初识Pandas
发布时间：2020-09-29 09:23:30编辑：admin阅读（2718）
一、简介
江湖上流传着这么一句话——分析不识潘大师（PANDAS），纵是老手也枉然。
Pandas是基于Numpy的专业数据分析工具，可以灵活高效的处理各种数据集，也是我们后期分析案例的神器。它提供了两种类型的数据结构，分别是DataFrame和Series，我们可以简单粗暴的把DataFrame理解为Excel里面的一张表，而Series就是表中的某一列，后面学习和用到的所有Pandas骚操作，都是基于这些表和列进行的操作（关于Pandas和Excel的形象关系，这里推荐我的好朋友张俊红写的《对比EXCEL，轻松学习Python数据分析》)。
这里有一点需要强调，Pandas和Excel、SQL相比，只是调用和处理数据的方式变了，核心都是对源数据进行一系列的处理，在正式处理之前，更重要的是谋定而后动，明确分析的意义，理清分析思路之后再处理和分析数据，往往事半功倍。
环境说明
操作系统：windows 10
开发工具：Pycharm 2020.1
pytho版本：3.7.9
插件
安装pandas
pip3 install pandas
二、创建、读取和存储
创建
在Pandas中我们想要构造下面这一张表应该如何操作呢？
别忘了，第一步一定是先导入我们的库——import pandas as pd
构造DataFrame最常用的方式是字典+列表，语句很简单，先是字典外括，然后依次打出每一列标题及其对应的列值（此处一定要用列表），这里列的顺序并不重要：
df1 = pd.DataFrame({'工资': [5000, 7000, 9000,8500], '绩效分': [60, 84, 98, 91], '备注': ['不及格', '良好', '最佳', '优秀']},
index=['老王', '小刘', '小赵', '老龚'])
左边是jupyter notebook中dataframe的样子，如果对应到excel中，他就是右边表格的样子，通过改变columns,index和values的值来控制数据。PS,如果我们在创建时不指定index，系统会自动生成从0开始的索引。
读取
新建一个文件流量练习数据.csv，将以下内容复制进去
流量来源 来源明细 访客数 支付转化率 客单价 一级 -A 35188 9.98% 54.3 一级 -B 28467 11.27% 99.93 一级 -C 13747 2.54% 0.08 一级 -D 5183 2.47% 37.15 一级 -E 4361 4.31% 91.73
更多时候，我们是把相关文件数据直接读进PANDAS中进行操作，这里介绍两种非常接近的读取方式，一种是CSV格式的文件，一种是EXCEL格式（.xlsx和xls后缀）的文件。
读取csv文件：
# ！/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
ret = df2.head()
print(ret)执行输出：
流量来源 来源明细 访客数 支付转化率 客单价 0 一级 -A 35188 9.98% 54.30 1 一级 -B 28467 11.27% 99.93 2 一级 -C 13747 2.54% 0.08 3 一级 -D 5183 2.47% 37.15 4 一级 -E 4361 4.31% 91.73
engine是使用的分析引擎，读取csv文件一般指定python避免中文和编码造成的报错。而读取Excel文件，则是一样的味道：
需要先安装一个插件
pip3 install xlrd
新建一个文件，流量练习数据.xlsx，内容和上面的csv一样。
读取excel
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df3 = pd.read_excel('流量练习数据.xlsx')
ret = df3.head()
print(ret)执行输出，效果同上
非常easy，其实read_csv和read_excel还有一些参数，比如header、sep、names等，大家可以做额外了解。实践中数据源的格式一般都是比较规整的，更多情况是直接读取。
存储
注意：保存为excel文件时，需要安装一个插件
pip3 install openpyxl
存储起来一样非常简单粗暴且相似：
# ！/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
df3 = pd.read_excel('流量练习数据.xlsx')
ret = df3.head()
print(ret)
df2.to_csv('xxx.csv')
df3.to_excel('xxx.xlsx')执行之后，就可以看到2个文件了。
三、快速认识数据
这里以我们的案例数据为例，迅速熟悉查看N行，数据格式概览以及基础统计数据。
查看数据，掐头看尾
很多时候我们想要对数据内容做一个总览，用df.head()函数直接可以查看默认的前5行，与之对应，df.tail()就可以查看数据尾部的5行数据，这两个参数内可以传入一个数值来控制查看的行数，例如df.head(3)表示查看前3行数据。
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
ret = df2.head(3)
print(ret)执行输出：
