python数据分析模块numpypandas全解
文章目录第3章 数组的存储和处理：numpy模块3.1.1 创建数组：array()函数3.1.2 创建等差数组：arange()函数3.1.3 创建随机数组：rand()、randn()、randint()函数3.2.1 查看行列数 ：shape属性3.2.2 查看元素个数：size属性3.2.3 查看元素的数据类型：dtype属性3.2.4 转换元素的数据类型：astype()函数3.2.5 查看数组维度：ndim属性3.3.1 一维数组元素的选取3.3.2 二维数组的元素选取3.4.1 一维数组的重塑：reshape()函数3.4.2 多维数组的重塑：reshape()函数3.4.3 多维重塑为一维：flatten()、ravel()函数3.4.4 数组的转置：T属性、transpose()函数3.5.1 添加数组元素：append()、insert()函数3.5.2 删除数组元素：delete()函数3.5.3 处理数组的缺失值：isnan()函数3.5.4 处理数组的重复值：unique()函数3.5.5 拼接数组：concatenate()、hstack()、vstack()函数3.5.6 拆分数组：split()、hsplit()、vsplit()函数3.6.1 数组之间的四则运算3.6.2 数组元素的统计运算：sum()、mean()、max()函数4.2.1 读取Excel数据：read_excel()函数1. 读取特定工作簿：sheet_name参数2. 指定列标签：header参数3. 指定行标签：index_col参数4. 读取指定列：usecols参数4.2.2 读取csv文件数据：read_csv()函数4.3 查看数据的行数和列数4.3.1 查看数据的前几行：head()函数4.3.2 查看行数和列数：shape属性4.4.1 选择行数据：loc()、iloc()函数4.4.2 选择列数据：iloc()函数4.4.3 同时选择行列数据4.5 修改行、列标签：columns、index参数；set_index()函数第五章：pandas模块进阶5.1.1 查找数据：isin()函数5.1.2 替换数据：replace()函数5.2.1 插入数据：insert()函数5.2.2 删除元素：drop()函数1. 查看缺失值：isnull()函数2. 删除缺失值：dropna()函数3. 缺失值的填充：fillna()函数1. 删除重复行：drop_duplicates()函数2. 删除某一列的重复值：subset参数3. 获取唯一值：unique()函数1. sort_values()函数排序数据2. rank()函数获取数据的排名5.3.1 转置数据表的行列：T属性5.3.2 将数据表转换成树形结构：stack()函数5.4.1 数据的统计运算：sum()、mean()、max()5.4.2 获取数值分布情况：describe()5.4.3 计算相关系数：corr()5.4.4 分组汇总数据：groupby()5.4.5 创建数据透视表：pivot_table()5.4.4 分组汇总数据：groupby()5.4.5 创建数据透视表：pivot_table()第3章 数组的存储和处理：numpy模块3.1 创建数组3.1.1 创建数组：array()函数
一维数组情况：import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4]) b = np.array([＂产品编号＂, ＂销售数量＂, ＂销售单价＂, ＂销售金额＂]) print(a) print(b)[1 2 3 4] [＂产品编号＂ ＂销售数量＂ ＂销售单价＂ ＂销售金额＂]
二维数组情况：import numpy as np c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print (c)[[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]]参数见下表array(object, dtype=None, copy=True, order=None, subok=False, ndmin=0)
参数
说明
object
必选，为一个序列型对象，如列表、元组、集合等，还可以是一个已创建好的数组
dtype
可选，用于指定数组元素的数据类型
copy
可选，用于设置是否需要复制对象
order
可选，用于指定创建数组的样式
subok
可选，默认返回一个与基类的类型一致的数组
ndmin
可选，用于指定生成数组的最小维度3.1.2 创建等差数组：arange()函数索引从0开始，记左不记右
3参数情况：import numpy as np d = np.arange(1,20,4) #第3个参数为步长 可选 默认为1 1~19，步长4 记左不记右 print(d)[ 1 5 9 13 17]
2参数情况：import numpy as np d = np.arange(1,20) print(d)[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]
1参数情况：import numpy as np d = np.arange(20) print(d)[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]参数说明见表arange(start, stop, step, dtype=None)
参数
说明
start
可选，表示起始值。省略时默认为0
stop
必选，表示结束值。生成的数组元素不包括该值
step
可选，表示步长。省略时默认为1。给出该参数则必须给出start参数
dtype
可选，表示数组元素类型。默认为None3.1.3 创建随机数组：rand()、randn()、randint()函数1. rand()函数：生成元素值在[0,1)区间的随机数
一维情况：import numpy as np e = np.random.rand(3) print(e)[0.8412559 0.63220568 0.7395547 ]
二维情况：import numpy as np e = np.random.rand(2, 3) print(e)[[0.03654404 0.33348249 0.30089453] [0.35291365 0.56683093 0.41812811]]2. randn()函数：生成元素值在[0,1)区间的随机数，且符合标准正态分布
一维情况：import numpy as np e = np.random.randn(3) print(e)[ 0.36809175 -0.07224965 -0.33366574]
二维情况：import numpy as np e = np.random.randn(3, 3) print(e)[[ 1.14014499 -0.95577809 -0.94003745] [-2.61768236 -0.6565676 0.74041531] [-0.3138474 0.68276791 0.17315121]]3. randint()函数：生成指定范围的随机数，记左不记右
一维情况：import numpy as np e = np.random.randint(1, 5, 10) #随机数范围：[1,5) 10个数 print(e)[4 1 2 4 1 3 2 4 1 2]
二维情况：第三个参数指定维度import numpy as np e = np.random.randint(1, 10, (4, 2)) #随机数范围：[1,10) print(e)[[4 4] [2 5] [3 3] [7 8]]3.2 查看数组的属性3.2.1 查看行列数 ：shape属性import numpy as np arr = np.array([[1, 2],[3, 4],[5, 6]]) print(arr.shape)(3, 2)
只查看行数、或者列数import numpy as np arr = np.array([[1, 2],[3, 4],[5, 6]]) print(arr.shape[0]) #查看行数 print(arr.shape[1]) #查看列数3.2.2 查看元素个数：size属性import numpy as np arr = np.array([[1, 2],[3, 4],[5, 6]]) print(arr.size)3.2.3 查看元素的数据类型：dtype属性import numpy as np arr = np.array([[1.3, 2, 3.6, 4], [5, 6, 7.8, 8]]) print(arr.dtype)float643.2.4 转换元素的数据类型：astype()函数import numpy as np arr = np.array([[1.3, 2, 3.6, 4], [5, 6, 7.8, 8]]) arr1 = arr.astype(int) print(arr1) print(arr1.dtype)[[1 2 3 4] [5 6 7 8]] int323.2.5 查看数组维度：ndim属性import numpy as np arr = np.array([[1, 2],[3, 4],[5, 6]]) print(arr.ndim)3.3 选取数组元素3.3.1 一维数组元素的选取1. 选取单个元素import numpy as np arr = np.array([12, 2, 40, 64, 56, 6, 57, 18, 95, 17, 21, 12]) print(arr[0]) print(arr[5]) print(arr[-1]) #倒数第1个 print(arr[-4])2. 选取连续的元素import numpy as np arr = np.array([12, 2, 40, 64, 56, 6, 57, 18, 95, 17, 21, 12]) print(arr[1:6]) print(arr[3:-2]) print(arr[:3]) print(arr[:-3]) print(arr[3:]) print(arr[-3:])[ 2 40 64 56 6] [64 56 6 57 18 95 17] [12 2 40] [12 2 40 64 56 6 57 18 95] [64 56 6 57 18 95 17 21 12] [17 21 12]3. 选取不连续的元素import numpy as np arr = np.array([12, 2, 40, 64, 56, 6, 57, 18, 95, 17, 21, 12]) print(arr[1:5:2]) #[1,5) 步长为2 print(arr[5:1:-2]) #第三个参数指定步长 print(arr[::3]) print(arr[3::]) print(arr[:3:])[ 2 64] [ 6 64] [12 64 57 17] [64 56 6 57 18 95 17 21 12] [12 2 40]3.3.2 二维数组的元素选取
逗号隔开两个索引1. 选取单个元素import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) print(arr[1, 2]) #第1行第2列 索引从0开始2. 选取单行或单列元素import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) print(arr[2]) print(arr[:, 1])[7 8 9] [ 2 5 8 11]3. 选取某些行或某些列的元素
某些行import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) print(arr[1:3]) print(arr[:2]) print(arr[2:])[[4 5 6] [7 8 9]] [[1 2 3] [4 5 6]] [[ 7 8 9] [10 11 12]]
