借了一张图
Pandas：提供名为DataFrame的数据结构，比较契合统计分析中的表结构，做数据分析用的，主要是做表格数据呈现。
每次在使用Pandas的时候，不是看记的笔记就是百度，这里集中整理一下
目录：
1、创建一个空的DataFrame
2、txt、csv、excel、数据库 数据读取
3、3、数据写出。如将数据导入数据库，或导出为excel文件
4、排序
5、计算某列有多少个不同的值,类似sql中distinct
6、分组函数（类似sql中group by)
7、截取某字段中前5个字符（注意：前闭后开）
8、删除floor字段中的'层'字，其它内容保留。
9、agg函数—常与groupby函数连用。如：每个大陆对饮品消耗的最小值、平均值、最大值
10、在字段中对数据进行模糊匹配，类似sql中like
11、数据筛选，类似sql中like
12、多个数据条件筛选，类似sql中and 、or
13、pivot_table类似excel中数据透视表
14、合并两个dateframe，类似sql中union all 、left join
15、DataFrame删除某列
16、填充DataFrame中的空值
17、对df中的某个字段进行分割，一个字段拆分为多个字段
18、对df中的某个字段分层。类似sql中case when
19、数据提取。如选取某个字段，某行
20、统计函数(平均值，最大值，最小值，标准差，中位数等）
21、对某列累加求和cumsum()
22、对日期的处理。(如时间数据类型转换，时间加减）
23、对数据进行去重drop_duplicates()
24、字典转化为DataFrame
25、修改字段名rename
26、数据类型转换
27、计算环比pct_change()
28、数据转置行变成列。df.T
29、查看数据常用操作。如多少行多少列、列字段及数据类型等
1、创建一个空的DataFrame
a = pd.DataFrame()
2、txt、csv、excel、数据库 数据读取
1、读取txt文件
【方法一】
df = pd.read_table("F:/datafrog/2-PYTHON/CDNOW_master.txt",names = ['user_id','order_dt','order_products','order_amount'],sep = '\s+')
【方法二】
columns = ['user_id','order_dt','order_products','order_amount']
df = pd.read_table("CDNOW_master.txt",names = columns,sep = '\s+')
#因为原始数据不包含表头，所以需要赋予"names"。字符串是空格分割，用"\s+"表示匹配任意空白符。
2、读取CSV文件
df = pd.read_csv("F:/datafrog/2-PYTHON/链家二手房.csv",sep = ',',engine = 'python')
3、读取excel文件
data = pd.read_excel("F:/datafrog/201708收银.xlsx")
4、数据库读取（MYSQL）
#导入模块
from sqlalchemy import create_engine
import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb() # 为了兼容mysqldb
#创建连接
engine = create_engine('mysql://用户名:密码@IP地址:端口/数据库?charset=gbk')
conn = engine.connect()
#读取数据
data1 = pd.read_sql_query('select * from data', con=conn)
print(data1.head())
参考文章：Python之Pandas知识点，详细参数讲解可看此文章
3、数据写出。如将数据导入数据库，或导出为excel文件
1、将数据写出为csv
import pandas as pd
data.to_csv('数据储存位置',index = 是否导出索引)
#data.to_csv('data.csv',index = False)
2、将数据写出为excel
data.to_excel('数据储存位置',index=是否导出索引)
#data.to_excel('data.xlsx',index=False)
3、将数据写入数据库
#不用在数据库中建表，在导入过程中会自动在数据库中建表
from sqlalchemy import create_engine #导入模块
engine =create_engine('mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1/data?charset=utf8', encoding='utf-8', echo=True)#创建数据库链接
conn = engine.connect()
create_merchant.to_sql('HZ_CREATE_CUSTOMER',con=datafrog,if_exists='append',index=False)
#data.to_sql('data',con = conn)
参考文章：Python之Pandas知识点，详细参数讲解可看此文章。
4、排序
1、按照1个字段排序
df.sort_values(by = 'quantity',ascending=False) # False降序
#ascending = False,降序
#ascending = True,升序
2、按照2个及以上字段排序
df.sort_values(by = ['quantity','month'],ascending=False) # False降序
5、计算某列有多少个不同的值,类似sql中distinct
1、计算每个不同值有在该列中有多少重复值
【方法一】
chipo['choice_description'].value_counts()
【方法二】
df["User_ID"].drop_duplicates(keep='first').count()
2、计算某列有多少个不同的重复值
df['User_ID'].nunique()
6、分组函数（类似sql中group by)
1、按照1个字段分组
df.groupby('key1').order.mean()
2、按照2个字段分组
df.groupby(['month','chty']).order.mean()
7、截取某字段中前5个字符（注意：前闭后开）
df[" 地址"] = df["地址"].str[0:5]
8、删除floor字段中的'层'字，其它内容保留。
df['floor'] = df['floor'].str.extract('(\d+)层')
9、agg函数—常与groupby函数连用。如：每个大陆对饮品消耗的最小值、平均值、最大值
chipo.groupby('order_id').agg({'item_price_01':'sum'}).item_price_01.mean()
2、每个大陆对饮品消耗的最小值、平均值、最大值
drinks.groupby('continent')['spirit_servings'].agg(['min','mean','max'])