流量来源 来源明细 访客数 支付转化率 客单价 0 一级 -A 35188 9.98% 54.30 1 一级 -B 28467 11.27% 99.93 2 一级 -C 13747 2.54% 0.08
后3行
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
ret = df2.tail(3)
print(ret)执行输出：
流量来源 来源明细 访客数 支付转化率 客单价 2 一级 -C 13747 2.54% 0.08 3 一级 -D 5183 2.47% 37.15 4 一级 -E 4361 4.31% 91.73
格式查看
df.info()帮助我们一步摸清各列数据的类型，以及缺失情况：
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
ret = df2.info()
print(ret)执行输出：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 5 entries, 0 to 4 一共有5行 Data columns (total 5 columns): 一共有5列 # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 流量来源 5 non-null object 这列是object类型，有5条数据不为空 1 来源明细 5 non-null object 2 访客数 5 non-null int64 3 支付转化率 5 non-null object 4 客单价 5 non-null float64 客单价列有5个数据不为空，是浮点型 dtypes: float64(1), int64(1), object(3) memory usage: 328.0+ bytes None
从上面直接可以知道数据集的行列数，数据集的大小，每一列的数据类型，以及有多少条非空数据。
统计信息概览
快速计算数值型数据的关键统计指标，像平均数、中位数、标准差等等。
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
ret = df2.describe()
print(ret)执行输出：
访客数 客单价 count 5.000000 5.000000 mean 17389.200000 56.638000 std 13887.997235 40.895298 min 4361.000000 0.080000 25% 5183.000000 37.150000 50% 13747.000000 54.300000 75% 28467.000000 91.730000 max 35188.000000 99.930000
我们本来有5列数据，为什么返回结果只有两列？那是因为这个操作只针对数值型的列。其中count是统计每一列的有多少个非空数值，mean、std、min、max对应的分别是该列的均值、标准差、最小值和最大值，25%、50%、75%对应的则是分位数。
四、列的基本处理方式
这里，我们采用SQL四大法宝的逻辑来简单梳理针对列的基本处理方式——增、删、选、改。
温馨提示：使用Pandas时，尽量避免用行或者EXCEL操作单元格的思维来处理数据，要逐渐养成一种列向思维，每一列是同宗同源，处理起来是嗖嗖的快。
增
增加一列，用df['新列名'] = 新列值的形式，在原数据基础上赋值即可：
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
df2['新增的列'] = range(1,len(df2)+1)
ret = df2.head()
print(ret)执行输出：
流量来源 来源明细 访客数 支付转化率 客单价 新增的列 0 一级 -A 35188 9.98% 54.30 1 1 一级 -B 28467 11.27% 99.93 2 2 一级 -C 13747 2.54% 0.08 3 3 一级 -D 5183 2.47% 37.15 4 4 一级 -E 4361 4.31% 91.73 5
删
我们用drop函数制定删除对应的列，axis = 1表示针对列的操作，inplace为True，则直接在源数据上进行修改，否则源数据会保持原样。
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
df2['新增的列'] = range(1,len(df2)+1)
df2.drop('新增的列',axis=1,inplace=True)
ret = df2.head()
print(ret)执行输出：
流量来源 来源明细 访客数 支付转化率 客单价 0 一级 -A 35188 9.98% 54.30 1 一级 -B 28467 11.27% 99.93 2 一级 -C 13747 2.54% 0.08 3 一级 -D 5183 2.47% 37.15 4 一级 -E 4361 4.31% 91.73
选
想要选取某一列怎么办？df['列名']即可：
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
ret = df2['客单价']
print(ret)执行输出：
0 54.30 1 99.93 2 0.08 3 37.15 4 91.73
选取多列呢？需要用列表来传递：df[['第一列','第二列','第三列'..]]
