Pandas中的方法及使用示例

文章目录

• • 图
  • 1. Series() -- 创建 Series 对象
  • 2. DataFrame() -- 创建 DataFrame 对象
  • 3. read_csv() -- 读取 csv 文件
  • • filepath_or_buffer -- csv 文件对应的路径
    • sep -- 指定分隔符
    • header -- 指定第几行为列名
    • names -- 指定列名
  • 4. read_excel() -- 读取 excel 文件
  • • filepath -- excel 文件对应的路径
    • header -- 指定第几行为列名
    • names -- 指定列名
  • 5. to_csv() -- 导出数据到 csv 格式的文件中
  • • path_ro_buf -- 导出到的文件的路径
    • sep -- 指定分隔符
    • header -- 是否保留列名
    • index -- 是否保留行索引
  • 6. to_excel() -- 导出数据到 excel 格式的文件中
  • • excel_writer -- 导出到的文件的路径
    • sheet_name -- 指定表名
    • header -- 是否保留列名
    • index -- 是否保留行索引
  • 7. merge() -- 表格的连接
  • • left、right -- 指定左表右表
    • how -- 连接方式
    • on -- 指定连接依据的列名
    • left_on、right_on -- 左右表连接时各自依据的列名
    • suffixes -- 为左右表中重复列名定义后缀
  • 8. concat() -- 表格的拼接
  • • axis -- 拼接的方向
  • 9. get_dummies() -- 对离散数据进行独热编码
  • • data -- 需要进行处理的表
    • prefix -- 设置列名的前缀

---

图

引入包

import pandas as pd

1. Series() – 创建 Series 对象

【Pandas中Series的属性、方法、常用操作以及使用示例】

2. DataFrame() – 创建 DataFrame 对象

【Pandas中DataFrame的属性、方法、常用操作以及使用示例】

3. read_csv() – 读取 csv 文件 filepath_or_buffer – csv 文件对应的路径

使用 filepath_or_buffer 指定需要打开的 csv 文件的路径。

data = pd.read_csv('./数据文件/距离最小的三个点.csv')
print(data)

sep – 指定分隔符

csv 文件默认的分隔符为 ,，可以使用 sep 指定数据之间的分隔符

csv文件中的数据：

distance1#distance2#distance3#dot1#dot2#dot3
14.3#14.567#21.508#1.0,11#0,2.0
10.568#34.101#37.41#1.0#11.0#10.0

第二行中2.0前的逗号没有进行修改

data = pd.read_csv('./数据文件/距离最小的三个点.csv', sep='#')
print(data

header – 指定第几行为列名

使用 header 指定 csv 文件中的第几行数据作为表的列名。默认 header = 0，即表的第一行为列名；header = None 表示不指定表中的数据为列名，用于数据中不存在列名的情况。

data = pd.read_csv(
  './数据文件/距离最小的三个点.csv', 
  sep='#'
)
print(data)

data = pd.read_csv(
	'./数据文件/距离最小的三个点.csv',
	sep='#', 
	header=0
)
print(data)

csv文件中的数据：

distance1#distance2#distance3#dot1#dot2#dot3
14.3#14.567#21.508#1.0,11#0#2.0
10.568#34.101#37.41#1.0#11.0#10.0
10.568#34.101#37.41#1.0#11.0#10.0
10.568#34.101#37.41#1.0#11.0#10.0
10.568#34.101#37.41#1.0#11.0#10.0

data = pd.read_csv(
  './数据文件/距离最小的三个点.csv', 
  sep='#',
  header=2
)
print(data)

被指定为列名的行以前的数据都不会出现在数据表中。

data = pd.read_csv(
  './数据文件/距离最小的三个点.csv', 
  sep='#',
  header=None
)
print(data)

header=None，如果不指定列名，会自动默认分配一个 0 ~ (n-1) 的数字索引为列名。

names – 指定列名

使用 names 可以自己指定列名，需要保证自己指定的列名不能存在重复。

data = pd.read_csv(
  './数据文件/距离最小的三个点.csv', 
  sep='#',
  header=None,
  names=['a','b','c','d','e','f']
)
print(data)

注意：
如果自己指定了列名，会覆盖原有的列名。

data = pd.read_csv(
  './数据文件/距离最小的三个点.csv', 
  sep='#',
  header=0,
  names=['a','b','c','d','e','f']
)
print(data)

4. read_excel() – 读取 excel 文件 filepath – excel 文件对应的路径

使用 filepath 指定需要打开的 excel 文件的路径。

data = pd.read_excel('./数据文件/信表节点的坐标.xlsx')
print(data)

header – 指定第几行为列名

使用 header 指定 excel 文件中的第几行数据作为表的列名。默认 header = 0，即表的第一行为列名；header = None 表示不指定表中的数据为列名，用于数据中不存在列名的情况。

data = pd.read_excel('./数据文件/信表节点的坐标.xlsx')
print(data)

data = pd.read_excel(
  './数据文件/信表节点的坐标.xlsx',
  header = 0
)
print(data)

data = pd.read_excel(
  './数据文件/信表节点的坐标.xlsx',
  header = 2
)
print(data)

