pandas 文件级别的数据管理

偏执的太偏执、 2023-06-09 11:27 16阅读 0赞

## 数据拆分（整个文件级别的操作） ##

### 标记数据拆分组 ###

import pandas as pd
    
    df1 = pd.read_csv('123.csv',encoding = 'utf-8')

‘’’  
df.groupby(  
by:用于分组的变量名/函数  
axis = 0  
level = None ：相应的轴存在多层索引时，指定用于分组的级别  
as\_index = True :在结果中将组标签作为索引  
sort = True ：结果是否按照分组关键词进行排序  
)\# 生成的是分组标引标记，不是DF，可以映射到原DF 上进行相关操作  
数据分组之后，许多数据处理/分析/绘图命令都可以在各组间单独执行  
‘’’

df1_group1 = df1.groupby('评分')
    print(df1_group1)#本质上是一个字典结构
    
    print(df1_group1.groups)
    
    print(df1_group1.describe())
    
    df1_group2 = df1.groupby(['评分','地址'])
    print(df1_group2.describe())
    print(df1_group2.mean())

### 基于拆分进行筛选 ###

df1_group2.get_group((5.0,'丰台')).mean() #返回series
    
    print(df1_group2['评分'].describe())
    print(df1_group2['名次'].max())

## 分组汇总 ##

### 使用aggregate 可以简写为agg，可用axis指定汇总维度 ###

‘’’  
常见的汇总函数：count(),size(),sum(),mean(),median(),min(),max()  
std(),var(),skew(),kurt(),quantile(),apply(),cov(),corr()  
‘’’

print('使用aggregate 可以简写为agg，可用axis指定汇总维度')
    print(df1.agg('median'))
    print(df1_group1.地址.agg('count'))
    print(df1_group1.agg(['count','mean','median']))
    print(df1.agg(['count','mean','median']))
    
    import numpy as np
    print(df1.评分.agg(np.sum)) #引用非内置函数
    print(df1_group1.评分.agg(np.sum))
    
    def mymean(x):
        return x.mean()
    
    print(df1_group1.名次.agg(mymean))
    
    def mydouble(x):
        return x.sum() * 2
    
    print(df1_group1.评分.agg(mydouble))

### 其他汇总方法 ###

‘’’  
df.pivot\_table()  
pd.crosstab()  
‘’’

print(pd.crosstab(df1.地址,df1.评分))

## 长宽数据格式的相互转换(基于多重索引) ##

### 转换为最简格式 ###

‘’’  
df.stack(  
level = -1 :需要处理的索引级别，默认是全部int/string/list  
dropna = True :是否删除为缺失值的行  
)\#转换后的结果可能为series  
‘’’

df3 = pd.read_excel('123.xlsx',index_col = [0,2])
    print(df3)
    df3_stack = df3.stack()
    print(df3_stack)

### 长宽型互转 ###

‘’’  
df.unstack(  
level = :需要处理的索引级别，默认全部 int/string/list  
fill\_value:用于填充缺失值得数据  
)  
‘’’

df3_unstack = df3_stack.unstack(1)
    print(df3_unstack)
    df3_unstack = df3_stack.unstack([1,2])
    print(df3_unstack)

#### 数据转至 df.T ####

print(df3.T)

### 长宽互转的其他命令 ###

‘’’  
df.melt()  
df.pivot()  
df.povot\_table()  
‘’’

## 数据纵向合并 ##

‘’’  
df.append(  
other:希望添加的DF/series/字典/上述对象的列表  
使用列表方式，就可以一次合并多个新对象  
ignore\_index = False:添加时是否忽略索引  
verify\_integrity = False :是否检查索引值的唯一性，有重复时报错  
)  
‘’’

dfa1 = pd.read_excel('123.xlsx',sheet_name = 1)
    dfa2 = pd.read_excel('123.xlsx',sheet_name = 2)
    dfa3 = pd.read_excel('123.xlsx',sheet_name = 3)
    
    dfa = dfa1.append([dfa2,dfa3[10:]],ignore_index = True)#避免了索引重复问题
    print(dfa)

## 数据横向索引 ##

‘’’  
df.merge()  
‘’’

dfa1 = pd.read_excel('123.xlsx',sheet_name = 1)
    dfa2 = pd.read_excel('123.xlsx',sheet_name = 2)
    print(pd.merge(dfa1,dfa2)) #自己寻找相同变量，进行内连接
    print(pd.merge(dfa1,dfa2[:10]))#只有10条 
    
    dfm_i1 = dfa1.set_index('店家')
    dfm_i2 = dfa2.set_index('店家')
    print(pd.merge(dfm_i1,dfm_i2,left_index = True,right_index = True))
    
    dfm_i2.reset_index(inplace = True)
    print(pd.merge(dfm_i1,dfm_i2,left_index = True,right_on = '店家'))
    
    dfm_i1.reset_index(inplace = True)
    
    print(pd.merge(dfm_i1,dfm_i2,left_on = '店家',right_on = '店家'))

### Concat 命令 典型的pandas命令 ###

‘’’ 同时支持横向和纵向合并’’’  
‘’’  
pd.concat(  
objs:需要合并的对象，列表形式提供  
axis = 0 对行还是列合并  
（0：index；1：colums）  
join = ‘outer’ ：对另一个轴向索引值如何进行处理  
（‘inner’，‘outer’）  
ignore\_index = False  
keys = None: 为不同数据源的提供合并后的索引值  
verify\_integrity = False  
copy = True  
)  
‘’’

dfa1_3 = pd.concat([dfa1,dfa3]) #纵向合并
    print(dfa1_3)
    
    dfa1_2 = pd.concat([dfa1,dfa2]) #纵向合并
    print(dfa1_2)
    
    dfa1_3 = pd.concat([dfa1,dfa3],keys=['cat1','cat2']) #纵向合并
    print(dfa1_3)
    
    dfa1_2 = pd.concat([dfa1,dfa2],axis = 1) #横向合并 是基于索引的拼接有重复的‘店家列’
    print(dfa1_2)
    
    ''' 正确做法应该先建索引'''
    
    dfm_i11 = dfa1.set_index('店家')
    dfm_i22 = dfa2.set_index('店家')
    
    dfa11_22 = pd.concat([dfm_i11,dfm_i22],axis = 1) #
    print(dfa11_22)