某些列import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]]) print(arr[:, 1:3]) print(arr[:, :2]) print(arr[:, 2:])[[ 2 3] [ 6 7] [10 11] [14 15]] [[ 1 2] [ 5 6] [ 9 10] [13 14]] [[ 3 4] [ 7 8] [11 12] [15 16]]4. 同时选取行列元素import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]]) print(arr[0:2, 1:3])[[2 3] [6 7]]3.4 数组的重塑和转置3.4.1 一维数组的重塑：reshape()函数import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) a = arr.reshape(2, 4) #需要重塑前后元素个数相等才行 b = arr.reshape(4, 2) print(a) print(b)[[1 2 3 4] [5 6 7 8]] [[1 2] [3 4] [5 6] [7 8]]3.4.2 多维数组的重塑：reshape()函数import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) c = arr.reshape(4, 3) d = arr.reshape(2, 6) print(c) print(d)[[ 1 2 3] [ 4 5 6] [ 7 8 9] [10 11 12]] [[ 1 2 3 4 5 6] [ 7 8 9 10 11 12]]3.4.3 多维重塑为一维：flatten()、ravel()函数import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) print(arr.flatten()) #降为一维 print(arr.ravel())[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12] [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12]3.4.4 数组的转置：T属性、transpose()函数1. T属性import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) print(arr) print(arr.T)[[ 1 2 3 4] [ 5 6 7 8] [ 9 10 11 12]] [[ 1 5 9] [ 2 6 10] [ 3 7 11] [ 4 8 12]]2. transpose()函数import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) arr1 = np.transpose(arr) print(arr1)[[ 1 5 9] [ 2 6 10] [ 3 7 11] [ 4 8 12]]3.5 数组的处理3.5.1 添加数组元素：append()、insert()函数1. append()函数import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) arr1 = np.append(arr, [[7, 8, 9]]) print(arr1)[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
可以看出append()函数在二维数组中添加元素，结果转为了一维数组。
那怎么保持二维数组呢？可以设置axis参数按行或者按列添加axis=0：按行添加import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) arr1 = np.append(arr, [[7, 8, 9]], axis = 0) print(arr1)[[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]]axis=1：按列添加import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) arr1 = np.append(arr, [[7, 8],[9, 10]], axis = 1) print(arr1)[[ 1 2 3 7 8] [ 4 5 6 9 10]]append()函数参数如下append(arr, values, axis=None)
参数
说明
arr
必选，要添加元素的数组
values
必选，要添加的数组元素
axis
可选，默认为None。省略此参数时，默认当一维数组尾插元素。为0按行添加；为1按列添加2. insert()函数import numpy as np arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) arr1 = np.insert(arr, 1, [7, 8]) print(arr1)[1 7 8 2 3 4 5 6]
可以看出先把二维数组降成了一维数组，再在索引为1的位置添加元素。
那么怎么保持在二维添加元素呢？ 同样设置axis参数import numpy as np arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) arr1 = np.insert(arr, 1, [7, 8], axis = 0) arr2 = np.insert(arr, 1, [7, 8, 9], axis = 1) print(arr1) print(arr2)[[1 2] [7 8] [3 4] [5 6]] [[1 7 2] [3 8 4] [5 9 6]]insert()参数如下insert(arr, obj, values, axis)
参数
说明
arr
必选，要插入元素的数组
obj
必选，数组的索引值，表示插入元素的位置
values
必选，要插入的元素
axis
可选，省略此参数时，默认当一维数组插入。为0按行；为1按列3.5.2 删除数组元素：delete()函数
也分按行和按列删除import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) arr1 = np.delete(arr, 2) arr2 = np.delete(arr, 2, axis = 0) arr3 = np.delete(arr, 2, axis = 1) print(arr1) print(arr2) print(arr3)[1 2 4 5 6 7 8 9] [[1 2 3] [4 5 6]] [[1 2] [4 5] [7 8]]3.5.3 处理数组的缺失值：isnan()函数
标记缺失值： isnan()函数import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, np.nan, 8, 9]) print(arr) print(np.isnan(arr))[ 1. 2. 3. 4. 5. 6. nan 8. 9.] [False False False False False False True False False]
补充缺失值：arr[np.isnan(arr)] = 0 print(arr)[1. 2. 3. 4. 5. 6. 0. 8. 9.]3.5.4 处理数组的重复值：unique()函数import numpy as np arr = np.array([8, 4, 2, 3, 5, 2, 5, 5, 6, 8, 8, 9]) arr1 = np.unique(arr) arr1, arr2 = np.unique(arr, return_counts=True) # 两个返回值 arr1为去重后数组 arr2为每个元素出现的次数 print(arr1) print(arr2)[2 3 4 5 6 8 9] [2 1 1 3 1 3 1]3.5.5 拼接数组：concatenate()、hstack()、vstack()函数1. concatenate()函数
同样axis参数可以指定拼接按行还是按列import numpy as np arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) arr2 = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) arr3 = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0) #行方向上拼接 arr4 = np.concatenate((arr1, arr2), axis=1) #列方向上拼接 print(arr3) print(arr4)[[ 1 2 3] [ 4 5 6] [ 7 8 9] [10 11 12]] [[ 1 2 3 7 8 9] [ 4 5 6 10 11 12]]
2. hstack()函数：以水平堆叠的方式拼接数组import numpy as np arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) arr2 = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) arr3 = np.hstack((arr1, arr2)) print(arr3)[[ 1 2 3 7 8 9] [ 4 5 6 10 11 12]]
3. vstack()函数：以垂直堆叠的方式拼接数组import numpy as np arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) arr2 = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) arr3 = np.vstack((arr1, arr2)) print(arr3)[[ 1 2 3] [ 4 5 6] [ 7 8 9] [10 11 12]]3.5.6 拆分数组：split()、hsplit()、vsplit()函数1. split()函数import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) arr1 = np.split(arr, 2) #第2个参数指定拆成几个数组 arr2 = np.split(arr, 4) print(arr1) print(arr2)[array([1, 2, 3, 4, 5, 6]), array([ 7, 8, 9, 10, 11, 12])] [array([1, 2, 3]), array([4, 5, 6]), array([7, 8, 9]), array([10, 11, 12])]
第二个参数还可以是数组，指定拆分的位置import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) arr3 = np.split(arr, [2, 6]) arr4 = np.split(arr, [2, 3, 8, 10]) print(arr3) print(arr4)[array([1, 2]), array([3, 4, 5, 6]), array([ 7, 8, 9, 10, 11, 12])] [array([1, 2]), array([3]), array([4, 5, 6, 7, 8]), array([ 9, 10]), array([11, 12])]2. hsplit()函数和vsplit()函数
hsplit()函数：横向拆成几个数组
