Pandas 数据添加清洗截取查询

Dataframe

DataFrame 是一种二维的数据结构，非常接近于excel形式。它的竖行称之为columns，横行称之为index，也就是说可以通过 columns和 index 来确定一个元素的位置

构建dataframe

pd.dataframe( columns = ('第一列'，'第二列'，'第三列') )

生成空的pandas表

 left = pd.DataFrame({'id':[0,1,2],'name':['Tom','Jack','Mary']})
 right = pd.DataFrame({'id':[0,1,2],'year':[23,34,34],'parent_id':[1,2,4]})
 print(left)
 print(right)

数据添加

在原数据后添加新行

df.loc['新行名'] = 数据
在原数据后添加新列

df['新列名'] = 数据
在特定列上添加新列

df.insert(index, '新列名', 数据)

数据清洗

有的原始数据中有丢失数据，丢失的时间数据NaT 丢失的数值数据将始终使用NaN，我们在操作数据前需要对数据进行清洗

当对数据求和时，NA（缺失）值将被视为零
- 如果数据都是NA，则结果将是NA
dataframe.isnull()返回一个是否有丢失的数据的矩阵
dataframe.isnull().sum()返回每一列有多少个丢失的数据 ※

marketing.dropna(axis = 0, how = 'any', thresh=None )

返回一个去掉所有 NaN 数据的 dataframe ,参数解释：

axis

默认为 axis = 0 或者axis = 'index' 上下方向运算，删除每个包含 NaN（丢失数据）的数据行

axis = 1 或者 axis = 'columns' 左右方向的运算，删除每个包含 NaN（丢失数据）的数据列
how

默认是 how = 'any' ,如果数据行或列（根据 axis 的值）里有任何一个数据是 NaN（）丢弃这数据行（列）

how = 'all' ，只有在数据行或列所有的数据都是 NaN 时，才丢弃这数据行（列）
thresh

thresh = n 只保留至少包含 n 个非 NaN 数据的行或列
如果参数没有被修改就会调用默认参数

    # 生成 Dataframe
    df = pd.DataFrame({"name": ['Alfred', 'Batman', 'Catwoman'],
                       "toy": [np.nan, 'Batmobile', 'Bullwhip'],
                       "born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1940-04-25"),
                               pd.NaT]})
    # 默认清洗函数，按上下方向删除数据(删除行)，默认只要有 Na值 的行都删除
    df.dropna()
    print(df)
    # 左右方向删除数据(删除列)，（默认）只要有 Na值 的列都删除 
    df.dropna(axis='columns')
    #df.dropna(axis=1)
    print(df)
    # （默认）按上下方向删除数据(删除行),只有在数据行或列所有的数据都是 Na 时，才丢弃这数据行（列）
    df.dropna(how='all')
    print(df)
    #（默认）清洗函数，按上下方向删除数据(删除行)，只有有至少两个非 Na值 数据的行才保留
    df.dropna(thresh=2)
    print(df)
    '''
    解释下面的代码
    df.dropna(axis = 0, how = 'any')
    df.dropna(axis = 1, how = 'any')
    df.dropna(axis = 0, how = 'all')
    df.dropna(axis = 1, how = 'all')
    '''

数据截取

dataframe.iloc[]

"integer-location based indexing" 切片函数，返回一个 Series

参数由想截取行和列组成，

逗号前面的截取的是某行，后面截取的是某列

返回的是series 类型

整数

e.g. dataframe.iloc[5] 返回dataframe 中第五行的数据
整数 list 或者 array

e.g. dataframe.iloc[[4, 3]]. 返回dataframe 中第四行和第三行的数据
切片（slice）

e.g. dataframe.iloc[:5]返回dataframe 中前五行的数据（第零到第四行，不包括第五行）

e.g. dataframe.iloc[2:5]返回dataframe 中第二行到第四行的数据（共三行不包括第五行）
两个整数 dataframe.iloc[5,4]

返回第五行第四个元素的值
布尔值 array , 布尔数组长度等于行数）

e.g. iloc[[True,True,True,False,False,False]] 前三行
按列切片

e.g. dataframe.iloc[:,5] 返回dataframe 中第五列的数据

e.g. dataframe.iloc[:,:5] 返回dataframe 中前五列的数据（第零到第四列，不包括第五列）

e.g. dataframe.iloc[:,2:5] 返回dataframe 中第二列到第四列的数据（共三列不包括第五列）

e.g.dataframe.iloc[:5,:3] 返回dataframe 中前五行，前三列的数据

e.g.dataframe.iloc[:5,[1,9,11]] 返回dataframe 中前五行,第一、九、十一列的数据

dataframe.log()