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
ret = df2[['流量来源','访客数','支付转化率']]
print(ret)执行输出：
流量来源 访客数 支付转化率 0 一级 35188 9.98% 1 一级 28467 11.27% 2 一级 13747 2.54% 3 一级 5183 2.47% 4 一级 4361 4.31%
改
好事多磨，复杂的针对特定条件和行列的筛选、修改，放在后面结合案例细讲，这里只讲一下最简单的更改：df['旧列名'] = 某个值或者某列值，就完成了对原列数值的修改。
比如，将数据来源，统一改成aliyun
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
df2['来源明细'] = 'aliyun'
ret = df2.head()
print(ret)执行输出：
流量来源 来源明细 访客数 支付转化率 客单价 0 一级 aliyun 35188 9.98% 54.30 1 一级 aliyun 28467 11.27% 99.93 2 一级 aliyun 13747 2.54% 0.08 3 一级 aliyun 5183 2.47% 37.15 4 一级 aliyun 4361 4.31% 91.73
五、常用数据类型及操作
字符串
字符串类型是最常用的格式之一了，Pandas中字符串的操作和原生字符串操作几乎一毛一样，唯一不同的是需要在操作前加上".str"。
小Z温馨提示：我们最初用df2.info()查看数据类型时，非数值型的列都返回的是object格式，和str类型深层机制上的区别就不展开了，在常规实际应用中，我们可以先理解为object对应的就是str格式，int64对应的就是int格式，float64对应的就是float格式即可。
在案例数据中，我们发现来源明细那一列，可能是系统导出的历史遗留问题，每一个字符串前面都有一个“-”符号，又丑又无用，所以把他给拿掉：
一般来说清洗之后的列是要替换掉原来列的：
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
df2['来源明细'] = df2['来源明细'].str.replace('-','')
ret = df2.head()
print(ret)执行输出：
流量来源 来源明细 访客数 支付转化率 客单价 0 一级 A 35188 9.98% 54.30 1 一级 B 28467 11.27% 99.93 2 一级 C 13747 2.54% 0.08 3 一级 D 5183 2.47% 37.15 4 一级 E 4361 4.31% 91.73
数值型
数值型数据，常见的操作是计算，分为与单个值的运算，长度相等列的运算。
以案例数据为例，源数据访客数我们是知道的，现在想把所有渠道的访客都加上10000，怎么操作呢？
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
df2['访客数'] = df2['访客数'] + 10000
ret = df2.head()
print(ret)执行输出：
流量来源 来源明细 访客数 支付转化率 客单价 0 一级 -A 45188 9.98% 54.30 1 一级 -B 38467 11.27% 99.93 2 一级 -C 23747 2.54% 0.08 3 一级 -D 15183 2.47% 37.15 4 一级 -E 14361 4.31% 91.73
需要选中访客数所在列，然后加上10000即可，pandas自动将10000和每一行数值相加，针对单个值的其他运算（减乘除）也是如此。
列之间的运算语句也非常简洁。源数据是包含了访客数、转化率和客单价，而实际工作中我们对每个渠道贡献的销售额更感兴趣。（销售额 = 访客数 X 转化率 X 客单价）
对应操作语句：df['销售额'] = df['访客数'] * df['转化率'] * df['客单价']
但为什么疯狂报错？
导致报错的原因，是数值型数据和非数值型数据相互计算导致的。PANDAS把带“%”符号的转化率识别成字符串类型，我们需要先拿掉百分号，再将这一列转化为浮点型数据：
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
df2['支付转化率'] = df2['支付转化率'].str.replace('%','').astype(float)
ret = df2.head()
print(ret)执行输出：
流量来源 来源明细 访客数 支付转化率 客单价 0 一级 -A 35188 9.98 54.30 1 一级 -B 28467 11.27 99.93 2 一级 -C 13747 2.54 0.08 3 一级 -D 5183 2.47 37.15 4 一级 -E 4361 4.31 91.73
要注意的是，这样操作，把9.98%变成了9.98，所以我们还需要让支付转化率除以100，来还原百分数的真实数值：
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
df2['支付转化率'] = df2['支付转化率'].str.replace('%','').astype(float)
df2['支付转化率'] = df2['支付转化率'] / 100
ret = df2.head()
print(ret)执行输出：
流量来源 来源明细 访客数 支付转化率 客单价 0 一级 -A 35188 0.0998 54.30 1 一级 -B 28467 0.1127 99.93 2 一级 -C 13747 0.0254 0.08 3 一级 -D 5183 0.0247 37.15 4 一级 -E 4361 0.0431 91.73
然后，再用三个指标相乘计算销售额：
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
df2['支付转化率'] = df2['支付转化率'].str.replace('%','').astype(float)
