目录

文件读取

excel文件的读取

CSV文件的读取

 相对路径和绝对路径

pandas数据读取与筛选

读取 

条件筛选

数据整体情况查看

 聚合运算

求和

求均值 

数据映射

 通过map（）可以根据列对数据进行映射

空值处理

fillna填充空值

查找空值

检验是否为空值

 求出每一列空值的个数

 求均值

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文件读取

excel文件的读取

import pandas as pd
import numpy as mp
#后缀名不能省略
#相对路径 相对于当前编辑的路径
pd.read_excel('数据表.xlsx')

输出结果（默认为表格中的sheet1）

	A公司	Unnamed: 1	Unnamed: 2	Unnamed: 3
0	NaN	销量	单价	总利润
1	A	64	12	768
2	B	45	15	675
3	C	33	23	759
4	D	22	45	990

#指定sheet读取
#使用索引，从左至右，第一个sheet(即sheet1)的索引为0
pd.read_excel('数据表.xlsx',sheet_name=1)

 输出结果

	B公司	Unnamed: 1	Unnamed: 2	Unnamed: 3
0	NaN	销量	单价	总利润
1	A	22	12	264
2	B	45	32	1440
3	C	77	23	1771
4	D	55	21	1155

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index_col  以表格中的列表来设置行索引
header 以表格中的某行设置列索引

pd.read_excel('数据表.xlsx',index_col=0,header=0)

 输出结果

	Unnamed: 1	Unnamed: 2	Unnamed: 3
A公司
NaN	销量	单价	总利润
A	64	12	768
B	45	15	675
C	33	23	759
D	22	45	990

c = ['万科','阿里','百度']
s = [2,4,6]
t = [1,3,5]
data = pd.DataFrame(data={
    '公司':c,'分数':s,'日期':t
})
data

 输出结果

	公司	分数	日期
0	万科	2	1
1	阿里	4	3
2	百度	6	5

写入Excel文件 

data.to_excel('mdata.xlsx')

CSV文件的读取

pd.read_csv('CSV文件.csv)

默认为逗号分隔 ，如果不是，用sep：设置文本文件的分隔符号 

pd.read_csv('CSV文件.csv,sep=',',index_col=0)

csv文件的写入 

data.to_csv('mdata2.csv')

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 相对路径和绝对路径

绝对路径 

path=r'C:\Users\1\Desktop\Mdata.xlsx'
pd.read_excel(path,index_col=0)

输出结果

	公司	分数	日期
0	万科	2	1
1	阿里	4	3
2	百度	6	5

 相对路径，相对于当前文件的路径

path=r'C:\Users\1\mdata.xlsx'
pd.read_excel(path,index_col = 0)

或者使用 

path='C:/Users/1/mdata.xlsx'
pd.read_excel(path,index_col = 0)

 两个想要达到的目的是一样的，学会了就好。

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pandas数据读取与筛选

读取 

df = pd.DataFrame(data=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],index=['r1','r2','r3'],columns=['c1','c2','c3'])
df

输出结果 

	c1	c2	c3
r1	1	2	3
r2	4	5	6
r3	7	8	9

 读取一列

#读取一列
df['c3']

 

 读取多列，使用列表读取多列

#读取多列，使用列表读取多列
df[['c1','c3']]

 

读取行

df.loc['r2']

 

读取多行 

df.loc[['r2','r3']]

 

 head函数查看前n行

df.head(2)

 

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条件筛选

最初的表格如下，现在让我们来筛选c1列大于1。

方法1：

df[df['c1']>1]

 方法2：用loc也能达到我们的目的

df.loc[df['c1']>1]

 

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数据整体情况查看

df.shape

 查看数据统计指标

#查看数据统计指标
df.describe()

我们可以看到

• count，数据个数（非空数据）
• mean，均值
• std，标准差
• min，最小值
• 25%，第1四分位数，即第25百分位数
• 50%，第2四分位数，即第50百分位数
• 75%，第3四分位数，即第75百分位数
• max，最大值

 

 查看表格数据的信息

df.info()

先将原本表格中的c1列数据进行数据替换 

然后查看某一组数据中每个数据出现的次数

 df['c1'] = [1,2,1]
#查看某一组数据中每个数据出现的次数
df['c1'].value_counts()

结果如下图所示，可以知道，c1列1出现次数2次，2出现次数1次。

 

增sum列 （sum=各行总和）

df['sum'] = df['c1']+df['c2']+df['c3']
df

结果如下图所示，列表中又出现sum这一列。 

 

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 聚合运算

根据上一个列表所示，我们现在分别对它进行求和， 

求和

 df.sum()

 

求均值 

df.mean()

 

axis = 0 求列方向的聚合值
axis = 1 求行方向的聚合值

df.mean(axis=1)

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数据映射

 通过map（）可以根据列对数据进行映射

records = pd.DataFrame(data={
    '身高':mp.random.randint(130,190,10),
    '年龄':mp.random.randint(20,30,10)
}
)
records

 

•  map函数的原理：就是把map操作的对象（通常是一个序列）里面每一个数据迭代出来
• 传递给map接收的参数（通常是一个函数）
• 此处map接收的是一个map_function函数，这个函数可以接收一个参数x
• 直到map把前面的records['身高']这个序列迭代完成为止

def map_function(x):
    print(x)
records['身高'].map(map_function)

 

 等同于这样一个过程

for x in records['身高']:
    map_function(x)

定义一个转换身高为高或低的函数

def map_high(x):
    if x>=175:
        return'高'
    else:
        return'低'

map_high(180)

 将定义的身高添加到records中

records['身高级别']=records['身高'].map(map_high)
records

如图所示，可以看到多了一列我们新定义的身高级别 

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空值处理

records

	身高	年龄	身高级别
0	159	29	低
1	178	29	高
2	163	20	低
3	167	20	低
4	153	20	低
5	152	27	低
6	171	23	低
7	170	20	低
8	161	25	低
9	152	22	低

先给它们赋为空值NAN

records.loc[2,'身高'] = None
records.loc[5,'年龄'] = None
records 

如下图所示，我们可以看到2行身高列和5行年龄列 都重新赋为空值。

fillna填充空值

records.fillna(value=0,inplace=True)
records

如下图所示，我们可以看到2行身高列和5行年龄列 都填充为0.0。 

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查找空值

检验是否为空值

records.isnull()

如下图所示，我们可以看到因为我们上一个操作已经将空值进行填充了，所以表格中都显示为Flase。 

 求出每一列空值的个数

records.isnull().sum()

如下图所示，我们可以看到因为我们上一个操作已经将空值进行填充了，所以空值个数为0。 

 求均值

records.isnull().mean()

如下图所示 

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