入门Pandas，你必须掌握的技巧

总结自己经常使用的pandas操作方法：

• 创建DataFrame数据
• 查看数据相关信息
• 查看头尾文件
• 花样取数
• 切片取数
• 常见函数使用

导入包

import pandas as pd
import numpy as np
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使用技巧1-创建DataFrame数据

方式1：自己直接创建

df1 = pd.DataFrame({
    "name":["小明","小红","小孙","王小","关宇","刘蓓","张菲"],
    "age":[20,18,27,20,28,18,25],
    "sex":["男","女","男","男","男","女","女"],
    "score":[669,570,642,590,601,619,701],
    "address":["北京","深圳","广州","武汉","深圳","广州","长沙"]
})

df1
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数据如下图：

方式2：从本地文件中读取进来。现在本地有一个文件：学生信息.xlsx直接通过pd.read_excel()读进来：

df2 = pd.read_excel("学生信息.xlsx")
df2
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可以看到效果和上面是一样的

使用技巧2-数据探索

查看数据shape

shape表示数据是由多少行和列组成：

df1.shape  # (7,5)
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查看字段属性名称

df1.columns
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查看属性的数据类型

df1.dtypes
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可以看到只有两种数据类型：int64和object

查看数据是否缺失

df1.isnull()   # 如果缺失显示为True，否则显示False
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df1.isnull().sum() # 统计缺失值的个数。一个True计数一次
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结果显示：本次数据是没有缺失值的

查看数据行索引

df1.index
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查看数据描述信息

df1.describe
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查看数据统计值

统计值信息只会显示类型为数值型的数据统计值信息：

df1.describe()
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统计值的结果包含：个数count、均值mean、方差std、最值min\max、四分位数25%、中位数50%、四分之三分位数75%。

使用技巧3-查看头尾文件

通过head和tail方法能够快速查看数据的头尾文件。

head

df1.head()   # 默认是查看前5行数据
df1.head(3)  # 指定显示的行数
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tail

df1.tail()    # 默认尾部5行
df1.tail(3)   # 指定尾部3行数据
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使用技巧4-花样取数

从pandas的DataFrame数据框中取出我们想要的数据，然后进行处理

取出某个字段的数据

我们取出name这列的数据：

name = df1["name"]
name

# 结果
0    小明
1    小红
2    小孙
3    王小
4    关宇
5    刘蓓
6    张菲
Name: name, dtype: object
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取出多个字段的数据

比如我们取出name和age列的数据：

name_age = df1[["name","age"]]  
name_age

# 结果
  name age
0	小明	20
1	小红	18
2	小孙	27
3	王小	20
4	关宇	28
5	刘蓓	18
6	张菲	25
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根据字段类型选择数据

比如，我们想选择字段类型为int64的数据，通过查看的字段数据类型显示：age和score都是int64类型

1、选择单个数据类型

# 1、选择单个数据类型

df1.select_dtypes(include='int64')

# 结果
  age score
0	20	669
1	18	570
2	27	642
3	20	590
4	28	601
5	18	619
6	25	701
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2、同时选择多个类型

df1.select_dtypes(include=['int64','object'])

# 结果
  name  age sex score address
0	小明	 20  男	669	   北京
1	小红	 18	 女	570	   深圳
2	小孙	 27	 男	642	   广州
3	王小	 20	 男	590	   武汉
4	关宇	 28	 男	601	   深圳
5	刘蓓	 18	 女	619	   广州
6	张菲	 25	 女	701	   长沙
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因为数据中只有int64,object，所以我们全部选出来了。

3、选择排除某些数据类型之外的数据：

# 选择除了int64类型之外的数据
# 排除name和score字段之外的数据
df1.select_dtypes(exclude='int64') 

# 结果
  name sex address
0	小明	男	  北京
1	小红	女	  深圳
2	小孙	男	  广州
3	王小	男	  武汉
4	关宇	男	  深圳
5	刘蓓	女	  广州
6	张菲	女	  长沙
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根据数值大小取数

