【pandas】技巧用法汇总（数据的创建、保存、增加、删除、查找、修改）

叁歲伎倆 2022-09-09 12:54 394阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  零、pandas print() 完整打印输出方法
 *  一、pd.DataFrame()
 *   *  1、DataFrame的创建与保存
     *   *  (1)从excel、csv导入
         *  (2) 手动创建
         *  (3) 保存为excel、csv
     *  2、DataFrame的增加
     *   *  (1) 在pandas.DataFrame中添加一行
         *  (2) 在pandas.DataFrame中添加多行
     *  3、DataFrame的删除
     *   *  (1) 在pandas.DataFrame中删除一行或多行
         *  (2) 在pandas.DataFrame中删除一列或多列
     *  4、DataFrame的查看
     *   *  (1) pd.head()
         *  (2) 使用切片，多行提取
         *  (3) 使用表达式取到某些条件的行
         *  (4) 使用df.loc()进行行选取，使用索引名字
         *  (5) 使用df.iloc()进行单行、单独元素、多行提取
         *  (6) 提取出DataFrame中的一列
     *  5、DataFrame的修改
     *   *  (1) 在pandas.DataFrame中修改一行
         *  (2) 在pandas.DataFrame中修改多行
     *  6、DataFrame获取excel的表头
     *  7、DataFrame中将空字符串替换为0
 *  二、pd.Series()
 *   *  1、Series 创建
     *   *  (1) pd.Series(\[list\],index=\[list\])
         *  (2) pd.Series(np.arange())
         *  (3) pd.Series(\{dict\})
         *  (4) 可以通过DataFrame中某一行或者某一列创建序列
 *  Reference

*  写在前头：本篇博客写作的目的是为了记录我学习过程中遇到的所有的关于pandas的使用方法，bug等，将本博客作一个pandas万金油博客，希冀遇到所有的问题，查这一篇博客就足够了（从目录入手，查看自己需要查阅到部分）。首先本文对pandas.DataFrame的所有增删查改操作进行了介绍。然后接下来会记录各种各样的pandas高级操作，工作中遇到的问题和解决办法。

Pandas模块的数据结构主要有两种：

*  1.DataFrame
 *  2.Series

# 零、pandas print() 完整打印输出方法 #

import pandas as pd
    #显示所有列
    pd.set_option('display.max_columns', None)
    #显示所有行
    pd.set_option('display.max_rows', None)
    #设置value的显示长度为100，默认为50
    pd.set_option('max_colwidth',100)

# 一、pd.DataFrame() #

## 1、DataFrame的创建与保存 ##

### (1)从excel、csv导入 ###

*  从excel导入

train = pandas.read_excel("./1.xls")
    df = pandas.DataFrame(train)

*  从csv导入

train = pandas.read_csv("./1.csv")
    df = pandas.DataFrame(train)

### (2) 手动创建 ###

# coding=utf-8
    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    df = pd.DataFrame(np.arange(12, 24).reshape((3,4)), columns=["W","X","Y","Z"])
    print(df)
    ''' W X Y Z 0 12 13 14 15 1 16 17 18 19 2 20 21 22 23 '''

### (3) 保存为excel、csv ###

*  保存为excel

df.to_excel("./1.xls", columns=file_column)

*  保存为csv

df.to_csv("./1.csv", columns=file_column)

## 2、DataFrame的增加 ##

df
    ''' W X Y Z 0 12 13 14 15 1 16 17 18 19 2 20 21 22 23 '''

### (1) 在pandas.DataFrame中添加一行 ###

import random
    df.loc[3] = [random.randint(-1,1) for i in range(4)]
    df
    
    ''' W X Y Z 0 12 13 14 15 1 16 17 18 19 2 20 21 22 23 3 -1 0 -1 -1 '''

### (2) 在pandas.DataFrame中添加多行 ###

import random
    df = pd.DataFrame(columns=('lib', 'qty1', 'qty2'))  # 生成空的pandas表
    for i in range(5):  # 插入一行<span id="transmark" style="display:none;"></span>
        df.loc[i] = [random.randint(-1, 1) for n in range(3)]
    print(df)
    
    ''' lib qty1 qty2 0 1 0 1 1 0 0 1 2 0 1 -1 3 1 -1 1 4 0 1 -1 '''

## 3、DataFrame的删除 ##

df
    ''' W X Y Z 0 12 13 14 15 1 16 17 18 19 2 20 21 22 23 '''

### (1) 在pandas.DataFrame中删除一行或多行 ###

df.drop([0,1])
    
    ''' W X Y Z 2 20 21 22 23 '''

### (2) 在pandas.DataFrame中删除一列或多列 ###

*  下面两种方法等价

df.drop(['W','Z'], axis=1)
    
    ''' X Y 0 13 14 1 17 18 2 21 22 '''

df.drop(columns=['W', 'Z'])
    
    ''' X Y 0 13 14 1 17 18 2 21 22 '''

## 4、DataFrame的查看 ##

df
    ''' W X Y Z 0 12 13 14 15 1 16 17 18 19 2 20 21 22 23 '''

### (1) pd.head() ###

*  用于查看dataframe的前几行，n默认为5

df.head(n=1)
    
    ''' W X Y Z 0 12 13 14 15 '''

### (2) 使用切片，多行提取 ###

df[0:3]
    
    ''' W X Y Z 0 12 13 14 15 1 16 17 18 19 '''