案例：
df.groupby('area_level').agg({'面积':'sum','面积':'mean','单价（平方米）':'mean','价格（W）':'mean'})
类似SQL中：
Select userid,max(monitortime),avg(prince) from student group by userid
10、在字段中对数据进行模糊匹配，类似sql中like
1、筛选某字段以G开头的数据
euro12[euro12.Team.str.startswith('G')]
2、筛选某字段以G结束的数据
euro12['Team'].str.endwith('G')
11、数据筛选，类似sql中like
1、选取队名为'England','Italy','Russia' 的所有数据
Euro12[euro12['Team'].isin(['England','Italy','Russia'])]
2、筛选不是欧洲队的所有数据
Euro12[~euro12['Team'] == '欧洲队')]
3、筛选小区名称有"阳光"二字的所有小区数据
【方法一】
df1[df1['小区名称'].str.contains('阳光')]
【方法二】
df[df["小区名称"].str.contains(r'.*?阳光.*')]
【方法三】
df[df["小区名称"].isin(["阳光"])]
#类似sql中 select * from df where 小区名称 like '%阳光%’
3、筛选小区名称有"阳光"或者'雅居’二字的所有小区数据
df1[df1['小区名称'].str.contains('阳光|雅居')]
#类似where 小区名称 like '%阳光%’or 小区名称 like '%雅居%’
4、选取以字母G开头的球队数据
euro12[euro12.Team.str.startswith('G')]
12、多个数据条件筛选，类似sql中and 、or
1、筛选时间大于2019-3-12并且小于2019-12-12所有数据
df[(df.create_date>= '2019-3-12') & (df.create_date<= '2019-12-12')]
2、筛选时间不在2019-3-12至2019-12-12的数据
df[(df.create_date>= '2019-3-12') | (df.create_date<= '2019-12-12')]
13、pivot_table类似excel中数据透视表
【案例1】
hz_customer_order.pivot_table(index = 'product_name',
columns='create_year_month',
values = 'order_num',
aggfunc = 'sum')
【案例2】
df.pivot_table(index = 'user_id',
values = ['order_products','order_amount','order_dt'],
aggfunc = {'order_products':'max','order_amount':'sum','order_products':'sum'})
【案例3】
df.pivot_table(index = 'user_id',
columns = 'month',
values = 'order_dt',
aggfunc = 'count')
14、合并两个dateframe，类似sql中union all 、left join
1、合并两张表行的维度合并，类似sql中union all
#在合并两张表的时，索引一定要相同，或者会报错
pd.concat([data1,data2],axis = 0)
2、合并两张表，按照列的维度合并，类似sql中left join
#在合并两张表的时，索引一定要相同，或者会报错
pd.concat([data1,data2],axis = 1)
3、两张表按照某字段合并：
#类似sql中left join
pd.merge(all_data, data3, on='subject_id')
4、两张表根据某2个字段合并：
#类似sql中left join
pd.merge(all_data, data3, on=['subject_id','class'])
15、DataFrame删除某列
1、删除某列,不改变数据集，返回一个新的DataFrame
df_gender_purchase.drop(labels='消费金额1',axis=1)
2、会改变原始数据集
df_gender_purchase.drop(labels = '消费金额1',axis = 1,inplace = True)
df_gender_purchase = df_gender_purchase.drop(labels='消费金额1',axis=1)
//删除total列
del crime['Total']
16、填充DataFrame中的空值
1、整张表的空值用0填充
df2.floor.fillna(0)
2、使用price平均值对空值进行填充
df['price'].fillna(df['price'].mean())
df.isnull() #检查数据空值
df['price'].isnull() #检查特定列空值
17、对df中的某个字段进行分割，一个字段拆分为多个字段
df['floor'].str.split('/',expand = True)]
18、对df中的某个字段分层。类似sql中case when
【案例1】
#方法1
df.loc[(df['面积'] >= 0) & (df['面积'] < 50),'area_level'] = '极小户型'
df.loc[(df['面积'] >= 50) & (df['面积'] < 100),'area_level'] = '小户型'
df.loc[(df['面积'] >= 100) & (df['面积'] < 150),'area_level'] = '中等户型'
df.loc[(df['面积'] >= 150) & (df['面积'] < 200),'area_level'] = '大户型'
df.loc[(df['面积'] >= 200),'area_level'] = '巨大户型'
#方法2
df['area_level'] = pd.cut(df['面积'], [0,50,100,150,200], labels=["极小户型","小户型","中等户型","大户型","巨大户型"])
【案例2】
sales_customer_order_11['age_level'] = pd.cut(sales_customer_order_11['customer_age'], [30,35,40,45,50,55,60,65], labels=["30-34","35-39","40-44","45-49","50-54","55-59","60-64"])
19、数据提取。如选取某个字段，某行
df['股票代码'] # 根据列名称来选取，读取的数据是Series类型
df[['股票代码', '收盘价']] # 同时选取多列，需要两个括号，读取的数据是DataFrame类型
df.iloc[0] # 以index选取某一行，读取的数据是Series类型