vsplit()函数：纵向拆成几个数组import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9 , 10, 11, 12],[13, 14, 15, 16]]) arr5 = np.hsplit(arr, 2) arr6 = np.vsplit(arr, 2) print(arr5) print(arr6)[array([[ 1, 2], [ 5, 6], [ 9, 10], [13, 14]]), array([[ 3, 4], [ 7, 8], [11, 12], [15, 16]])] [array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]), array([[ 9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]])]3.6 数组的运算3.6.1 数组之间的四则运算
数组与数组之间的运算import numpy as np arr1 = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) arr2 = np.array([[9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]]) arr3 = arr1 + arr2 #对应位置的元素相加 arr4 = arr1 * arr2 #对应位置的元素相乘 print(arr3) print(arr4)[[10 12 14 16] [18 20 22 24]] [[ 9 20 33 48] [ 65 84 105 128]]
数组与数值的运算import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) arr5 = arr + 5 #每个位置的元素+5 arr6 = arr * 10 #每个位置的元素*10 print(arr5) print(arr6)[[ 6 7 8 9] [10 11 12 13]] [[10 20 30 40] [50 60 70 80]]3.6.2 数组元素的统计运算：sum()、mean()、max()函数1. 求和：sum()函数
可以指定整个数组求和，还是按行或者按列
axis=0：每一列的元素求和
axis=1：每一行的元素求和import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) arr1 = arr.sum() arr2 = arr.sum(axis=0) #每一列的元素求和 arr3 = arr.sum(axis=1) #每一行的元素求和 print(arr1) print(arr2) print(arr3)78 [15 18 21 24] [10 26 42]2. 求平均值：mean()函数
axis=0：每一列求均值
axis=1：每一行求均值import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) arr1 = arr.mean() arr2 = arr.mean(axis=0) #每一列求均值 arr3 = arr.mean(axis=1) #每一行求均值 print(arr1) print(arr2) print(arr3)6.5 [5. 6. 7. 8.] [ 2.5 6.5 10.5]3. 求最值：max()函数
axis=0：每一列求最大值
axis=1：每一行求最大值import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) arr1 = arr.max() arr2 = arr.max(axis=0) #每一列求最大值 arr3 = arr.max(axis=1) #每一行求最大值 print(arr1) print(arr2) print(arr3)12 [ 9 10 11 12] [ 4 8 12]第4章 pandas模块入门4.1 数据结构
pandas有两个重要的数据结构对象：Series和DataFrame。4.1.1 Series对象
Series是创建一个一维数组对象，会自动生成行标签。import pandas as pd s = pd.Series([＂短裤＂, ＂毛衣＂, ＂连衣裙＂, ＂牛仔裤＂]) print(s)0 短裤 1 毛衣 2 连衣裙 3 牛仔裤 dtype: objectindex参数可以指定行标签import pandas as pd s1 = pd.Series([＂短裤＂, ＂毛衣＂, ＂连衣裙＂, ＂牛仔裤＂], index = [＂a001＂, ＂a002＂, ＂a003＂, ＂a004＂]) print(s1)a001 短裤 a002 毛衣 a003 连衣裙 a004 牛仔裤 dtype: object使用Series对象还可以基于字典创建数据import pandas as pd s2 = pd.Series({ ＂a001＂:＂短裤＂, ＂a002＂:＂毛衣＂, ＂a003＂:＂连衣裙＂, ＂a004＂:＂牛仔裤＂}) print(s2)a001 短裤 a002 毛衣 a003 连衣裙 a004 牛仔裤 dtype: object4.1.2 DataFrame对象
会自动生成行列标签import pandas as pd df = pd.DataFrame([[＂短裤＂, 45], [＂毛衣＂, 69], [＂连衣裙＂, 119], [＂牛仔裤＂, 99]]) print(df)0 1 0 短裤 45 1 毛衣 69 2 连衣裙 119 3 牛仔裤 99可以columns参数指定列标签；index参数指定行标签import pandas as pd df1 = pd.DataFrame([[＂短裤＂, 45], [＂毛衣＂, 69], [＂连衣裙＂, 119], [＂牛仔裤＂, 99]], columns=[＂产品＂, ＂单价＂], index=[＂a001＂, ＂a002＂, ＂a003＂, ＂a004＂]) print(df1)产品 单价 a001 短裤 45 a002 毛衣 69 a003 连衣裙 119 a004 牛仔裤 99
也可以用字典形式生成数据import pandas as pd df3 = pd.DataFrame({ ＂产品＂:[＂短裤＂, ＂毛衣＂, ＂连衣裙＂, ＂牛仔裤＂],＂单价＂:[45, 69, 119, 99]}) print(df3)产品 单价 0 短裤 45 1 毛衣 69 2 连衣裙 119 3 牛仔裤 99
在用字典生成数据的基础上，同时指定行标签import pandas as pd df3 = pd.DataFrame({ ＂产品＂:[＂短裤＂, ＂毛衣＂, ＂连衣裙＂, ＂牛仔裤＂],＂单价＂:[45, 69, 119, 99]}, index = [＂a001＂, ＂a002＂, ＂a003＂, ＂a004＂]) print(df3)产品 单价 a001 短裤 45 a002 毛衣 69 a003 连衣裙 119 a004 牛仔裤 994.2 读取数据4.2.1 读取Excel数据：read_excel()函数1. 读取特定工作簿：sheet_name参数
例如对下表的数据进行读取
4月是第四个表，我们应把sheet_name参数指定为3；因为索引是从0开始的。import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name=3) print(data)订单编号 产品 数量 金额 0 d001 投影仪 5台 2000 1 d002 马克笔 5盒 300 2 d003 打印机 1台 298 3 d004 点钞机 1台 349 4 d005 复印纸 2箱 100 5 d006 条码纸 6卷 34
可以看出read_excel()函数自动创建了一个DataFrame对象，同时自动把第一行数据当做列标签。2. 指定列标签：header参数header参数可以指定列标签
可以看出不给出header参数时，该参数默认为0。import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name=3, header=0) print(data)订单编号 产品 数量 金额 0 d001 投影仪 5台 2000 1 d002 马克笔 5盒 300 2 d003 打印机 1台 298 3 d004 点钞机 1台 349 4 d005 复印纸 2箱 100 5 d006 条码纸 6卷 34
header=1时结果如下：import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name=3, header=1) print(data)d001 投影仪 5台 2000 0 d002 马克笔 5盒 300 1 d003 打印机 1台 298 2 d004 点钞机 1台 349 3 d005 复印纸 2箱 100 4 d006 条码纸 6卷 34
header=None时结果如下：import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name = 3, header = None) print(data)0 1 2 3 0 订单编号 产品 数量 金额 1 d001 投影仪 5台 2000 2 d002 马克笔 5盒 300 3 d003 打印机 1台 298 4 d004 点钞机 1台 349 5 d005 复印纸 2箱 100 6 d006 条码纸 6卷 343. 指定行标签：index_col参数该参数默认为None
index_col=0时，第0列为列标签import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name=3, index_col=0) print(data)产品 数量 金额 订单编号 d001 投影仪 5台 2000 d002 马克笔 5盒 300 d003 打印机 1台 298 d004 点钞机 1台 349 d005 复印纸 2箱 100 d006 条码纸 6卷 34
index_col=0时import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name=3, index_col=1) print(data)订单编号 数量 金额 产品 投影仪 d001 5台 2000 马克笔 d002 5盒 300 打印机 d003 1台 298 点钞机 d004 1台 349 复印纸 d005 2箱 100 条码纸 d006 6卷 344. 读取指定列：usecols参数
usecols=[2]：指定第二列import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name=3, usecols=[2]) print(data)数量 0 5台 1 5盒 2 1台 3 1台 4 2箱 5 6卷
指定多列import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name=3, usecols=[1, 3]) print(data)产品 金额 0 投影仪 2000 1 马克笔 300 2 打印机 298 3 点钞机 349 4 复印纸 100 5 条码纸 344.2.2 读取csv文件数据：read_csv()函数
数据如下：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-j1SHxY8y-1637655972909)(C:Users14051AppDataRoamingTypora ypora-user-imagesimage-20211114192949607.png)]import pandas as pd data = pd.read_csv(＂订单表.csv＂) print(data)订单编号 产品 数量 金额 0 d001 投影仪 5台 2000 1 d002 马克笔 5盒 300 2 d003 打印机 1台 298 3 d004 点钞机 1台 349 4 d005 复印纸 2箱 100 5 d006 条码纸 6卷 34nrows参数可以指定显示的行数