1、直接通过判断大小来取数：

df1[df1["age"] == 20]  # 年龄等于20
df1[df1["age"] != 20]  # 年龄不等于20
df1[df1["age"] >= 20]  # 年龄大于等于20
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2、多个判断条件连用

第一次使用上面的方法报错：关键词是ambiguous。判断条件很让pandas混淆，改成下面的写法成功解决：

df1[(df1["age"] >= 20) & (df1["age"] < 27)]
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根据字符串取数

1、通过单个条件取数

# 1、单条数据
df1[df1["name"] == "小明"]  

# 结果
  name  age sex  score address
0	小明	 20	 男	  669  	北京

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2、通过多个条件取数

选择姓名是小明，或者年龄大于25的数据

df1[(df1["name"] == "小明") | (df1["age"] > 25)]

# 结果
  name  age sex  score address
0	小明	 20  男	 669	  北京
2	小孙	 27	 男	 642	  广州
4	关宇	 28	 男	 601	  深圳
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3、字符串的开始、结尾、包含函数

• str.startswith(string)
• str.endswith(string)
• str.contains(string)

# 1、取出以“小”开头的姓名
df1[df1["name"].str.startswith("小")]  # name以"小"开头

# 结果
 name  age sex  score address
0	小明	20	男	   669	北京
1	小红	18	女	   570	深圳
2	小孙	27	男	   642	广州
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# 以“关”开始
df1[df1["name"].str.startswith("关")]

# 结果
 name  age sex  score address
4	关宇	28	男	   601	深圳
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# 3、以“菲”结尾
df1[df1["name"].str.endswith("菲")]

# 结果
  name  age sex  score address
6	张菲	 25  女	  701	  长沙
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# 取出包含“小”的数据：不管小是在开头，还是结尾都会被选出来
df1[df1["name"].str.contains("小")]

# 结果

  name  age sex  score address
0	小明	 20	 男	 669	 北京
1	小红	 18	 女	 570	 深圳
2	小孙	 27	 男	 642	 广州
3	王小	 20	 男	 590	 武汉
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上面的王小不是小开头，但是包含小，所以也被选出来。

4、字符串取反操作

取反符号是波浪线：~

下面的例子是：取出名字name中不包含小的数据，只有3个人名字中没有小字。

# 取出不包含小的数据
df1[~df1["name"].str.contains("小")]

# 结果
  name  age sex  score address
4	关宇	 28	 男	 601	  深圳
5	刘蓓	 18	 女	 619	  广州
6	张菲	 25	 女	 701	  长沙
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使用技巧5-切片取数

切片是Python中存在的概念，在pandas中同样可以使用。切片中存在3个概念：start、stop、step

• start：起始索引，包含
• stop：结束索引，不包含
• step：步长，可正可负；

写法为：[start:stop:step]

步长为正数

1、通过下面的3个案例说明：起始索引默认从0开始，步长默认是1

2、指定起始索引，不指定结束索引，表示一直取到数据末尾

df1[4:]  # 从索引4开始取到末尾

# 结果
  name  age sex  score address
4	关宇	 28	 男	 601	  深圳
5	刘蓓	 18	 女	 619	  广州
6	张菲	 25	 女	 701	  长沙
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3、改变步长的值

df1[0:4:2]  # 改变步长：每隔2个值取一行数据

# 结果
  name  age sex  score address
0	小明	 20	 男	  669	  北京
2	小孙	 27	 男	  642	  广州
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上面的例子不指定起始索引：

df1[:4:2]  # 默认从0开始
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4、只指定步长

df1[::2]   # 从头到尾，步长为2

# 结果
  name  age sex  score address
0	小明	 20	 男	  669	  北京
2	小孙	 27	 男	 642	  广州
4	关宇	 28	 男	 601	  深圳
6	张菲	 25	 女	 701	  长沙
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步长为负数

