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一、Pandas工具包使用

二、数据信息读取与展示

.info：返回当前的信息

.index： 索引

​.coulums ：列名。每列第一个是列名，后面是数据。

.types：数据类型

.value ：打印列名，结构是数组格式。

创建dataframe结构 

三、索引方法

Pandas索引结构

bool类型的索引

四、groupby函数使用方法

python

groupby

取均值

groupby：统计数据

五、数值运算

求和

平均数

最大最小值

 二元统计

协方差

 相关系数（对角阵，对角线是1）

value_counts()： 统计数有多少个

 bins：划分情况

六、对象操作 

 Series结构的增删改查（Series：一列数据）

查操作：

改操作（.copy防止改错了）

增操作

删操作

 DataFrame结构的增删改查

查操作是类似的

改操作

​增操作

删操作

七、merge合并操作

​ 八、pivot数据透视表

显示设置

美观展示

精度设置：（默认取6位） 

pivot操作 

设置一个数据透视表

九、时间操作

.to_datetime()：转换成时间的标准格式

Series()：构建时间序列： 

  resample：时间重采样

画图操作

十、apply自定义函数

自定义apply()函数 

 统计每一列的缺失值：

统计不同的船舱等级 

判断年龄 

十一、常规操作

​ sort_values(): 排序

sort_values(by=‘’) ：按照哪个列进行排序

 drop_duplications()：去除重复id/去除同类项

replace：替换操作

 cut：自定义取数据（对连续值进行离散化）

cut属性值替换

 .isnull()：空值判断 

 .fillna（）：缺值填充（将所有缺失值填充为5）

 定位到缺失值，带有缺失值的样本

十二、字符串操作

lower()：小写转换

upper()：大写转换

 len()：计算字符的长度

 strip()：去除空格（lstrip()：去左空格；rstrip()：去右空格）

replace()：替换/字符数据的预处理

split()：切分

contains()： 判断是否包含尾缀/前缀/数字/...

get_dummies()： 经常在关联分析时使用 

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pandas工具包：把numpy中很多命令整合在了一起。

一、Pandas工具包使用

df：DataFrame (矩阵。行：样本；列：特征)

 .head()：可以读取前几条数据,指定前几条都可以（默认前五条）

  .tail()：同.head()，可以读取后几条数据。

帮助文档：

二、数据信息读取与展示

.info：返回当前的信息

.index： 索引

.coulums ：列名。每列第一个是列名，后面是数据。

.types：数据类型

.value ：打印列名，结构是数组格式。

创建dataframe结构 

• 指定一个字典结构，key：当前列名；value：对应key的值，是list结构。

注：格式对应起来。空值：np.nan

取指定的数据：

 series:dataframe中的一行/列

 

索引我们可以自己指定

        未指定前：

          指定后：

         通过名字定位：

.describe()：可以得到数据的基本统计特性 （只有数值数据计算得到的结果。包括计数、均值、方差等）

三、索引方法

Pandas索引结构

• loc 用label来去定位

可以定位人名、非位置的时候使用loc。传入的是描述。

• iloc 用position来去定位

传入的是值。

bool类型的索引

用ture或这false来取数

定位到ture的值

 找到男性：

 性别为男性的平均年龄：

四、groupby函数使用方法

eg：找到所有A的data之和

python

groupby

取均值

  

groupby：统计数据

• 统计数据文件中男女的平均年龄

• 统计数据文件中不同性别获救的可能性

五、数值运算

与numpy中本质上没有区别。

求和

平均数

最大最小值

 二元统计

协方差

 相关系数（对角阵，对角线是1）

value_counts()： 统计数有多少个

（升序：ascending=true；降序：ascending=false）

 bins：划分情况

六、对象操作 

 Series结构的增删改查（Series：一列数据）

查操作：

改操作（.copy防止改错了）

增操作

删操作

 DataFrame结构的增删改查

查操作是类似的

改操作

增操作

删操作

七、merge合并操作

 

合并：

 默认情况下，会把合并两个表中共有的传入。

为了不丢失数据，（how='outer' ：显示所有；how=‘left’：显示左表；how=‘right’：显示右表）

 八、pivot数据透视表

显示设置

pandas API文档：pandas.set_option — pandas 1.4.1 documentation

美观展示

​

​ 

精度设置：（默认取6位） 

​

pivot操作 

设置一个数据透视表

​

每一项花费在每个月的平均是多少，使用pivot（index：想统计的指标；columns：想通知指标的属性；values：按着什么方式统计）

​求和：

​ 统计不同性别在不同船舱等级上的花费 

​求最大：​

 把年龄小于18的赋值给Underaged

​

九、时间操作

​

.to_datetime()：转换成时间的标准格式

​

Series()：构建时间序列： 

​通过时间指出当前数据：

​取月份：

​

  resample：时间重采样

画图操作

十、apply自定义函数

自定义apply()函数 

优点：可以自己指定当前对那哪个样本执行什么操作。

 统计每一列的缺失值：

统计不同的船舱等级 

判断年龄 

十一、常规操作

 sort_values(): 排序

sort_values(by=‘’) ：按照哪个列进行排序

 drop_duplications()：去除重复id/去除同类项

replace：替换操作

 cut：自定义取数据（对连续值进行离散化）

cut属性值替换

 .isnull()：空值判断 

 .fillna（）：缺值填充（将所有缺失值填充为5）

 定位到缺失值，带有缺失值的样本

十二、字符串操作

lower()：小写转换

upper()：大写转换

 len()：计算字符的长度

 strip()：去除空格（lstrip()：去左空格；rstrip()：去右空格）

 

replace()：替换/字符数据的预处理

split()：切分

contains()： 判断是否包含尾缀/前缀/数字/...

get_dummies()： 经常在关联分析时使用