（即下四分位数，Q1）
• 50%：中位数（或第二四分位数，Q2）
• 75%：第三四分位数（即上四分位数，Q3）
• max：最大值
  运行结果：
  

(3). mean() sum() min() max() var() std() quantile() cov()

• mean()
  计算数值列的平均值。

df['column_name'].mean()

• sum()
  计算数值列的总和。

df['column_name'].sum()

• min()
  找出数值列的最小值。

df['column_name'].min()

• max()
  找出数值列的最大值。

df['column_name'].max()

• var()
  计算数值列的方差。

df['column_name'].var()

• std()
  计算数值列的标准差。

df['column_name'].std()

• quantile() 或 quantile(q)
  计算数值列的分位数（quantile）。参数 q 是一个介于0和1之间的数字或序列，代表所需分位数的位置。例如，quantile(0.5) 会返回中位数。

df['column_name'].quantile(0.5)  # 中位数

• cov()
  计算两个数值列之间的协方差。

df['column1'].cov(df['column2'])

这些方法在数据分析中非常有用，因为它们提供了关于数据分布和变量之间关系的快速概览。需要注意的是，这些方法默认应用于数值型数据。如果尝试对非数值型数据（如字符串或日期）使用这些方法，通常会引发错误。
此外，DataFrame 对象上的 describe() 方法通常结合了上述方法中的一些（例如 mean(), std(), min(), max()），以提供一个关于所有数值列的统计摘要。
在使用这些方法时，确保您的数据没有缺失值（NaN），或者您已经以某种方式处理了这些缺失值，因为它们的存在可能会影响统计结果。如果需要处理缺失值，可以使用 dropna() 方法删除包含缺失值的行，或者使用 fillna() 方法填充缺失值。

六、Dataframe 修改行列索引

1. 创建时用index_col 指定索引

在创建Dataframe的时候即可用index_col指定索引

4. set_index()和reset_index()

• set_index()设置行索引
• reset_index() 重置列索引
  代码实现：

# 取data的前3列
a = data.iloc[:5,:3]
print(a)
print()
# 设置行索引为color列
a.set_index('color',inplace = True)
print(a)
print()
# 重置行索引
a.reset_index(inplace = True)
print(a)

运行结果：

3. rename()函数修改

格式： rename(index = {‘原索引值1’:新索引值1，‘原索引值2‘:新索引值2,},columns={'原列名1‘：新列名1},…)
代码实现：

4. 添加 删除 插入列

• 添加 和 插入
  Dataframe[新列名] = 值 在末尾添加一列
  insert(loc = n , column = ‘新列名’,value = 值）指定位置插入列，n为插入的列索引
  代码实现：

a = data.iloc[:5,:4]
print(a)
print()
# 直接添加列
a['c'] = 1
print(a)
print()
# insert添加
a.insert(loc= 1,column='bb',value = 1)
print(a)

运行结果：

• 删除
  drop(labols,axis= 1/0,inplace= True/Flalse)
  • labols: 行标签或列标签
  • axis: 0/index 为行，1/columns 为列
  • inplace: 默认为False 不在Dataframe上修改，True为在原Dataframe上修改
    代码实现：

print(a)
print()
# 删除color列
a.drop('color',axis= 1,inplace= True)
print(a)

运行结果：

七、下期内容

1.Dataframe 数据的清洗和预处理

排序

去重

缺失值处理

分组聚合

数据的重塑与转换

2. 多个Dataframe的操作