df2['支付转化率'] = df2['支付转化率'] / 100
df2['销售额'] = df2['访客数'] * df2['支付转化率'] * df2['客单价']
ret = df2.head()
print(ret)执行输出：
流量来源 来源明细 访客数 支付转化率 客单价 销售额 0 一级 -A 35188 0.0998 54.30 190688.698320 1 一级 -B 28467 0.1127 99.93 320598.513837 2 一级 -C 13747 0.0254 0.08 27.933904 3 一级 -D 5183 0.0247 37.15 4755.946715 4 一级 -E 4361 0.0431 91.73 17241.488243
时间类型
PANDAS中时间序列相关的水非常深，这里只对日常中最基础的时间格式进行讲解，对时间序列感兴趣的同学可以自行查阅相关资料，深入了解。
以案例数据为例，我们这些渠道数据，是在2019年8月2日提取的，后面可能涉及到其他日期的渠道数据，所以需要加一列时间予以区分，在EXCEL中常用的时间格式是'2019-8-3'或者'2019/8/3'，我们用PANDAS来实现一下：
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
df2['日期'] = '2019-8-3'
ret = df2.head()
print(ret)执行输出：
流量来源 来源明细 访客数 支付转化率 客单价 日期 0 一级 -A 35188 9.98% 54.30 2019-8-3 1 一级 -B 28467 11.27% 99.93 2019-8-3 2 一级 -C 13747 2.54% 0.08 2019-8-3 3 一级 -D 5183 2.47% 37.15 2019-8-3 4 一级 -E 4361 4.31% 91.73 2019-8-3
在实际业务中，一些时候PANDAS会把文件中日期格式的字段读取为字符串格式，这里我们先把字符串'2019-8-3'赋值给新增的日期列，然后用to_datetime()函数将字符串类型转换成时间格式：
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
df2['日期'] = '2019-8-3'
df2['日期'] = pd.to_datetime(df2['日期'])
ret = df2.head()
print(ret)执行输出：
流量来源 来源明细 访客数 支付转化率 客单价 日期 0 一级 -A 35188 9.98% 54.30 2019-08-03 1 一级 -B 28467 11.27% 99.93 2019-08-03 2 一级 -C 13747 2.54% 0.08 2019-08-03 3 一级 -D 5183 2.47% 37.15 2019-08-03 4 一级 -E 4361 4.31% 91.73 2019-08-03
转换成时间格式（这里是datetime64）之后，我们可以用处理时间的思路高效处理这些数据，比如，我现在想知道提取数据这一天离年末还有多少天（'2019-12-31'），直接做减法（该函数接受时间格式的字符串序列，也接受单个字符串）：
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
df2['日期'] = '2019-8-3'
df2['日期'] = pd.to_datetime('2019-12-31') - pd.to_datetime(df2['日期'])
ret = df2.head()
print(ret)执行输出：
流量来源 来源明细 访客数 支付转化率 客单价 日期 0 一级 -A 35188 9.98% 54.30 150 days 1 一级 -B 28467 11.27% 99.93 150 days 2 一级 -C 13747 2.54% 0.08 150 days 3 一级 -D 5183 2.47% 37.15 150 days 4 一级 -E 4361 4.31% 91.73 150 days
是不是非常简单？
最后我们一起快速回顾下第一篇文章的内容：
第一步，我们先了解PANDAS到底是个什么东西。
第二步，学习如何构建、读入存储数据。
第三步，拿到数据之后，怎么样快速查看数据。
第四步，对数据有了基础了解，就可以进行简单的增删选改了。
第五步，在了解基础操作之后，对Pandas中基础数据类型进行了初步照面。
每一步都是本着小而美（毕竟臭美也算美）和轻量的初心，和大家一起重新认识回顾这些模块，然后在接下来的案例实践中检验、巩固、沉淀这些操作与分析思路。
本文参考链接：
- openvpn linux客户端使用
47606
- H3C基本命令大全
45987
- openvpn windows客户端使用
36909
- H3C IRF原理及 配置
34470
- Python exit()函数
29082
- openvpn mac客户端使用
25713
- python全系列官方中文文档
24566
- 1.常用turtle功能函数
19715
- python 获取网卡实时流量
19248
- python 获取Linux和Windows硬件信息
17756
- python3-scipy-ndimage平滑
5565°
- python3-scikit-image平滑去噪
6155°
- python3-PIL非线性噪声平滑
5691°
- python3-Scipy-ndimage进行盒核与高斯核平滑比较
5737°
- python3-PIL高斯模糊滤波器平滑
6706°
- python3-PIL基于盒模糊核均值化平滑
5483°
- python3-PIL线性噪声平滑
5484°
- python3-scikit-image直方图匹配
5989°
- python3-scikit-image对比拉伸和直方图均衡化
5965°
- python3-PIL二值化
7295°
- 姓名：Run
- 职业：谜
- 邮箱：383697894@qq.com
- 定位：上海 · 松江