nrows=3时import pandas as pd data = pd.read_csv(＂订单表.csv＂, nrows=3) print(data)订单编号 产品 数量 金额 0 d001 投影仪 5台 2000 1 d002 马克笔 5盒 300 2 d003 打印机 1台 2984.3 查看数据的行数和列数4.3.1 查看数据的前几行：head()函数
head()函数中参数为空默认前5行import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name=3) print(data.head())订单编号 产品 数量 金额 0 d001 投影仪 5台 2000 1 d002 马克笔 5盒 300 2 d003 打印机 1台 298 3 d004 点钞机 1台 349 4 d005 复印纸 2箱 100
指定head(3)时如下import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name=3) print(data.head(3))订单编号 产品 数量 金额 0 d001 投影仪 5台 2000 1 d002 马克笔 5盒 300 2 d003 打印机 1台 2984.3.2 查看行数和列数：shape属性
numpy模块也是shapeimport pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name=3) print(data) print(data.shape)订单编号 产品 数量 金额 0 d001 投影仪 5台 2000 1 d002 马克笔 5盒 300 2 d003 打印机 1台 298 3 d004 点钞机 1台 349 4 d005 复印纸 2箱 100 5 d006 条码纸 6卷 34 (6, 4)4.3.3 查看数据的类型1. info()函数import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name = 3) print(data.info()) RangeIndex: 6 entries, 0 to 5 Data columns (total 4 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 订单编号 6 non-null object 1 产品 6 non-null object 2 数量 6 non-null object 3 金额 6 non-null int64 dtypes: int64(1), object(3) memory usage: 320.0+ bytes None2. dtype参数
查看特定列的书库类型import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name = 3) print(data[＂金额＂].dtype)int643. astype()函数
特定列数据类型转换import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name = 3) data[＂金额＂] = data[＂金额＂].astype(＂float64＂) print(data) print(data[＂金额＂].dtype)订单编号 产品 数量 金额 0 d001 投影仪 5台 2000.0 1 d002 马克笔 5盒 300.0 2 d003 打印机 1台 298.0 3 d004 点钞机 1台 349.0 4 d005 复印纸 2箱 100.0 5 d006 条码纸 6卷 34.0 float644.4 选择数据4.4.1 选择行数据：loc()、iloc()函数
先查看一下所有数据import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name=3, index_col=0) #index_col指定行标签 print(data)产品 数量 金额 订单编号 d001 投影仪 5台 2000 d002 马克笔 5盒 300 d003 打印机 1台 298 d004 点钞机 1台 349 d005 复印纸 2箱 100 d006 条码纸 6卷 341. 挑选单行数据loc()函数加行标签指定行import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name=3, index_col=0) print(data.loc[＂d001＂])产品 投影仪 数量 5台 金额 2000 Name: d001, dtype: objectiloc()函数加索引指定行号import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name=3, index_col=0) print(data.iloc[2])产品 打印机 数量 1台 金额 298 Name: d003, dtype: object2. 挑选多行数据
与单行相比，结果显示的格式不一样了import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name=3, index_col=0) print(data.loc[[＂d002＂, ＂d004＂]])产品 数量 金额 订单编号 d002 马克笔 5盒 300 d004 点钞机 1台 349
iloc()挑选：import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name=3, index_col=0) print(data.iloc[[1, 5]])产品 数量 金额 订单编号 d002 马克笔 5盒 300 d006 条码纸 6卷 34 产品 数量 金额
或者给出区间import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name=3, index_col=0) print(data.iloc[1:5])产品 数量 金额 订单编号 d002 马克笔 5盒 300 d003 打印机 1台 298 d004 点钞机 1台 349 d005 复印纸 2箱 1003. 挑选满足条件的行import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name=3, index_col=0) a = data[＂金额＂] < 300 #挑选金额>300的行 print(data[a])产品 数量 金额 订单编号 d003 打印机 1台 298 d005 复印纸 2箱 100 d006 条码纸 6卷 344.4.2 选择列数据：iloc()函数1. 挑选单列数据import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name=3) print(data[＂产品＂])0 投影仪 1 马克笔 2 打印机 3 点钞机 4 复印纸 5 条码纸 Name: 产品, dtype: object2. 挑选多列数据
挑选数据要么标签，要么索引挑选import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name=3) print(data[[＂产品＂, ＂金额＂]])产品 金额 0 投影仪 2000 1 马克笔 300 2 打印机 298 3 点钞机 349 4 复印纸 100 5 条码纸 34
或者import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name=3) print(data.iloc[:, [1,3]])产品 金额 0 投影仪 2000 1 马克笔 300 2 打印机 298 3 点钞机 349 4 复印纸 100 5 条码纸 34
或者写成区间import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name=3) print(data.iloc[:, 1:3])产品 数量 0 投影仪 5台 1 马克笔 5盒 2 打印机 1台 3 点钞机 1台 4 复印纸 2箱 5 条码纸 6卷4.4.3 同时选择行列数据
标签挑选import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name=3, index_col=0) data1 = data.loc[[＂d001＂, ＂d005＂], [＂产品＂, ＂金额＂]] print(data1)产品 金额 订单编号 d001 投影仪 2000 d005 复印纸 100
或者索引挑选import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name=3, index_col=0) data2 = data.iloc[[2, 4], [0, 2]] print(data2)产品 金额 订单编号 d003 打印机 298 d005 复印纸 1004.5 修改行、列标签：columns、index参数；set_index()函数
先查看一下数据import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name=3) print(data)订单编号 产品 数量 金额 0 d001 投影仪 5台 2000 1 d002 马克笔 5盒 300 2 d003 打印机 1台 298 3 d004 点钞机 1台 349 4 d005 复印纸 2箱 100 5 d006 条码纸 6卷 34set_index()设置行标签import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name=3) print(data.set_index(＂订单编号＂))产品 数量 金额 订单编号 d001 投影仪 5台 2000 d002 马克笔 5盒 300 d003 打印机 1台 298 d004 点钞机 1台 349 d005 复印纸 2箱 100 d006 条码纸 6卷 34
或者用字典一对一修改import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name=3) data = data.rename(columns={ ＂订单编号＂:＂编号＂, ＂产品＂:＂产品名称＂, ＂数量＂:＂订单数量＂, ＂金额＂:＂订单金额＂}, index = { 0:＂A＂, 1:＂B＂, 2:＂C＂, 3:＂D＂, 4:＂E＂, 5:＂F＂}) print(data)编号 产品名称 订单数量 订单金额 A d001 投影仪 5台 2000 B d002 马克笔 5盒 300 C d003 打印机 1台 298 D d004 点钞机 1台 349 E d005 复印纸 2箱 100 F d006 条码纸 6卷 34columns、index参数分别修改列、行标签import pandas as pd data = pd.read_excel(＂订单表.xlsx＂, sheet_name=3) data.columns = [＂编号＂, ＂产品名称＂, ＂订单数量＂, ＂订单金额＂] data.index = [＂A＂, ＂B＂, ＂C＂, ＂D＂, ＂E＂, ＂F＂] print(data)编号 产品名称 订单数量 订单金额 A d001 投影仪 5台 2000 B d002 马克笔 5盒 300 C d003 打印机 1台 298 D d004 点钞机 1台 349 E d005 复印纸 2箱 100 F d006 条码纸 6卷 34第五章：pandas模块进阶5.1 数据的查找和替换5.1.1 查找数据：isin()函数
