Pandas基础笔记

跟随菜鸟教程学习的过程中记录。
仅记录自己不熟悉的地方，以及与Java、C存在明显差异的地方。

主要数据结构是 Series （一维数据，一维数组）与 DataFrame（二维数据，表格型数据结构）

特殊字符串变量__version__前后都是两个下划线。
__init__也是前后各自双下划线

list、tuple有序，可以通过索引获取。

• Series
  类似表格中的一列；由索引和列组成，索引默认从0开始。
  创建：1.使用list创建； 2.使用字典创建，字典的key直接变为索引。
  pandas.Series（data, index, dtype, name）

• DataFrame
  可以看作是Series的字典，共用一个索引
  pandas.DataFrame(data, index, columns, dtype)

  index，索引值，也可称为行标签

  columns，列名称

  创建：1.NumPy Ndarray对象也可用于创建DataFrame； 2.字典创建，其中的key为列名，（相当于按行插值）。3.由Json字符串创建（因为Json与字典具有相同的格式）。

pandas可以使用loc属性返回指定的行数据，默认索引从0开始。返回的其实是一个Series数据类型。也可以指定index的值，返回指定的行数据。

CSV逗号分隔值（comma-sepatared values）

df.to_string() 返回DataFrame类型数据；直接输出，会返回列表数据的展示结果。
to_csv() 存储数据

df.head() # 读取前几行数据
df.tail() # 返回最后几行数据

df.info() # 返回表格的基本信息

1. JSON（JavaScript Object Notation，Java对象表示法）
   df = pd.read_json()
   print(df.to_string()) # 返回DataFrame类型的数据

2. 直接处理Json字符串：
   df = pd.DataFrame(data) # 将Json转为DataFrame格式（因为Json与字典具有相同的格式）

3. 对于内嵌的JSON数据

   import pandas as pd
   import json
   
   # 使用 Python JSON 模块载入数据
   with open('nested_list.json','r') as f:
       data = json.loads(f.read())
   
   # 展平数据
   df_nested_list = pd.json_normalize(data, record_path =['students'])
   print(df_nested_list)
   
   # # 展平数据，包含json外的元素
   # df_nested_list = pd.json_normalize(
   #     data,
   #     record_path =['students'],
   #     meta=['school_name', 'class']
   # )
   

4. 更复杂格式的转换

   使用到 glom 模块来处理数据套嵌，glom 模块允许我们使用 . 来访问内嵌对象的属性

• 删除空字段所在行

  dropna(axis=0, how="any", subset=None, inplace=True) # inplace操作后会将结果覆盖原文件，默认为False。

• subset，设置想要检查的列（该列中出现空值才会删除整行）。

• pandas会将n/a、NA当作空数据，na不是。但是可以指定空数据类型。

• 替换/填补空字段
  fillna() # 常用方法是计算列的均值mean()、中位数值median()、众数mode()，然后传入fillna()中作为参数进行修改。

• 格式错误 - 清洗

• 时间格式

• 重复数据的清洗
  duplicated() # 检查数据是否有重复
  drop_duplicates()