1、步长为-1，默认是倒序输出结果

df1[::-1]  # 倒序输出

# 结果
   name  age sex  score address
6	 张菲	  25	女	   701	 长沙
5	 刘蓓	  18	女	   619	 广州
4	 关宇	  28	男	   601	 深圳
3	 王小	  20	男	   590	 武汉
2	 小孙	  27	男	   642	 广州
1	 小红	  18	女	   570	 深圳
0	 小明	  20	男	   669	 北京
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2、步长为负，指定起始和终止索引，起始索引大于终止索引

df1[4:0:-1]
  name  age sex  score address
4	关宇	 28	 男	  601	  深圳
3	王小	 20	 男	  590	  武汉
2	小孙	 27	 男	  642	  广州
1	小红	 18	 女	  570	  深圳
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3、起始和终止索引为负数

df1[-1:-5:-1]  # 最后一行记录索引为-1，不包含索引为-5的数据
 name  age sex  score address
6	张菲	25	女	   701	 长沙
5	刘蓓	18	女	   619	 广州
4	关宇	28	男	   601	 深圳
3	王小	20	男	   590	 武汉
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使用技巧6-常用函数

统计元素个数

很多时候我们需要统计某个列中每个元素出现的个数，相当于是做词频统计，使用：value_counts()方法，具体案例为：

⚠️：新数据中df1增加了一列：班级class，后续有作用

比如我们想统计每个城市出现了多少次：

# 统计中每个城市各出现了多少次

address = df1["address"].value_counts()
address
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结果自动是降序排列的Series类型数据

索引重置

索引重置使用reset_index()：

address_new = address.reset_index()
address_new
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还比如我们想从数据中单独取出sex="男"的数据：

fale = df1[df1["sex"] == "男"]
fale
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我们观察到数据前面的索引还是原来的，但是我们希望的是从0开始显示，比较符合我们的习惯：

fale_1 = fale.reset_index()
fale_1
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出现的结果中索引是我们想要的结果，但是出现了一列新的数据，就是原来的索引构成的数据，这不是我们想要的数据，需要去除：

fale_1 = fale.reset_index(drop=True)  # 加上参数即可解决
fale_1
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属性重命名

使用的是rename函数，传入columsn参数：

address_new = address_new.rename(columns={"index":"address",
                                         "address":"number"
                                        })
address_new
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groupby使用

groupby主要是实现分组统计的功能：

1、比如我们想统计男女各自的总分

# 统计男女的总成绩：sum

sex_score = df1.groupby("sex")["score"].sum()
sex_score
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2、求男女各自的平均分mean

# 统计男女的平均成绩：mean

sex_score = df1.groupby("sex")["score"].mean()
sex_score
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3、根据男女性别sex、班级class求总分

# 先根据性别、班级求总分

sex_class = df1.groupby(["sex","class"])["score"].sum()
sex_class
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一行代码实现上面的功能：

# 一行代码实现

df1.groupby(["sex","class"])["score"].sum().reset_index()
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apply函数

还是上面的df1数据集：

1、需求1：我们想将性别中的男变成1，女变成0

# 1、改变：男-1，女-0

df2 = df1.copy()  # 生成一个副本

df2["sex"] = df2["sex"].apply(lambda x: 1 if x=="男" else 0)  # 通过匿名函数解决
df2
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我们还可以自定义一个函数来实现：

#  自定义函数

def apply_sex(x):
    return 1 if x == "男" else 0

df3 = df1.copy()  # 生成一个副本df3

df3["sex"] = df3["sex"].apply(apply_sex)  # 通过自定义函数解决
df3
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2、还比如我们想给每个城市的后面加上一个“市”，变成北京市、深圳市等：

# 2、给每个城市加上一个字：市，变成北京市、深圳市等

df4 = df1.copy()

df4["address"] = df4["address"].apply(lambda x: x + "市")
df4
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总结

本文中从pandas中DataFrame数据的创建，常见数据信息的探索，再到如何从数据框中获取到我们指定的数据，最后介绍了笔者常用的处理数据的方法，希望对入门或者对不熟悉pandas的朋友有所帮助。Pandas真的是十分强大，学好之后会大大节省我们处理数据的时间。

作者：皮大大
链接：https://juejin.cn/post/6953139348329988103
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