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-a6QKIoie-1637655972912)(C:Users14051AppDataRoamingTypora ypora-user-imagesimage-20211123110431201.png)]import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表.xlsx＂) print(data)编号 产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 0 a001 背包 16 65 60 960 3900 2940 1 a002 钱包 90 187 50 4500 9350 4850 2 a003 背包 16 65 23 368 1495 1127 3 a004 手提包 36 147 26 936 3822 2886 4 a005 钱包 90 187 78 7020 14586 7566 5 a006 单肩包 58 124 63 3654 7812 4158 6 a007 单肩包 58 124 58 3364 7192 3828
isin()函数查看表中是否有该值data1 = data.isin([＂a005＂,＂钱包＂]) print(data1)编号 产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 0 False False False False False False False False 1 False True False False False False False False 2 False False False False False False False False 3 False False False False False False False False 4 True True False False False False False False 5 False False False False False False False False 6 False False False False False False False False
查看特定列是否有该值data2 = data[＂产品＂].isin([＂手提包＂]) print(data2)0 False 1 False 2 False 3 True 4 False 5 False 6 False Name: 产品, dtype: bool5.1.2 替换数据：replace()函数import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表.xlsx＂) data.replace(＂背包＂, ＂挎包＂) #并没有替换 print(data)编号 产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 0 a001 背包 16 65 60 960 3900 2940 1 a002 钱包 90 187 50 4500 9350 4850 2 a003 背包 16 65 23 368 1495 1127 3 a004 手提包 36 147 26 936 3822 2886 4 a005 钱包 90 187 78 7020 14586 7566 5 a006 单肩包 58 124 63 3654 7812 4158 6 a007 单肩包 58 124 58 3364 7192 3828
可以看出上述代码并没有替换，那怎么替换呢？1. 一对一替换import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表.xlsx＂) data.replace(＂背包＂, ＂挎包＂, inplace = True) print(data)编号 产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 0 a001 挎包 16 65 60 960 3900 2940 1 a002 钱包 90 187 50 4500 9350 4850 2 a003 挎包 16 65 23 368 1495 1127 3 a004 手提包 36 147 26 936 3822 2886 4 a005 钱包 90 187 78 7020 14586 7566 5 a006 单肩包 58 124 63 3654 7812 4158 6 a007 单肩包 58 124 58 3364 7192 38282. 多对一替换import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表.xlsx＂) data.replace([＂背包＂, ＂手提包＂], ＂挎包＂, inplace = True) print(data)编号 产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 0 a001 挎包 16 65 60 960 3900 2940 1 a002 钱包 90 187 50 4500 9350 4850 2 a003 挎包 16 65 23 368 1495 1127 3 a004 挎包 36 147 26 936 3822 2886 4 a005 钱包 90 187 78 7020 14586 7566 5 a006 单肩包 58 124 63 3654 7812 4158 6 a007 单肩包 58 124 58 3364 7192 38283. 多对多替换import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表.xlsx＂) data.replace({ ＂背包＂:＂挎包＂, 16:39, 65:88}, inplace = True) print(data)编号 产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 0 a001 挎包 39 88 60 960 3900 2940 1 a002 钱包 90 187 50 4500 9350 4850 2 a003 挎包 39 88 23 368 1495 1127 3 a004 手提包 36 147 26 936 3822 2886 4 a005 钱包 90 187 78 7020 14586 7566 5 a006 单肩包 58 124 63 3654 7812 4158 6 a007 单肩包 58 124 58 3364 7192 38285.2 数据的处理5.2.1 插入数据：insert()函数
末尾插入一列import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表.xlsx＂) data[＂品牌＂] = [＂AM＂, ＂DE＂, ＂SR＂, ＂AM＂, ＂TY＂, ＂DE＂, ＂UD＂] print(data)编号 产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 品牌 0 a001 背包 16 65 60 960 3900 2940 AM 1 a002 钱包 90 187 50 4500 9350 4850 DE 2 a003 背包 16 65 23 368 1495 1127 SR 3 a004 手提包 36 147 26 936 3822 2886 AM 4 a005 钱包 90 187 78 7020 14586 7566 TY 5 a006 单肩包 58 124 63 3654 7812 4158 DE 6 a007 单肩包 58 124 58 3364 7192 3828 UD
指定插入到哪列import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表.xlsx＂) data.insert(2, ＂品牌＂, [＂AM＂, ＂DE＂, ＂SR＂, ＂AM＂, ＂TY＂, ＂DE＂, ＂UD＂]) print(data)编号 产品 品牌 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 0 a001 背包 AM 16 65 60 960 3900 2940 1 a002 钱包 DE 90 187 50 4500 9350 4850 2 a003 背包 SR 16 65 23 368 1495 1127 3 a004 手提包 AM 36 147 26 936 3822 2886 4 a005 钱包 TY 90 187 78 7020 14586 7566 5 a006 单肩包 DE 58 124 63 3654 7812 4158 6 a007 单肩包 UD 58 124 58 3364 7192 38285.2.2 删除元素：drop()函数
axis参数可以指定删除行还是删除列1. 删除列
指定标签删除import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表.xlsx＂) a = data.drop([＂成本价(元/个)＂, ＂成本(元)＂], axis = 1) print(a)编号 产品 销售价(元/个) 数量(个) 收入(元) 利润(元) 0 a001 背包 65 60 3900 2940 1 a002 钱包 187 50 9350 4850 2 a003 背包 65 23 1495 1127 3 a004 手提包 147 26 3822 2886 4 a005 钱包 187 78 14586 7566 5 a006 单肩包 124 63 7812 4158 6 a007 单肩包 124 58 7192 3828
指定索引删除import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表.xlsx＂) b = data.drop(data.columns[[2, 5]], axis = 1) print(b)编号 产品 销售价(元/个) 数量(个) 收入(元) 利润(元) 0 a001 背包 65 60 3900 2940 1 a002 钱包 187 50 9350 4850 2 a003 背包 65 23 1495 1127 3 a004 手提包 147 26 3822 2886 4 a005 钱包 187 78 14586 7566 5 a006 单肩包 124 63 7812 4158 6 a007 单肩包 124 58 7192 3828
方法三import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表.xlsx＂) c = data.drop(columns = [＂成本价(元/个)＂, ＂成本(元)＂]) print(c)编号 产品 销售价(元/个) 数量(个) 收入(元) 利润(元) 0 a001 背包 65 60 3900 2940 1 a002 钱包 187 50 9350 4850 2 a003 背包 65 23 1495 1127 3 a004 手提包 147 26 3822 2886 4 a005 钱包 187 78 14586 7566 5 a006 单肩包 124 63 7812 4158 6 a007 单肩包 124 58 7192 38282. 删除行
