pandas数据分析工具脑图思维导图

U845111090

2023-09-13

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Python 数据分析实践与实战的必备高级工具详解

树图思维导图提供《pandas数据分析工具脑图》在线思维导图免费制作，点击“编辑”按钮，可对《pandas数据分析工具脑图》进行在线思维导图编辑，本思维导图属于思维导图模板主题，文件编号是：823b1084ac75dbb882294cd4ac443d0d

思维导图大纲

pandas介绍

概念

是一个科学计算库, 专门用于数据挖掘

封装了numpy 和 matplotlib

数据更有表现力, 方便文件读写API

Series创建

作用

用于存储一维数据的结构

创建series

1. 直接创建, 自动生成从0开始索引

- Pd.Series(np.arange(num))

2. 创建指定索引

- Pd.Series(data, index=[1,2,3,4,5....])

3. 使用字典创建

- Pd.Series({"键":"值",….})

常用属性

- 索引: 对象.index

- 值: 对象.values

创建DataFrame

1. 创建DataFrame

- pd.DataFrame(data, index, columns)

1. Data: 数据

2. index: 行索引

3. Columns:列索引

2. 生成日期（了解）

- pd.date_range(start, end, periods, freq)

start: 起始日期

end: 结束日期

periods: 天数

freq: 默认一天挨着一天; 如果指定为'B' 跳过周六日

DataFrame结构

常见属性:

- 形状: shape

- 行索引: index

- 列索引: columns

- 数据的ndarray: values

- 转置: 对象.T

常见方法:

- 获取前5条数据: head()

- 获取后5条数据: tail()

索引的修改

Pd.index = index_new

注意:要修改索引, 必须整体进行修改, 不能够局部进行修改

重设索引

- API:dataframe.reset_index(key)

- drop: bool

- 注意:True删除原来索引, False保留

- 默认: False

以某列设置新的索引

Dataframe.set_index(key, drop)

- key: 索引名字或是索引名列表

- Drop:判断是否删除原索引列

MultiIndex与Panel

创建MultiIndex

API: pd.MultiIndex.from_arrays(array, names=[])

创建panel

创建: pd.Panel(data, items, major_axis, minor_axis)

- data: 表示数据

- items:最外层索引

- major_axis:中间层索引

- minor_axis:内层索引

注意： Panel[起始值:终止值, 起始值:终止值, 起始值:终止值] —切片

基本数据操作

索引操作

直接使用行列索引, 先列后行

Dataframe[列名] [行名]

先行后列, 名称索引

dataframe.loc[行名, 列名]

必须使用名称索引

先行后列, 数值索引

- dataframe.iloc(行号 , 列号)

- 必须使用下表索引

先行后列, 数值和名称索引混合使用

dataframe.ix[名称或者下标, 名称或者下标]

赋值操作

1. Dataframe['字段名'] = 值

2. dataframe.字段名 = 值

注意: 在给DataFrame添加一个新的列时候, 需要使用第一种方式

排序

series

值排序

Series.sort_values()

索引排序

Series.sort_index()

DataFrame排序

按照值进行排序

Dataframe.sort_values()

按照索引进行排序

dataframe.sort_index()

DataFrame运算

算术运算

直接使用: + - * /

推荐使用方法进行运算

- Dataframe.add()

- Dataframe.sub()

- Dataframe.mul()

- Dataframe.div()

逻辑运算

逻辑运算符号

- 比较: < > >= <= == !=

- 逻辑: 比较两边数据的逻辑大小

- 注意: 在使用 &, |的时候, 两边的比较运算符必须加小括号.

逻辑运算函数

1. 查询满足条件的数据

- dataframe.query(查询条件)

2. 判断数据是否在某个离散范围

- Dataframe.isin(范围)

统计运算

- 整体统计(数量, 均值, 方差, 最小值, 最大值): count mean var min max

- 统计函数: describe()

- 整体统计(描述)

- 最小值: min()

- 最大值: max()

- 众数: mode()

- 中位数: median()

- 均值: mean()

- 求和: sum()

- 获取索引函数

- 最大值索引: idxmax()

- 最小值索引: idxmin()

- 说明: 可以在DataFrame,Series上用.

- 注意: 所有的统计函数, 默认都是按列进行统计的.

累计统计函数

- 累计求和: cumsum()

- 累计最大值: cummax()

- 累计最小值: cummin()

- 累计求积: cumprod()

- 可以在DataFrame,Series上用

自定义运算

- Apply(func, axis=0, 1)

- 注意:可以在DataFrame可以用, 但是Series上不能用

Pandas画图(了解)

- Dataframe.plot(kind)

- x: x 轴

- y: y 轴

- kind: 图的种类:

- 折线图: line

- 柱状图(垂直): bar

- 柱状图(水平): barh

- 散点图: scatter

- 饼状图: pie

- 直方图: hist

文件读取与存储

- 操作CSV文件

- 读取csv文件

- pd.read_csv(path , sep, usecols)

- 写入csv文件

- Dataframe.to_csv(path, mode,...)

- 操作HDF5文件:

- 读取hdf文件

- pd.read_hdf(path, key)

- 写入hdf文件

- Dataframe.to_hdf(path, key)

- 注意: 在存储过程中, key值必须写

- 操作JSON文件

- 读取json文件

- pd.read_json(path, orient="样式", lines=True)

- orient: 存储的json形式

- lines: 行读取 True False 不按照行读取

- 写入json文件

- Dataframe.to_json(path, orient, lines)

高级操作

高级处理-缺失值处理

判断缺失值

- pandas中默认缺失值是: ?

1. 缺失值的位置为True, 其他位置False

- Dataframe.isnull()

- pd.isnull(df)

2. 不是缺失值的位置True, 缺失值位置False

- Dataframe.notnull()

- pd.notnull(df)

3. 判断是否包含缺失值(全局角度)

1. 如果为True, 就包含缺失值

- Np.any(df.isnull())

2. 如果为False, 包含缺失值

- np.all(df.notnull())

处理为nan的缺失值

1. 删除缺失值

- Df.dropna(axis)

- axis: 默认按行删除axis=0, 我们可以指定按列删除axis=1

2. 替换缺失值

- df.fillna(values, inplace=True)

- inplace: True 修改原来的元数据, False不修改元数据

处理不是Nan的缺失值

1. 将特殊字符处理为nan

- Df.replace(to_replace, values)

2. 缺失值的处理删除替换

高级处理-数据离散化

数据的离散化

- 把连续数据划分为若干个区间.

1. 按照每组元素个数近似相等的方式进行分组

pd.qcut(data, q)

2. 按用于指定区间进行分组

cut(data, bins)

3. 统计值的数量

series.value_counts()

one-hot编码(热编码, 哑变量)

API: pd.get_dummies(data, prefix=None)

高级处理-合并

- 表拼接

pd.concat([data1, data2],axis=0, 1)

- 表连接

pd.merge(left, right, how='inner', on=None)

高级处理-交叉表与透视表

交叉表

- API: pd.crosstab(index, columns)

- 先按index进行分组, 在按照columns进行分组

- 作用: 一列数据对于另一列数据的分组个数

透视表

API: dataframe.pivot_table(value, index)

- value: 需要统计的字段名

- index: 分组的字段名

高级处理-分组与聚合

分组

- DataFrame:

- Dataframe.groupby(分组的字段).聚合函数()

- Series:

- Series.groupby(分组数据).聚合函数()

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