被指定为列名的行以前的数据都不会出现在数据表中。

data = pd.read_excel(
  './数据文件/信表节点的坐标.xlsx',
  header = None
)
print(data)

header=None，如果不指定列名，会自动默认分配一个 0 ~ (n-1) 的数字索引为列名。

names – 指定列名

使用 names 可以自己指定列名，需要保证自己指定的列名不能存在重复。

data = pd.read_excel(
  './数据文件/信表节点的坐标.xlsx',
  header = None,
  names = ['a', 'b', 'c']
)
print(data)

注意：
如果自己指定了列名，会覆盖原有的列名。

data = pd.read_excel(
  './数据文件/信表节点的坐标.xlsx',
  header = 0,
  names = ['a', 'b', 'c']
)
print(data)

5. to_csv() – 导出数据到 csv 格式的文件中

to_csv() 将 DataFrame 对象中的数据导出数据到 csv 格式的文件中。

path_ro_buf – 导出到的文件的路径

data = pd.read_csv('./数据文件/距离最小的三个点.csv', sep='#')
print(data)
data.to_csv('./数据文件/data1.csv')

sep – 指定分隔符

csv 文件的数据分隔符默认为 ,，可以使用 sep 进行修改。

data = pd.read_csv('./数据文件/距离最小的三个点.csv', sep='#')
print(data)
data.to_csv(
  './数据文件/data1.csv', 
  sep='#'
)

header – 是否保留列名

默认取值为 True，即保留列名。

data = pd.read_csv('./数据文件/距离最小的三个点.csv', sep='#')
print(data)
data.to_csv(
  './数据文件/data1.csv', 
  sep='#',
  header = False
)

index – 是否保留行索引

默认取值为 True，即保留行索引。

data = pd.read_csv('./数据文件/距离最小的三个点.csv', sep='#')
print(data)
data.to_csv(
  './数据文件/data1.csv', 
  sep='#',
  header = False,
  index=False
)

6. to_excel() – 导出数据到 excel 格式的文件中

to_excel() 将 DataFrame 对象中的数据导出数据到 excel 格式的文件中。

excel_writer – 导出到的文件的路径

使用 excel_writer 指定导出到的文件的路径。

data = pd.read_csv('./数据文件/距离最小的三个点.csv', sep='#')
print(data)
data.to_excel('./数据文件/data2.xlsx')

sheet_name – 指定表名

使用 sheet_name 指定 excel 表格的表名。

data = pd.read_csv('./数据文件/距离最小的三个点.csv', sep='#')
print(data)
data.to_excel(
  './数据文件/data2.xlsx',
  sheet_name='data2'
)

header – 是否保留列名

默认取值为 True，即保留列名。

data = pd.read_csv('./数据文件/距离最小的三个点.csv', sep='#')
print(data)
data.to_excel(
  './数据文件/data2.xlsx',
  sheet_name='data2',
  header=False
)

index – 是否保留行索引

默认取值为 True，即保留行索引。

data = pd.read_csv('./数据文件/距离最小的三个点.csv', sep='#')
print(data)
data.to_excel(
  './数据文件/data2.xlsx',
  sheet_name='data2',
  header=False,
  index=False
)

7. merge() – 表格的连接 left、right – 指定左表右表

l1 = [
  pd.Series([1, 2, 3], index=['f', 'b', 'c']),
  pd.Series([1, 2, 3], index=['f', 'b', 'c'])
]
df1 = pd.DataFrame(l1)
l2 = [
  pd.Series([4, 3, 6], index=['a', 'b', 'e']),
  pd.Series([4, 2, 6], index=['a', 'b', 'e'])
]
df2 = pd.DataFrame(l2)
print(pd.merge(df1, df2))

两个表中都 b 列，根据 b 列进行内连接。连接后重复列保留一个

how – 连接方式

使用 how 指定连接方式。

• left：左连接
• right：右连接
• outer：外连接
• inner：内连接(默认)

l1 = [
  pd.Series([1, 2, 3], index=['f', 'b', 'c']),
  pd.Series([1, 2, 3], index=['f', 'b', 'c'])
]
df1 = pd.DataFrame(l1)
l2 = [
  pd.Series([4, 3, 6], index=['a', 'b', 'e']),
  pd.Series([4, 2, 6], index=['a', 'b', 'e'])
]
df2 = pd.DataFrame(l2)
print(pd.merge(df1, df2, how='outer'))

on – 指定连接依据的列名

两个表连接时，依据的列的列名相同时，使用 on 指定连接所依据的列名。

l1 = [
  pd.Series([1, 2, 3], index=['f', 'b', 'c']),
  pd.Series([1, 2, 3], index=['f', 'b', 'c'])
]
df1 = pd.DataFrame(l1)
l2 = [
  pd.Series([4, 3, 6], index=['a', 'b', 'e']),
  pd.Series([4, 2, 6], index=['a', 'b', 'e'])
]
df2 = pd.DataFrame(l2)
print(pd.merge(df1, df2, how='outer', on='b'))