指定行标签删除import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表.xlsx＂, index_col = 0) a = data.drop([＂a001＂, ＂a004＂], axis = 0) print(a)产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 编号 a002 钱包 90 187 50 4500 9350 4850 a003 背包 16 65 23 368 1495 1127 a005 钱包 90 187 78 7020 14586 7566 a006 单肩包 58 124 63 3654 7812 4158 a007 单肩包 58 124 58 3364 7192 3828
指定索引删除import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表.xlsx＂, index_col = 0) b = data.drop(data.index[[0, 4]], axis = 0) print(b)产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 编号 a002 钱包 90 187 50 4500 9350 4850 a003 背包 16 65 23 368 1495 1127 a004 手提包 36 147 26 936 3822 2886 a006 单肩包 58 124 63 3654 7812 4158 a007 单肩包 58 124 58 3364 7192 3828
方法三：import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表.xlsx＂, index_col = 0) c = data.drop(index = [＂a001＂, ＂a004＂]) print(c)产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 编号 a002 钱包 90 187 50 4500 9350 4850 a003 背包 16 65 23 368 1495 1127 a005 钱包 90 187 78 7020 14586 7566 a006 单肩包 58 124 63 3654 7812 4158 a007 单肩包 58 124 58 3364 7192 38285.2.3 处理缺失值1. 查看缺失值：isnull()函数
先查看所有数据import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表1.xlsx＂) print(data)编号 产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 0 a001 背包 16.0 65 60 960.0 3900 2940 1 a002 钱包 90.0 187 50 4500.0 9350 4850 2 a003 背包 NaN 65 23 368.0 1495 1127 3 a004 手提包 36.0 147 26 936.0 3822 2886 4 a005 钱包 90.0 187 78 7020.0 14586 7566 5 a006 单肩包 58.0 124 63 3654.0 7812 4158 6 a007 单肩包 58.0 124 58 NaN 7192 3828
info()函数查看数据类型，还可以查看是否有缺失值import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表1.xlsx＂) data.info() RangeIndex: 7 entries, 0 to 6 Data columns (total 8 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 编号 7 non-null object 1 产品 7 non-null object 2 成本价(元/个) 6 non-null float64 3 销售价(元/个) 7 non-null int64 4 数量(个) 7 non-null int64 5 成本(元) 6 non-null float64 6 收入(元) 7 non-null int64 7 利润(元) 7 non-null int64 dtypes: float64(2), int64(4), object(2) memory usage: 576.0+ bytes
isnull()函数查看是否有缺失值
在numpy模块中用isnan()函数import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表1.xlsx＂) a = data.isnull() print(a)编号 产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 0 False False False False False False False False 1 False False False False False False False False 2 False False True False False False False False 3 False False False False False False False False 4 False False False False False False False False 5 False False False False False False False False 6 False False False False False True False False2. 删除缺失值：dropna()函数
删除有缺失值的行import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表1.xlsx＂) b = data.dropna() print(b)编号 产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 0 a001 背包 16.0 65 60 960.0 3900 2940 1 a002 钱包 90.0 187 50 4500.0 9350 4850 3 a004 手提包 36.0 147 26 936.0 3822 2886 4 a005 钱包 90.0 187 78 7020.0 14586 7566 5 a006 单肩包 58.0 124 63 3654.0 7812 4158
删除整行都为缺失值的行： 需要指定how参数import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表1.xlsx＂) c = data.dropna(how = ＂all＂) print(c)编号 产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 0 a001 背包 16.0 65 60 960.0 3900 2940 1 a002 钱包 90.0 187 50 4500.0 9350 4850 2 a003 背包 NaN 65 23 368.0 1495 1127 3 a004 手提包 36.0 147 26 936.0 3822 2886 4 a005 钱包 90.0 187 78 7020.0 14586 7566 5 a006 单肩包 58.0 124 63 3654.0 7812 4158 6 a007 单肩包 58.0 124 58 NaN 7192 38283. 缺失值的填充：fillna()函数import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表1.xlsx＂) d = data.fillna(0) # 缺失值全部填充为0 print(d)编号 产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 0 a001 背包 16.0 65 60 960.0 3900 2940 1 a002 钱包 90.0 187 50 4500.0 9350 4850 2 a003 背包 0.0 65 23 368.0 1495 1127 3 a004 手提包 36.0 147 26 936.0 3822 2886 4 a005 钱包 90.0 187 78 7020.0 14586 7566 5 a006 单肩包 58.0 124 63 3654.0 7812 4158 6 a007 单肩包 58.0 124 58 0.0 7192 3828
不同列的缺失值设置不同的填充值import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表1.xlsx＂) e = data.fillna({ ＂成本价(元/个)＂:16, ＂成本(元)＂:3364}) print(e)编号 产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 0 a001 背包 16.0 65 60 960.0 3900 2940 1 a002 钱包 90.0 187 50 4500.0 9350 4850 2 a003 背包 16.0 65 23 368.0 1495 1127 3 a004 手提包 36.0 147 26 936.0 3822 2886 4 a005 钱包 90.0 187 78 7020.0 14586 7566 5 a006 单肩包 58.0 124 63 3654.0 7812 4158 6 a007 单肩包 58.0 124 58 3364.0 7192 38285.2.4 处理重复值import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表2.xlsx＂) print(data)编号 产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 0 a001 背包 16 65 60 960 3900 2940 1 a002 钱包 90 187 50 4500 9350 4850 2 a003 背包 16 65 23 368 1495 1127 3 a004 手提包 36 147 26 936 3822 2886 4 a004 手提包 36 147 26 936 3822 2886 # 重复 5 a005 钱包 90 187 78 7020 14586 7566 6 a006 单肩包 58 124 63 3654 7812 41581. 删除重复行：drop_duplicates()函数a = data.drop_duplicates() print(a)编号 产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 0 a001 背包 16 65 60 960 3900 2940 1 a002 钱包 90 187 50 4500 9350 4850 2 a003 背包 16 65 23 368 1495 1127 3 a004 手提包 36 147 26 936 3822 2886 5 a005 钱包 90 187 78 7020 14586 7566 6 a006 单肩包 58 124 63 3654 7812 41582. 删除某一列的重复值：subset参数
默认保留第一个重复值所在的行，删除其他重复值所在的行b = data.drop_duplicates(subset = ＂产品＂) print(b)编号 产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 0 a001 背包 16 65 60 960 3900 2940 1 a002 钱包 90 187 50 4500 9350 4850 3 a004 手提包 36 147 26 936 3822 2886 6 a006 单肩包 58 124 63 3654 7812 4158
