某一列数据计算
代码语言：javascript复制data['column_name'].value_counts()以之前找到的一个前辈的数据为例子，首先我们要获取文件
代码语言：javascript复制import pandas as pd
data = pd.read_excel('xxxx.xls')这里可以单独查看其中的内容 data['nick']，计算其中的大小则使用 data['nick'].value_counts()。
同样的情况，我们可以增加分组并获取对应的数据
代码语言：javascript复制data1 = data['score'].groupby(data['city']) data1.mean()这种情况下可以类比为SQL语句：
代码语言：javascript复制select avg(score) from data group by city这样的数据看起来不是特别让人喜欢，这个时间我们可以给他排个序：
代码语言：javascript复制data1.mean().sort_values(ascending=False)现在看起来好多了，但是有点多了，我们只想看前几条记录：
代码语言：javascript复制data1.mean().sort_values(ascending=False).head(3)可惜了，好多城市我都没听过，我只想看直辖市的数据
代码语言：javascript复制data2 = data.loc[(data['city'].isin(['北京','天津','重庆','上海']))]但是这样还是不特别好看，我们可以再按城市看一下，评分有多少
代码语言：javascript复制data2['score'].groupby(data2['city']).mean()数据表信息查看
df.shape: 维度查看
df.info(): 数据表基本信息，包括围度、列名、数据格式、所占空间
df.dtypes: 每一列的数据格式
df['b'].dtype: 某一列的格式
df.isnull(): 是否空值
df.['b'].unique(): 查看某一列的唯一值
df.values: 查看数据表的值
df.columns: 查看列名
df.head(): 查看默认的前 10 行数据
df.tail(): 查看默认的后 10 行数据
数据表清洗
df.fillna(value=0): 用数字 0 填充空值
df['pr'].fillna(df['pr'].mean()): 用列 pr 的平均值对 na 进行填充
df['city']=df['city'].map(str.strip): 清除 city 字段的字符空格
df['city']=df['city'].str.lower(): 大小写转换
df['pr'].astype('int'): 更改数据的格式
df.rename(columns={'category': 'category-size'}): 更改列名
df['city'].drop_duplicates(): 删除后出现的重复值
df['city'].drop_duplicates(keep='last'): 删除先出现的重复值
df['city'].replace('sh', 'shanghai'): 数据替换
数据预处理
- 数据表合并
df_inner = pd.merge(df, df1, how='inner') # 匹配合并，交集
df_left = pd.merge(df, df1, how='left') # 左联表
df_right = pd.merge(df, df1, how='right') # 右联表
df_outer = pd.merge(df, df1, how='outer') # 并集- 设置索引列
df.set_index('id')- 按照特定列的值排序
df.sort_values(by=['age'])- 按照索引列排序
df.sort_index()- 如果 pr 列的值大于 3000 ， group 列显示 hight , 否则显示 low
df['group'] = np.where(df['pr'] > 3000, 'hight', 'low')- 对复合多个条件的数据进行分级标记
df.loc[(df['city'] == 'beijing') & (df['pr'] >= 4000), 'sign'] = 1- 对 category 字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值 df 的索引列，列名称为 category 和 size
pd.DataFrame((x.split('-')
for x in df['category']), index=df.index, columns=['category', 'size'])数据提取
loc: 函数按标签值进行提取
iloc: 按位置进行提取
ix: 可以同时按标签和位置进行提取
具体的使用见下：
df.loc[3]: 按索引提取单行的数值
df.iloc[0:5]: 按索引提取区域行数据值
df.reset_index(): 重设索引
df=df.set_index('date'): 设置 date 为索引
df[:'2013']: 提取 2013 之前的所有数据
df.iloc[:3,:2]: 从 0 位置开始，前三行，前两列，这里的数据不同去是索引的标签名称，而是数据所有的位置
df.iloc[[0,2,5],[4,5]]: 提取第 0、2、5 行，第 4、5 列的数据
df.ix[:'2013',:4]: 提取 2013 之前，前四列数据
df['city'].isin(['beijing']): 判断 city 的值是否为北京
df.loc[df['city'].isin(['beijing','shanghai'])]: 判断 city 列里是否包含 beijing 和 shanghai ，然后将符合条件的数据提取出来
pd.DataFrame(category.str[:3]): 提取前三个字符，并生成数据表
数据筛选
使用与、或、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选，并进行计数和求和。
- 使用与进行筛选
df.loc[(df['age'] > 25) & (df['city'] == 'beijing'),
['id', 'city', 'age', 'category']]- 使用或进行筛选
df.loc[(df['age'] > 25) | (df['city'] == 'beijing'), ['id', 'city', 'age']]- 使用非进行筛选
df.loc[(df['city'] != 'beijing'), ['id', 'city', 'age']].sort(['id'])- 筛选后的灵气按 city 列进行计数
df.loc[(df['city'] != 'beijing'), ['id', 'city', 'age']].sort(
['id']).city.count()- 使用 query 函数进行筛选
df.query('city' == ['beijing', 'shanghai'])- 对筛选后的结果按 pr 进行求和
df.query('city' == ['beijing', 'shanghai']).pr.sum()数据汇总
主要使用 groupby 和 pivote_table 进行处理。
df.groupby('city').count(): 按 city 列分组后进行数据汇总
df.groupby('city')['id'].count(): 按 city 进行分组，然后汇总 id 列的数据
df.groupby(['city','size'])['id'].count(): 对两个字段进行分组汇总，然后进行计算
df.groupby('city')['pr'].agg([len, np.sum,np.mean]): 对 city 进行分组，然后计算 pr 列的大小、总和和平均数
数据统计
数据采样，计算标准差、协方差和相关系数。
- 简单数据采样
df.sample(n=3)- 手动设置采样权重
weights = [0, 0, 0, 0, 0, 0.5, 0.5]
df.sample(n=2, weights=weights)- 采样后不放回
df.sample(n=6, replace=False) # 如果 replace = True 采样后放回- 数据表描述性统计
df.describe().round(2).T # round 表示显示的小数位数，T 表示转置- 计算列的标准差
df['pr'].std()- 计算两个字段间的协方差
df['pr'].cov(df['m-point'])- 计算表中所有字段间的协方差
df.cov()- 两个字段间的相关性分析
df['pr'].corr(df['m-point']) # 相关系数在 [-1, 1] 之间，接近 -1 为负相关，1 为正相关，0 为不相关- 数据表的相关性分析
df.corr()
