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5.2 基本数据操作 1.索引操作 1.直接 -- 先列后行 2.loc -- 先行后列，索引值 3.iloc -- 先行后列，索引值的下标 4.ix -- 先行后列，混合索引 2.赋值操作 1.对象[""] 2.对象.close 3.排序 1.dataframe 对象.sort_values() by -- 按照什么排序 ascending -- 升降序 对象.sort_index() 注意:by这个参数可以接受多个值,优先按照第一个索引排序,如果相同,按照后面的 2.series 对象.sort_values() 对象.sort_index() 5.3 DataFrame运算 1.算术运算 直接使用方法, add, sub ... 也可以用符号 2.逻辑运算 2.1 逻辑运算符号<、 >、|、 & 直接判断 2.2 逻辑运算函数 对象.query("") 对象.isin([]) 3.统计函数 对象.describe() 统计函数 sum mean ... mode -- 众数 idxmax -- 最大值的索引 idxmin -- 最小值的索引 4.累计统计函数 函数 作用 cumsum 计算前1/2/3/…/n个数的和 cummax 计算前1/2/3/…/n个数的最大值 cummin 计算前1/2/3/…/n个数的最小值 cumprod 计算前1/2/3/…/n个数的积 5.自定义运算[***] apply(func, axis=) func -- 自己定义的函数 5.4 Pandas画图 对象.plot() kind -- line -- 折线图 bar barh -- 条形图旋转 hist pie scatter 5.5 文件读取与存储 1.csv 1.读取-- pd.read_csv 参数: usecols -- 需要哪列 2.存储 -- 对象.to_csv 参数: columns -- 保存哪列 2.hdf 1.读取 -- pd.read_hdf() 2.写入 -- 对象.to_hdf() 注意:保存文件是****.h5 3.json 1.读取 -- pd.read_json() 2.写入 -- 对象.to_josn() 参数: orient -- 按照什么方式进行读取或者写入 lines -- 是否按照行读取和写入 4.推荐使用hdf 1.压缩方式,读取效率快 2.压缩后,节省空间 3.支持跨平台 5.6 高级处理-缺失值处理[*****] 判断数据是否为NaN： np.any(pd.isnull(movie)) # 里面如果有一个缺失值,就返回True np.all(pd.notnull(movie)) # 里面如果有一个缺失值,就返回False 处理方式： 存在缺失值nan,并且是np.nan: 1、删除存在缺失值的:dropna(axis='rows') 注：不会修改原数据，需要接受返回值 2、替换缺失值:fillna(value, inplace=True) value:替换成的值 inplace:True:会修改原数据，False:不替换修改原数据，生成新的对象 不是缺失值nan，有默认标记的 对象.replace() to_replace -- 替换前的值 value -- 替换后的值 5.7 高级处理-数据离散化 1.什么是数据离散化 把一些数据分到某个区间,最后用不同的符号或者数字表达 2.数据离散化api pd.qcut() -- 把数据大致分为数量相等的几类 pd.cut() -- 指定分组间隔 数量统计: 对象.value_counts() 3.one-hot编码 就是把数据转换成为0,1统计类型 别名:哑变量,热独编码 api: pd.get_dummies() 5.8 高级处理-合并 pd.concat() axis= pd.merge() left -- 左表 right -- 右表 on -- 指定键 how -- 按照什么方式进行拼接 5.9 高级处理-交叉表与透视表 1.什么交叉表,透视表 就是探索两列数据之间的关系 2.pd.crosstab() 返回具体数量 3.对象.pivot_table() 返回占比情况 5.10 高级处理-分组与聚合 1.api 对象.groupby() 参数:as_index -- 是否进行索引 注意:可以对数据进行对此分组,需要里面传递一个列表进行完成. |
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