保留第一个重复值所在的行c = data.drop_duplicates(subset = ＂产品＂, keep = ＂first＂) print(c)编号 产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 0 a001 背包 16 65 60 960 3900 2940 1 a002 钱包 90 187 50 4500 9350 4850 3 a004 手提包 36 147 26 936 3822 2886 6 a006 单肩包 58 124 63 3654 7812 4158
保留最后一个重复值所在的行d = data.drop_duplicates(subset = ＂产品＂, keep = ＂last＂) print(d)编号 产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 2 a003 背包 16 65 23 368 1495 1127 4 a004 手提包 36 147 26 936 3822 2886 5 a005 钱包 90 187 78 7020 14586 7566 6 a006 单肩包 58 124 63 3654 7812 4158
是重复的就删除e = data.drop_duplicates(subset = ＂产品＂, keep = False) print(e)编号 产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 6 a006 单肩包 58 124 63 3654 7812 41583. 获取唯一值：unique()函数f = data[＂产品＂].unique() print(f)[＂背包＂ ＂钱包＂ ＂手提包＂ ＂单肩包＂]5.2.5 排序数据1. sort_values()函数排序数据import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表2.xlsx＂) a = data.sort_values(by = ＂数量(个)＂, ascending = True) #第一个参数指定列 第二个参数指定升序 print(a)编号 产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 2 a003 背包 16 65 23 368 1495 1127 3 a004 手提包 36 147 26 936 3822 2886 4 a004 手提包 36 147 26 936 3822 2886 1 a002 钱包 90 187 50 4500 9350 4850 0 a001 背包 16 65 60 960 3900 2940 6 a006 单肩包 58 124 63 3654 7812 4158 5 a005 钱包 90 187 78 7020 14586 7566
降序如下b = data.sort_values(by = ＂数量(个)＂, ascending = False) print(b)编号 产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 5 a005 钱包 90 187 78 7020 14586 7566 6 a006 单肩包 58 124 63 3654 7812 4158 0 a001 背包 16 65 60 960 3900 2940 1 a002 钱包 90 187 50 4500 9350 4850 3 a004 手提包 36 147 26 936 3822 2886 4 a004 手提包 36 147 26 936 3822 2886 2 a003 背包 16 65 23 368 1495 11272. rank()函数获取数据的排名c = data[＂利润(元)＂].rank(method = ＂average＂, ascending = False) #指定利润降序排序 有重复值则返回重复值的平均排名 print(c)0 4.0 1 2.0 2 7.0 3 5.5 4 5.5 5 1.0 6 3.0 Name: 利润(元), dtype: float64
参数指定first时，表示在数据有重复值时，越先出现的数据排名越靠前d = data[＂利润(元)＂].rank(method = ＂first＂, ascending = False) print(d)0 4.0 1 2.0 2 7.0 3 5.0 4 6.0 5 1.0 6 3.0 Name: 利润(元), dtype: float645.2.6 筛选数据
获取产品为单肩包的行数据import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表.xlsx＂) a = data[data[＂产品＂] == ＂单肩包＂] #获取产品为单肩包的行数据 print(a)编号 产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 5 a006 单肩包 58 124 63 3654 7812 4158 6 a007 单肩包 58 124 58 3364 7192 3828
获取数量>60的行数据b = data[data[＂数量(个)＂] > 60] # 获取数量>60的行数据 print(b)编号 产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 4 a005 钱包 90 187 78 7020 14586 7566 5 a006 单肩包 58 124 63 3654 7812 4158
获取产品为单肩包 且 数量>60 的行数据c = data[(data[＂产品＂] == ＂单肩包＂) & (data[＂数量(个)＂] > 60)] print(c)编号 产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 5 a006 单肩包 58 124 63 3654 7812 4158
获取产品为单肩包 或 数量>60 的行数据d = data[(data[＂产品＂] == ＂单肩包＂) | (data[＂数量(个)＂] > 60)] print(d)编号 产品 成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 4 a005 钱包 90 187 78 7020 14586 7566 5 a006 单肩包 58 124 63 3654 7812 4158 6 a007 单肩包 58 124 58 3364 7192 38285.3 数据表的处理5.3.1 转置数据表的行列：T属性import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表.xlsx＂) a = data.T print(a)0 1 2 3 4 5 6 编号 a001 a002 a003 a004 a005 a006 a007 产品 背包 钱包 背包 手提包 钱包 单肩包 单肩包 成本价(元/个) 16 90 16 36 90 58 58 销售价(元/个) 65 187 65 147 187 124 124 数量(个) 60 50 23 26 78 63 58 成本(元) 960 4500 368 936 7020 3654 3364 收入(元) 3900 9350 1495 3822 14586 7812 7192 利润(元) 2940 4850 1127 2886 7566 4158 38285.3.2 将数据表转换成树形结构：stack()函数import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表3.xlsx＂) print(data)编号 产品 销售价(元/个) 数量(个) 收入(元) 0 a001 背包 65 60 3900 1 a002 钱包 187 50 9350 2 a003 单肩包 124 58 7192
stack()函数转换成树形结构a = data.stack() print(a)0 编号 a001 产品 背包 销售价(元/个) 65 数量(个) 60 收入(元) 3900 1 编号 a002 产品 钱包 销售价(元/个) 187 数量(个) 50 收入(元) 9350 2 编号 a003 产品 单肩包 销售价(元/个) 124 数量(个) 58 收入(元) 7192 dtype: object5.3.3 数据表的拼接import pandas as pd data1 = pd.read_excel(＂产品表.xlsx＂, sheet_name = 0) #第0张工作簿 data2 = pd.read_excel(＂产品表.xlsx＂,sheet_name = 1) #第1张工作簿 print(data1) print(data2)员工编号 员工姓名 员工性别 0 a001 张三 男 1 a002 李四 女 2 a003 王五 男 3 a004 赵六 男 员工编号 员工姓名 销售业绩 0 a001 张三 360000 1 a002 李四 458000 2 a003 王五 369000 3 a004 赵六 450000 4 a005 钱七 5000001. merge()函数a = pd.merge(data1, data2) #行取交集 列取并集 print(a)员工编号 员工姓名 员工性别 销售业绩 0 a001 张三 男 360000 1 a002 李四 女 458000 2 a003 王五 男 369000 3 a004 赵六 男 450000
how参数指定外连接b = pd.merge(data1, data2, how = ＂outer＂) #行取并集 列取并集 print(b)员工编号 员工姓名 员工性别 销售业绩 0 a001 张三 男 360000 1 a002 李四 女 458000 2 a003 王五 男 369000 3 a004 赵六 男 450000 4 a005 钱七 NaN 500000
on参数指定按哪一列合并c = pd.merge(data1, data2, on = ＂员工姓名＂) print(c)员工编号_x 员工姓名 员工性别 员工编号_y 销售业绩 0 a001 张三 男 a001 360000 1 a002 李四 女 a002 458000 2 a003 王五 男 a003 369000 3 a004 赵六 男 a004 4500002. concat()函数
concat()函数采用 全连接 的方式，没有的数设置为缺失值d = pd.concat([data1, data2]) print(d)员工编号 员工姓名 员工性别 销售业绩 0 a001 张三 男 NaN 1 a002 李四 女 NaN 2 a003 王五 男 NaN 3 a004 赵六 男 NaN 0 a001 张三 NaN 360000.0 1 a002 李四 NaN 458000.0 2 a003 王五 NaN 369000.0 3 a004 赵六 NaN 450000.0 4 a005 钱七 NaN 500000.0
重置行标签e = pd.concat([data1, data2], ignore_index = True) #重置行标签 print(e)员工编号 员工姓名 员工性别 销售业绩 0 a001 张三 男 NaN 1 a002 李四 女 NaN 2 a003 王五 男 NaN 3 a004 赵六 男 NaN 4 a001 张三 NaN 360000.0 5 a002 李四 NaN 458000.0 6 a003 王五 NaN 369000.0 7 a004 赵六 NaN 450000.0 8 a005 钱七 NaN 500000.03. append()函数
效果与concat()一样f = data1.append(data2) print(f)员工编号 员工姓名 员工性别 销售业绩 0 a001 张三 男 NaN 1 a002 李四 女 NaN 2 a003 王五 男 NaN 3 a004 赵六 男 NaN 0 a001 张三 NaN 360000.0 1 a002 李四 NaN 458000.0 2 a003 王五 NaN 369000.0 3 a004 赵六 NaN 450000.0 4 a005 钱七 NaN 500000.0