left_on、right_on – 左右表连接时各自依据的列名

• left_on：连接时，左表所依据的列的列名
• right_on：连接时，右表所依据的列的列名

l1 = [
  pd.Series([1, 2, 3], index=['f', 'b', 'c']),
  pd.Series([1, 2, 3], index=['f', 'b', 'c'])
]
df1 = pd.DataFrame(l1)
l2 = [
  pd.Series([1, 3, 6], index=['a', 'b', 'e']),
  pd.Series([1, 2, 6], index=['a', 'b', 'e'])
]
df2 = pd.DataFrame(l2)
print(
  pd.merge(
    df1, 
    df2, 
    how='outer', 
    left_on='f', 
    right_on='a'
  )
)

suffixes – 为左右表中重复列名定义后缀

使用 suffixes 为左右表中重复列名定义后缀，使得连接两个表后可以区分相同列名的列来自左表还是右表。

l1 = [
  pd.Series([1, 2, 3], index=['f', 'b', 'c']),
  pd.Series([1, 2, 3], index=['f', 'b', 'c'])
]
df1 = pd.DataFrame(l1)
l2 = [
  pd.Series([1, 3, 6], index=['a', 'b', 'e']),
  pd.Series([1, 2, 6], index=['a', 'b', 'e'])
]
df2 = pd.DataFrame(l2)
print(
  pd.merge(
    df1, 
    df2, 
    how='outer', 
    left_on='f', 
    right_on='a',
    suffixes=('1', '2')
  )
)

8. concat() – 表格的拼接

concat() 一般用于表格的纵向拼接。

axis – 拼接的方向

• axis = 0：纵向拼接表（默认）

l1 = [
  pd.Series([1, 2, 3], index=['f', 'b', 'c']),
  pd.Series([1, 2, 3], index=['f', 'b', 'c'])
]
df1 = pd.DataFrame(l1)
l2 = [
  pd.Series([1, 3, 6], index=['a', 'b', 'e']),
  pd.Series([1, 2, 6], index=['a', 'b', 'e'])
]
df2 = pd.DataFrame(l2)
print(
  pd.concat([df1, df2])
)

列索引不一致

l1 = [
  pd.Series([1, 2, 3], index=['f', 'b', 'c']),
  pd.Series([1, 2, 3], index=['f', 'b', 'c'])
]
df1 = pd.DataFrame(l1)
l2 = [
  pd.Series([1, 3, 6], index=['f', 'b', 'c']),
  pd.Series([1, 2, 6], index=['f', 'b', 'c'])
]
df2 = pd.DataFrame(l2)
print(
  pd.concat([df1, df2])
)

• axis = 1：横向拼接表

l1 = [
  pd.Series([1, 2, 3], index=['f', 'b', 'c']),
  pd.Series([1, 2, 3], index=['f', 'b', 'c'])
]
df1 = pd.DataFrame(l1)
l2 = [
  pd.Series([1, 3, 6], index=['f', 'b', 'c']),
  pd.Series([1, 2, 6], index=['f', 'b', 'c'])
]
df2 = pd.DataFrame(l2)
print(
  pd.concat([df1, df2], axis=1)
)

l1 = [
  pd.Series([1, 2, 3], index=['f', 'b', 'c']),
  pd.Series([1, 2, 3], index=['f', 'b', 'c'])
]
df1 = pd.DataFrame(l1)
l2 = [
  pd.Series([1, 3, 6], index=['f', 'b', 'c']),
  pd.Series([1, 2, 6], index=['f', 'b', 'c'])
]
df2 = pd.DataFrame(l2)
df2.index = [2,3]
print(
  pd.concat([df1, df2], axis=1)
)

行索引不一致

9. get_dummies() – 对离散数据进行独热编码

对表中的取值为离散数据的列进行独热编码，将离散类型的信息转化为使用独热编码进行表示的形式。

data – 需要进行处理的表

l1 = [
  pd.Series(['a', 12], index=['f', 'g']),
  pd.Series(['b', 11], index=['f', 'g']),
  pd.Series(['a', 12], index=['f', 'g'])
]
df1 = pd.DataFrame(l1)
print(
  pd.get_dummies(df1)
)

f 列中的数据为离散型的数据，可以使用 get_dummies() 对该列进行独热编码。

prefix – 设置列名的前缀

使用 prefix 设置进行独热编码的列的列名的前缀，默认值为 None

l1 = [
  pd.Series(['a', 12], index=['f', 'g']),
  pd.Series(['b', 11], index=['f', 'g']),
  pd.Series(['a', 12], index=['f', 'g'])
]
df1 = pd.DataFrame(l1)
print(
  pd.get_dummies(df1, prefix='hello_')
)