数据查询

Dataframe 有很多筛选数据的功能，数据分析往往都是从对原始数据筛选这一步开始

筛选返回的仍然是dataframe类型

索引查询

我们想要筛选 directmarketing里'AmountSpent'列数据中大于0的行
```
marketing[ marketing[ 'AmountSpent' ] > 1000 ]
```
想要筛选 directmarketing里'AmountSpent'列数据中大于0的前10行
```
marketing[ marketing[ 'AmountSpent' ] > 1000 ][:10]
```
判断条件里也可以包括逻辑运算符（& | not ）
想要筛选同时满足 directmarketing里
'AmountSpent'列数据中大于1000
'Gender'是'Male'
```
marketing[marketing[ 'AmountSpent' ] > 1000 ) & (marketing['Gender'] == 'Male') ]  
```
注意条件判断里面等号是 == 不是一个等号
只需要A和B列数据，而D和C列数据都是用于筛选的

想要筛选'Age'和Gender列数据，筛选条件是

'AmountSpent'列数据中大于1000
'OwnHome'是'Own'

  marketing[['Age','Gender']][ (marketing['AmountSpent' ] > 1000) & (marketing['OwnHome'] == 'Own')]

上面的方法都是通过一个布尔索引完成的，直接用布尔索引筛选

index = (marketing['AmountSpent' ] > 1000) & (marketing['OwnHome'] == 'Own')
print(marketing[ index ])

使用insin方法来筛选特定的值，把要筛选的值写到一个列表里，如alist

 alist = [6,8,12]
 index = marketing['Catalogs'].isin(alist)
 print(marketing[index])

查询函数dataframe.query('筛选条件')

big_earners = marketing.query("Salary > 90000")

Challenge

Printing select columns and rows

从文件读取数据至 Dataframe,截取目标数据

pd.read_csv()函数和dataframe.iloc[]函数

import pandas as pd
marketing = pd.read_csv('DirectMarketing.csv')
print(marketing.iloc[:10,[2,3,7]])

Value counts

询问用户想找那一列，返回该列的每个唯一值对应的数据个数

input()函数，从dataframe中根据列名抽取 series和series的value_count()函数

import pandas as pd
marketing = pd.read_csv('DirectMarketing.csv')
name = input('Enter a column name: ')
print(marketing[ name ].value_counts())

Slicing

根据索引截取某几行，从第某列到第某列

dataframe.iloc[]函数

import pandas as pd
marketing = pd.read_excel('DirectMarketing.xlsx') 
print(marketing.iloc[[3,42,67,101],:8])

Query

Outputs the Salary, Catalogs and AmountSpent of the first 10 people where their AmountSpent is less than 1000.

筛选数据中的Salary, Catalogs 和 AmountSpent 列的前10行，条件是AmountSpent 小于 1000

数据筛选

import pandas as pd 
marketing = pd.read_excel('DirectMarketing.xlsx') 
print(marketing[['Salary','Catalogs','AmountSpent']][marketing.AmountSpent < 1000 ][:10])

Query with input

Ask for a salary and then output the salary of the first 5 people with a salary greater than that specified.

要求用户输入薪水，筛选数据所有列的前5行，条件是薪水比用户输入的多

数据筛选

import pandas as pd 
marketing = pd.read_excel('DirectMarketing.xlsx') 
#print(marketing)
num = int(input('Enter a Salary: '))
s = marketing[['Salary']][marketing.Salary > num][:5]['Salary']
print(s)

Adding a new column

loads in the Excel file AmountSpent_13to17.xlsx and add in a column called ' Difference' which contains the amount spent in 2017 - amount spend in 2013. You should print out the first 5 lines (lines 0 - 4 inclusive).

读取文件，在表后面添加一列，并取前五行

在原数据后添加新列df['新列名'] = 数据，因为输出结果是dataframe 因此用df.head(5) 而不是截取函数

import pandas as pd
spent = pd.read_excel('AmountSpent_13to17.xlsx')
spent['Difference'] = spent['2017']-spent['2013']
print(spent.head(5))