### (3) 使用表达式取到某些条件的行 ###

''' W X Y Z 0 12 13 14 15 1 16 17 18 19 2 20 21 22 23 '''

df[df.Z>15]
    
    ''' W X Y Z 1 16 17 18 19 2 20 21 22 23 '''

### (4) 使用df.loc()进行行选取，使用索引名字 ###

df.loc[1]
    
    ''' W 16 X 17 Y 18 Z 19 Name: 1, dtype: int32 '''

df.loc[1:3]
    
    ''' W X Y Z 1 16 17 18 19 2 20 21 22 23 '''

### (5) 使用df.iloc()进行单行、单独元素、多行提取 ###

''' W X Y Z 0 12 13 14 15 1 16 17 18 19 2 20 21 22 23 '''

*  使用df.iloc()进行单行、多行选取

df.iloc[1,]
    
    ''' W 16 X 17 Y 18 Z 19 Name: 1, dtype: int32 '''

*  使用df.iloc()进行单独元素提取

df.iloc[1,1]
    
    ''' 17 '''

*  使用df.iloc()进行多行选取

df.iloc[1:3,]
    
    ''' W X Y Z 1 16 17 18 19 2 20 21 22 23 '''

### (6) 提取出DataFrame中的一列 ###

df.to_dict()["W"]
    
    ''' {0: 12, 1: 16, 2: 20} '''

## 5、DataFrame的修改 ##

df
    ''' W X Y Z 0 12 13 14 15 1 16 17 18 19 2 20 21 22 23 '''

### (1) 在pandas.DataFrame中修改一行 ###

import random
    df.loc[2] = [random.randint(-1,1) for i in range(4)]
    df
    
    ''' W X Y Z 0 12 13 14 15 1 16 17 18 19 2 -1 1 -1 0 '''

### (2) 在pandas.DataFrame中修改多行 ###

import random
    df = pd.DataFrame(np.arange(12, 24).reshape((3,4)), columns=["W","X","Y","Z"])
    for i in [1,2]:
        df.loc[i] = [random.randint(-1,1) for i in range(4)]
    print(df)
    
    ''' W X Y Z 0 12 13 14 15 1 -1 -1 0 1 2 0 1 0 0 '''

## 6、DataFrame获取excel的表头 ##

*  DataFrame获取excel的表头，用以创建新的相同表头的表

# coding=utf-8
    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    df = pd.DataFrame(np.arange(12, 24).reshape((3,4)), columns=["W","X","Y","Z"])
    print(df1)
    ''' W X Y Z 0 12 13 14 15 1 16 17 18 19 2 20 21 22 23 '''
    --------------------------------------------
    # 获取表头
    file_column = [x for x in df]
    print(file_column)
    
    ''' ['W', 'X', 'Y', 'Z'] '''

## 7、DataFrame中将空字符串替换为0 ##

*  此处是为了解决有时候表格有空值，再处理数据等一些操作时，会带来一定的不便，因此，介绍了这一种将空值替换为任意字符的方法，此处以0举例。
 *  注意，他的操作对象只能是建好的表格，而不能是未赋值的表格。

df.fillna(0)

# 二、pd.Series() #

*  Series 是一维数组，基于Numpy的ndarray 结构

Series([data, index, dtype, name, copy, …])	
    # One-dimensional ndarray with axis labels (including time series).

## 1、Series 创建 ##

import pandas as pd 
    import numpy as np

### (1) pd.Series(\[list\],index=\[list\]) ###

*  `pd.Series([list],index=[list]) 参数为list ,index为可选参数，若不填写则默认为index从0开始`

obj = pd.Series([4, 7, -5, 3, 7, np.nan])
    obj

输出结果为：

0    4.0
    1    7.0
    2   -5.0
    3    3.0
    4    7.0
    5    NaN
    dtype: float64

*  `指定index`

obj = pd.Series([4, 7, -5, 3, 7, np.nan], [4,3,"a",1,0,"hello"])
    obj

输出结果为：

4        4.0
    3        7.0
    a       -5.0
    1        3.0
    0        7.0
    hello    NaN
    dtype: float64

### (2) pd.Series(np.arange()) ###

`pd.Series(np.arange())`

arr = np.arange(6)
    s = pd.Series(arr)
    s

输出结果为：

0    0
    1    1
    2    2
    3    3
    4    4
    5    5
    dtype: int32

### (3) pd.Series(\{dict\}) ###

`pd.Series({dict})`

d = { 'a':10,'b':20,'c':30,'d':40,'e':50}
    s = pd.Series(d)
    s

输出结果为：

a    10
    b    20
    c    30
    d    40
    e    50
    dtype: int64

### (4) 可以通过DataFrame中某一行或者某一列创建序列 ###

# Reference #

1.  [创建pd.Series的方法. pd.Series函数详解][pd.Series_. pd.Series]
2.  [pandas基础之按行取数（DataFrame）][pandas_DataFrame]
3.  [Pandas 对DataFrame的缺失值NA值处理4种方法总结][Pandas _DataFrame_NA_4]
4.  [dataframe缺失值补零][dataframe]

[pd.Series_. pd.Series]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/258099318
[pandas_DataFrame]: https://jingyan.baidu.com/article/215817f7a82be21eda1423ab.html
[Pandas _DataFrame_NA_4]: https://www.cda.cn/discuss/post/details/5f42745ade734f52c64cf48d
[dataframe]: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.fillna.html