引言

Python数据分析活用Pandas库学习笔记，博客中涉及的数据文件，下载下面的连接
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第1章 Pandas DataFrame 基础知识

"""
2021.02.18
author:alian
"""
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv(r'D:\Python数据分析\Pandas\pandas_for_everyone-master\data\gapminder.tsv',sep='\t')  # 显示指明使用制表符分隔

# print(df.head())  # 获取前5行数据
# print(type(df))  # 获取对象类型
# print(df.shape)  # 获取对象的形状
# print(df.columns)  # 获取对象的列名
# print(df.dtype)  # 获取每列的类型
# print(df.info())  # 获取更多的数据信息

# 获取列子集
sub_df = df['country']
# print(sub_df.head())
# print(sub_df.tail())  # 显示后5行
sub_set = df[['country','continent','year']]  # 指定多列

# 获取行子集
# 基于索引标签获取
row1_df = df.loc[0]  # 第一行
rowlast_df = df.tail(n=1)  # 最后一行
# print(df.loc[[1,99,999]])
# 基于行号获取
row0_df = df.iloc[0]  # 第一行
row_df= df.iloc[-1]  # 最后一行

# 切片语法
# print(df.iloc[:, 0:6:2])  # 0-5列，步长为2
# print(df.iloc[:, 0:6:])  # 0-5列，步长为1
# print(df.iloc[:, 0::2])  # 0-最后一列，步长为2
# print(df.iloc[:, :6:2])  # 0-5列，步长为2
# print(df.iloc[:, ::2])  # 0-最后一列，步长为2
# print(df.iloc[:, ::])  # 0-最后一列，步长为1

# 分组和聚合计算
group = df.groupby('year')['lifeExp'].mean()
print(group)
group.plot()  # 绘制基本图形
plt.show()  # 一定要显示

第2章 Pandas数据结构

"""
2021.02.18
author:alian
Pandas 数据结构
Series相当于python内置的列表；DataFrame相当于python内置的字典
"""
import pandas as pd
import matplotlib as plt
import random

s = pd.Series(['banada','42'])
# print(s)
# 创建数据框
scientists = pd.DataFrame({
    'Name':['RosalineFranklin','William Gosset'],
    'Occupation':['Chemist','Statistician'],
    'Born':['1920-07-25','1876-06-13'],
    'Died':['1958-04-16','1937-10-16'],
    'Age':[37,61]
})
# print(scientists)
# 参数index：指定索引列；columns:指定列顺序
scientists1 = pd.DataFrame(
    data={
    'Name':['RosalineFranklin','William Gosset'],
    'Occupation':['Chemist','Statistician'],
    'Born':['1920-07-25','1876-06-13'],
    'Died':['1958-04-16','1937-10-16'],
    'Age':[37,61]
},
index = ['RosalineFranklin','William Gosset'],
columns = ['Occupation','Born','Died','Age'])
# print(scientists1)
# print(type(scientists1))
row = scientists1.loc['William Gosset']
# print(type(row))  # DataFrame的行对象得到一个Series对象,
# print(row.index)  # Series的索引属性
# print(row.values)  # Series的值属性
# print(row.keys())  # 等价于index属性

# Pandas.Series==numpy.ndarray
# 详见Serise的属性和方法

# 布尔子集：Serise
scientists = pd.read_csv(r'D:\Python数据分析\Pandas\pandas_for_everyone-master\data\scientists.csv')
ages = scientists['Age']
# print(ages)
# 获取基本统计量
# print(ages.describe())
# print(ages[ages>ages.mean()])  # 获取大于平均值的年龄
# print(ages>ages.mean())  # 判断年龄是否大于年龄均值
bool_index = [True,True,False,False,True,True,False,True]  # 用bool来索引
# print(ages[bool_index])
# print(ages.sort_index(ascending=False))

#  DataFrame
# 布尔子集：DataFrame
# print(scientists[scientists['Age']>scientists['Age'].mean()])

# 更改DataFrame和Serise
# 将Born列格式化为datetime
born_datatime = pd.to_datetime(scientists['Born'],format='%Y-%m-%d')
# print(born_datatime)
# 对列值进行随机化
# 方法一：设置随机种子，产生相同的随机数序列
random.seed(42)
random.shuffle(scientists['Age'])
# print(scientists['Age'])
# 方法二：使用random_state减少随机化()
scientists['Age'] = scientists['Age'].sample(len(scientists['Age']),random_state=24).reset_index(drop=True)
# 说明：reset_index(drop=True)为了仅打乱值，而不是携带索引的值，否则无法进行数值打乱
print(scientists['Age'])

# 删除值,axis = 1删除列，axis = 0 删除行
scientists_dropped = scientists.drop(['Age'],axis=1)

2.1 Serise

2.1.1 Serise的属性

2.1.2 Serise的方法

2.2 DataFrame

获取DataFrame子集的一些方法

导出数据的方法