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資料從業者必會的20段Pandas代碼(建議收藏)

導讀:Pandas 是基於NumPy 的一種工具,該工具是為瞭解決資料分析任務而創建的。不少利用Python做資料分析的朋友應該對Pandas不陌生,這裡總結了20個常用的Pandas代碼幫助我們更快速的理解資料。

 

作者:愛德寶器

來源:資料管道(ID:adc9556)

 

 

本文將這20個Pandas代碼分成三類:

  • 基本資料信息

  • 基本資料處理

  • 操作Data frames

 

 

01 基本資料信息

 

1. 基本讀寫資料集(CSV、Execl)

# csv
# 讀
pd.DataFrame.from_csv(“csv_file”) 
pd.read_csv(“csv_file”)

# 寫
df.to_csv("data.csv", sep=",", index=False# 逗號分隔,沒有下標

# execl
pd.read_excel("excel_file")
df.to_execl("data.xlsx",sheet_name='a')

 

2. 基本資料集特征

df.info()

 

3. 基本資料統計

df.describe()

 

4. 將data frames輸出到一張表裡(tabulate模塊)

from tabulate import tabulate
print(tabulate(print_table, essay-headers=essay-headers))

# print_table 為包含串列的串列
# essay-headers     為表頭所包含的欄位

 

5. 列出所有的欄位

df.columns

 

6. 得到前後n行

df.head(n) #前n行

df.tail(n) #後n行

 

7. 通過特征、位置定位資料

df.loc[feature_name]

#選擇“size”列的第一行
df.loc([0], ['size'])

df.iloc[n]  # 位置

 

02 基本資料處理

 

8. 去除缺失值

df.dropna(axis=0, how='any')

 

9. 替換缺失值

df.replace(to_replace=None, value=None)
# 將“to_replace”中的值替換為“value”

 

10. 檢查缺失值

pd.isnull(object)
# 檢測缺失值(數值陣列中的NaN,物件陣列中的None/NaN)

 

11. 刪除一個欄位

df.drop('feature_variable_name', axis=1)
# 軸對於行是0,對於列是1

 

12. 將物件型別轉換為數值

pd.to_numeric(df["feature_name"], errors='coerce')
# 將物件型別轉換為numeric以便能夠執行計算(如果它們是字串)

 

13. 將Dataframe轉換為numpy陣列

df.as_matrix()

 

03 操作Data frames

 

14. 將函式應用於dataframe

# 這個將把資料的“height”列中的所有值乘以2
df["height"].apply(lambda height: 2 * height)

def multiply(x):
    return x * 2
df["height"].apply(multiply)

 

15. 從命名一列

# 這裡,將把資料的第三列重命名為“size”
df.rename(columns = {df.columns[2]:'size'}, inplace=True)

 

16. 獲取某列的唯一項

# 這裡將得到列“name”的唯一條目
df["name"].unique()

 

17. 多級訪問

# 在這裡,將從資料中獲取列的選擇,“name”和“size”
new_df = df[["name""size"]]

 

18. 資料的一些統計量 df.sum()

df.min()
df.max()
df.idxmin()
df.idxmax() #傳回最大值索引
df.mean()
df.median()
df.corr()  # 不同列之間的相關係數
df["size"].median

 

19. 資料排序

df.sort_values(ascending = False)

 

20. 布爾索引

df[df["size"] == 5#布爾型索引

部分參考:

https://towardsdatascience.com/23-great-pandas-codes-for-data-scientists-cca5ed9d8a38

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