python之pandas用法大全

一、生成数据表

1、首先导入pandas库，一般都会用到numpy库，所以我们先导入备用：

import numpy as npimport pandas as pd

2、导入CSV或者xlsx文件：

df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1))df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx'))

3、用pandas创建数据表：

df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006],  "date":pd.date_range('20130102', periods=6), "city":['Beijing ', 'SH', ' guangzhou ', 'Shenzhen', 'shanghai', 'BEIJING '], "age":[23,44,54,32,34,32], "category":['100-A','100-B','110-A','110-C','210-A','130-F'], "price":[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]}, columns =['id','date','city','category','age','price'])

二、数据表信息查看

1、维度查看：

df.shape

2、数据表基本信息（维度、列名称、数据格式、所占空间等）：

df.info()

3、每一列数据的格式：

df.dtypes

4、某一列格式：

df['B'].dtype

5、空值：

df.isnull()

6、查看某一列空值：

df.isnull()

7、查看某一列的唯一值：

df['B'].unique()

8、查看数据表的值：

df.values 

9、查看列名称：

df.columns

10、查看前10行数据、后10行数据：

df.head() #默认前10行数据df.tail()  #默认后10 行数据

三、数据表清洗

1、用数字0填充空值：

df.fillna(value=0)

2、使用列prince的均值对NA进行填充：

df['prince'].fillna(df['prince'].mean())

3、清楚city字段的字符空格：

df['city']=df['city'].map(str.strip)

4、大小写转换：

df['city']=df['city'].str.lower()

5、更改数据格式：

df['price'].astype('int')

6、更改列名称：

df.rename(columns={'category': 'category-size'}) 

7、删除后出现的重复值：

df['city'].drop_duplicates()

8、删除先出现的重复值：

df['city'].drop_duplicates(keep='last')

9、数据替换：

df['city'].replace('sh', 'shanghai')

四、数据预处理

df1=pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006,1007,1008], "gender":['male','female','male','female','male','female','male','female'],"pay":['Y','N','Y','Y','N','Y','N','Y',],"m-point":[10,12,20,40,40,40,30,20]})

1、数据表合并

df_inner=pd.merge(df,df1,how='inner') # 匹配合并，交集df_left=pd.merge(df,df1,how='left')    #df_right=pd.merge(df,df1,how='right')df_outer=pd.merge(df,df1,how='outer') #并集