df.iloc[1:3] # 选取第一行到第二行的数据，读取的数据是DataFrame类型
df.iloc[:, 1:3] # 选取所有行，第第一列到第二列的数据
20、统计函数(平均值，最大值，最小值，标准差，中位数等）
【方法一】
df.describe()
【方法二】
df['收盘价'].max() # 最大值
df['收盘价'].min() # 最小值
df['收盘价'].std() # 标准差
df['收盘价'].count() # 非空的数据的数量
df['收盘价'].median() # 中位数
df['收盘价'].quantile(0.25) # 25%分位数
df['收盘价'].mean() # 求一整列的均值，返回一个数。会自动排除空值。
21、对某列累加求和cumsum()
df['order'].cumsum()
【案例】
用户累计消费金额的占比（百分之多少的用户占了百分之多少的消费额）
group_user.sum().sort_values(by = 'order_amount',ascending = True).cumsum()/2500315.6300000004
#方法一：
user_cumsum = (group_user.sum().sort_values('order_amount').cumsum()/2500315.63
#方法二：
user_cumsum = group_user.sum().sort_values('order_amount').apply(lambda x: x.cumsum() / x.sum())
user_cumsum
#axis = 0按列计算
#cumsum滚动累加求和
22、对日期的处理。(如时间数据类型转换，时间加减）
1、字符串转时间
#注意时间的格式
df_dw_customer_order['create_date'] = pd.to_datetime(df_dw_customer_order.create_date,format = '%Y-%m-%d')
2、将年转化为时间格式的年
pd.to_datetime(crime.Year, format='%Y')
pd.to_datetime('2017/09/24',format='%Y-%m-%d')
//Timestamp('2017-09-24 00:00:00')
pd.to_datetime('2017/09/24 11:38:30',format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
//Timestamp('2017-09-24 11:38:30')
pd.to_datetime('2017/09/24 11:38:30',format='%Y/%m/%d %H:%M:%S')
//Timestamp('2017-09-24 11:38:30')
2、时间转化为字符串
hz_customer_order['create_date'].apply(lambda x:x.strftime('%Y-%m-%d'))
3、计算两个时间相差的天数，并把结果转为整数
(rfm.order_dt.max()-rfm.order_dt)/np.timedelta64(1,'D')
4、pandas当前时间减一天
datetime.date.today() + datetime.timedelta(days=-1)
23、对数据进行去重drop_duplicates()
#df3中有重复的行数，我们如何将重复的行数去除？
df3.drop_duplicates(
subset=['收盘价', '交易日期'], # subset参数用来指定根据哪类类数据来判断是否重复。若不指定，则用全部列的数据来判断是否重复
keep='first', # 在去除重复值的时候，我们是保留上面一行还是下面一行？first保留上面一行，last保留下面一行，False就是一行都不保留
inplace=True
【案例一】
df['city'].drop_duplicates(keep='last') #删除先出现的重复值
df['city'].drop_duplicates() #删除后出现的重复值
24、字典转化为DataFrame
【案例一】
pd.DataFrame({'a':'int','b':'str'}）
【案例二】
将[{'a':'int','b':'str'},{'a':'cat','b':'dog'}]变成datafram
df = pd.DataFrame(newlist)
25、修改字段名
df1.rename(columns = {"name":"姓名","id":"序号"}，inplace = True)
26、数据类型转换
1、字符串转时间
#注意时间的格式
df_dw_customer_order['create_date'] = pd.to_datetime(df_dw_customer_order.create_date,format = '%Y-%m-%d')
2、时间转化为字符串
hz_customer_order['create_date'].apply(lambda x:x.strftime('%Y-%m-%d'))
df_dw_customer_order['order'].astype(int)#将order转化为整数
df_dw_customer_order['order'].astype(str)#将order转化为字符串格式
27、计算环比pct_change()
【案例一】
product_name_list = list(gather_customer_order_month_10_11.product_name.drop_duplicates())
order_top_x = pd.Series([])
for i in product_name_list:
#print(i)
a=gather_customer_order_month_10_11.loc[gather_customer_order_month_10_11['product_name']==i]['order_month_product'].pct_change().fillna(0)
#b=gather_customer_order_month_10_11.loc[gather_customer_order_month_10_11['product_name']==i]['sum_amount'].pct_change().fillna(0)
order_top_x=order_top_x.append(a)
28、数据转置行变成列。df.T
df.T
29、查看数据常用操作。如多少行多少列、列字段及数据类型等
df.shape # 数据维度(行列)
df.shape[0] # 数据行数
df.columns #查看列名称
df.index # 查看索引
df.info() #数据表信息：数据维度、列名称、数据格式和所占空间等信息
df.dtypes #查看数据表各列格式
df['B'].dtype #查看单列格式
df['name'].unique #查看name中的唯一值
df.head(3) # 看前3行的数据
df.tail(3) # 看最后3行的数据
df.describe() # 描述函数，最大值最小值中位数等
