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【数据挖掘】pandas使用手册

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前言

 

等到了我们学校的数据挖掘课程,就从最简单的pandas开始记录我的数据挖掘学习历程吧!希望这份手册能在之后需要的时候帮助到大家。

 

pandas使用手册

 

第二部分:dataframe基础

 

取多个列成一个DataFrame

 

生成一列series数据的便捷方法:

 

第三部分:dataframe绘图

 

series基础

 

操作参考:

 

创建series

 

ser2 = Series(range(4),index = ["a","b","c","d"])

 

取一个元素

 

ser2["a"]
ser2[1]

 

取多个元素

 

>>> ser2[1:3]
>>> ser2[['a', 'c']]

 

赋值

 

>>> ser2["a"] = 7      #赋一个值
>>> ser2[1:3] = 10     #批量赋值
>>> ser2[['a', 'c']] = [9, 8]

 

Series间的计算

 

>>> print(a + b)   
>>> print(a * 2)
>>> print(a >= 3)   #产生true false的新series
>>> print(a[a >= 3])  #取出true false series的对应的值成series,相当于where条件

 

Series函数的使用

 

>>> print(a.mean()) #均值
>>> print(a.sum()) #求和

 

使用apply

 

>>> print(a.apply(lambda x:x**2))  #全部平方

 

练习题:

 

 

    1. 创建一个6个元素的Series, 值是[4,5,6,7,8,9], index是 ‘a’到 ‘f’

 

    1. 两种方法取ser的第二个元素

 

    1. 求ser的平均值和中位数

 

    1. 找到ser中所有偶数:包含判断以及取数两部分

 

    1. 将ser中所有偶数,改成10,12,14

 

    1. 将ser中所有偶数,改成2

 

    1. 将ser中所有偶数,翻倍

 

    1. 将ser应用自定义函数,当数字是奇数,翻倍;当数字是偶数,除以2

 

 

dataframe基础

 

操作参考:

 

创建DataFrame

 

>>> df = pd.DataFrame([[1,2,3], [6,7,8]],columns= ["a","b","c"])
>>> df = pd.DataFrame({'country':['aaa','bbb','ccc'], 'population':[10,12,14]})
>>> df = pd.read_csv("yours.csv")

 

查看DataFrame信息

 

>>>df.info()
>>>df.index
>>>df.columns
>>>df.dtypes
>>>df.values

 

取一个列成一个series

 

>>> df["a"]
>>> df.loc[:, 'a']

 

取多个列成一个DataFrame

 

>>> df[["a","c"]]
>>> df.loc[[1,2], ['a']]  #只取两行a列

 

条件读取

 

>>> df[df['a'] > 3]
>>> df[(df['a'] > 3) & (df['b']< 8)]

 

取出一行成为series

 

>>> df.iloc[0]

 

赋值

 

>>>df['a'] = [1,2,3]  #注意行数一致  
>>>df[['a', 'c']] = 8   #若要取指定行,需要用loc或iloc
>>>df.loc[:, 'd'] = df.loc[:, 'b']    #将b列赋值到新的d列
>>>df.loc[df['b'] < 3, 'c'] =  df.loc[df['b'] < 3,'d']
 #将b<3 的d列赋值到c列 注意两边的条件要一样,才能满足索引一致的要求,否则赋值越界

 

groupby操作

 

>>> df = pd.DataFrame({'key':['A','B','C','A','B','C','A','B','C'],'data':[0,5,10,5,10,15,10,15,20]})
>>> df.groupby('key').sum()  #按key成组,每组所有列求和
>>> df.groupby('key')['data'].mean()   #按key成组,每组求均值,取data列的聚合结果series
>>> for key, gdata in df.groupby('Sex'):     #gdata是一个DataFrame
>>>print(key, gdata.values)

 

使用apply

 

>>>def my_min(a, b):   #先定义函数
            return min(abs(a),abs(b))
>>>df1['k'] = df.apply(lambda row: my_min(row['val_1'], row['val_2']), axis=1)    #使用匿名函数传每行的特定列, 返回一个series 再赋值到k列,注意axis=1、

 

生成一列series数据的便捷方法:

 

>>> df['val_1'] = df['value'].diff(k)     #同列逐行向上/下相减
>>> df['val_2'] = df[''value'].shift(k)   #所有行向上/下移动k位

 

练习题:

 

 

    1. 读取天气的数据文件weather.csv

 

    1. 用apply实现一列rain = rain08+rain20;若一边存在999990,则返回999990

 

    1. 按station补前一天日期: 按station分组,每组内部,使用shift方法将前一天的数据移动到今天

 

    1. 按城市补全rain08: 按city分组,将同一天内rain08中999990的值,替换成同城所有station的rain08的非999990的 均值,如果都缺失则补0;

 

 

dataframe绘图

 

操作参考:

 

条件删除行

 

df = df.drop( df[ ( df['value'] < 50) & ( df['value'] > 20)].index)

 

其中drop传入的是 df条件取出的的index

 

直方图

 

df['temperature'].plot.hist( bins = 20)

 

 

散点图

 

df.plot.scatter(x = 'humidity', y = 'temperature')

 

 

箱型图

 

df[['temperature', 'humidity']].plot.box()

 

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