末尾添加行元素g = data1.append({ ＂员工编号＂:＂a005＂, ＂员工姓名＂:＂孙七＂, ＂员工性别＂:＂男＂}, ignore_index = True) print(g)员工编号 员工姓名 员工性别 0 a001 张三 男 1 a002 李四 女 2 a003 王五 男 3 a004 赵六 男 4 a005 孙七 男5.4 数据的运算5.4.1 数据的统计运算：sum()、mean()、max()1. 求和：sum()import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表.xlsx＂) a = data.sum() print(a)编号 a001a002a003a004a005a006a007 产品 背包钱包背包手提包钱包单肩包单肩包 成本价(元/个) 364 销售价(元/个) 899 数量(个) 358 成本(元) 20802 收入(元) 48157 利润(元) 27355 dtype: object
指定列求和b = data[＂利润(元)＂].sum() print(b)2. 求平均值：mean()c = data.mean() print(c)成本价(元/个) 52.000000 销售价(元/个) 128.428571 数量(个) 51.142857 成本(元) 2971.714286 收入(元) 6879.571429 利润(元) 3907.857143 dtype: float64
指定列求均值d = data[＂利润(元)＂].mean() print(d)3907.85714285714273. 求最值：max()e = data.max() print(e)编号 a007 产品 钱包 成本价(元/个) 90 销售价(元/个) 187 数量(个) 78 成本(元) 7020 收入(元) 14586 利润(元) 7566 dtype: object
指定列求最值f = data[＂利润(元)＂].max() print(f)5.4.2 获取数值分布情况：describe()import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表.xlsx＂) a = data.describe() print(a)成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) count 7.000000 7.000000 7.000000 7.000000 7.000000 7.000000 mean 52.000000 128.428571 51.142857 2971.714286 6879.571429 3907.857143 std 31.112698 50.483849 20.053500 2391.447659 4352.763331 2002.194498 min 16.000000 65.000000 23.000000 368.000000 1495.000000 1127.000000 25% 26.000000 94.500000 38.000000 948.000000 3861.000000 2913.000000 50% 58.000000 124.000000 58.000000 3364.000000 7192.000000 3828.000000 75% 74.000000 167.000000 61.500000 4077.000000 8581.000000 4504.000000 max 90.000000 187.000000 78.000000 7020.000000 14586.000000 7566.000000
获取单列的b = data[＂利润(元)＂].describe() print(b)count 7.000000 mean 3907.857143 std 2002.194498 min 1127.000000 25% 2913.000000 50% 3828.000000 75% 4504.000000 max 7566.000000 Name: 利润(元), dtype: float645.4.3 计算相关系数：corr()import pandas as pd data = pd.read_excel(＂相关性分析.xlsx＂) print(data)代理商编号 年销售额（万元） 年广告费投入额（万元） 成本费用（万元） 管理费用（万元） 0 A-001 20.5 15.6 2.00 0.80 1 A-003 24.5 16.7 2.54 0.94 2 B-002 31.8 20.4 2.96 0.88 3 B-006 34.9 22.6 3.02 0.79 4 B-008 39.4 25.7 3.14 0.84 5 C-003 44.5 28.8 4.00 0.80 6 C-004 49.6 32.1 6.84 0.85 7 C-007 54.8 35.9 5.60 0.91 8 D-006 58.5 38.7 6.45 0.90
corr()函数获取相关系数a = data.corr() print(a)年销售额（万元） 年广告费投入额（万元） 成本费用（万元） 管理费用（万元） 年销售额（万元） 1.000000 0.996275 0.914428 0.218317 年广告费投入额（万元） 0.996275 1.000000 0.918404 0.223187 成本费用（万元） 0.914428 0.918404 1.000000 0.284286 管理费用（万元） 0.218317 0.223187 0.284286 1.000000
获取指定列与其他列的相关系数b = data.corr()[＂年销售额（万元）＂] print(b)年销售额（万元） 1.000000 年广告费投入额（万元） 0.996275 成本费用（万元） 0.914428 管理费用（万元） 0.218317 Name: 年销售额（万元）, dtype: float645.4.4 分组汇总数据：groupby()
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-46g9qgQw-1637655972913)(C:Users14051AppDataRoamingTypora ypora-user-imagesimage-20211123135643804.png)]import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表.xlsx＂) a = data.groupby(＂产品＂) #根据产品列分组 print(a)
groupby()函数返回的是一个DataFrameBy对象，该对象包含分组后的数据，但是不能直观地显示出来。b = data.groupby(＂产品＂).sum() print(b)成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 产品 单肩包 116 248 121 7018 15004 7986 手提包 36 147 26 936 3822 2886 背包 32 130 83 1328 5395 4067 钱包 180 374 128 11520 23936 12416
分组后获取指定列的汇总情况c = data.groupby(＂产品＂)[＂利润(元)＂].sum() print(c)产品 单肩包 7986 手提包 2886 背包 4067 钱包 12416 Name: 利润(元), dtype: int64
获取多列的汇总情况d = data.groupby(＂产品＂)[＂数量(个)＂, ＂利润(元)＂].sum() print(d)数量(个) 利润(元) 产品 单肩包 121 7986 手提包 26 2886 背包 83 4067 钱包 128 124165.4.5 创建数据透视表：pivot_table()values参数用于指定要计算的列index参数用于指定一个列作为数据透视表的行标签aggfunc参数用于指定参数values的计算类型import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表.xlsx＂) a = pd.pivot_table(data, values = ＂利润(元)＂, index = ＂产品＂, aggfunc = ＂sum＂) #data.groupby(＂产品＂)[＂利润(元)＂].sum() 同样功能 print(a)利润(元) 产品 单肩包 7986 手提包 2886 背包 4067 钱包 12416
获取多列的情况b = pd.pivot_table(data, values = [＂利润(元)＂, ＂成本(元)＂], index = ＂产品＂, aggfunc = ＂sum＂) print(b)利润(元) 成本(元) 产品 单肩包 7986 7018 手提包 2886 936 背包 4067 1328 钱包 12416 11520
ta = pd.read_excel(‘相关性分析.xlsx’)
print(data)``python 代理商编号 年销售额（万元） 年广告费投入额（万元） 成本费用（万元） 管理费用（万元） 0 A-001 20.5 15.6 2.00 0.80 1 A-003 24.5 16.7 2.54 0.94 2 B-002 31.8 20.4 2.96 0.88 3 B-006 34.9 22.6 3.02 0.79 4 B-008 39.4 25.7 3.14 0.84 5 C-003 44.5 28.8 4.00 0.80 6 C-004 49.6 32.1 6.84 0.85 7 C-007 54.8 35.9 5.60 0.91 8 D-006 58.5 38.7 6.45 0.90
corr()函数获取相关系数a = data.corr() print(a)年销售额（万元） 年广告费投入额（万元） 成本费用（万元） 管理费用（万元） 年销售额（万元） 1.000000 0.996275 0.914428 0.218317 年广告费投入额（万元） 0.996275 1.000000 0.918404 0.223187 成本费用（万元） 0.914428 0.918404 1.000000 0.284286 管理费用（万元） 0.218317 0.223187 0.284286 1.000000
获取指定列与其他列的相关系数b = data.corr()[＂年销售额（万元）＂] print(b)年销售额（万元） 1.000000 年广告费投入额（万元） 0.996275 成本费用（万元） 0.914428 管理费用（万元） 0.218317 Name: 年销售额（万元）, dtype: float645.4.4 分组汇总数据：groupby()
[外链图片转存中…(img-46g9qgQw-1637655972913)]import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表.xlsx＂) a = data.groupby(＂产品＂) #根据产品列分组 print(a)
groupby()函数返回的是一个DataFrameBy对象，该对象包含分组后的数据，但是不能直观地显示出来。b = data.groupby(＂产品＂).sum() print(b)成本价(元/个) 销售价(元/个) 数量(个) 成本(元) 收入(元) 利润(元) 产品 单肩包 116 248 121 7018 15004 7986 手提包 36 147 26 936 3822 2886 背包 32 130 83 1328 5395 4067 钱包 180 374 128 11520 23936 12416
分组后获取指定列的汇总情况c = data.groupby(＂产品＂)[＂利润(元)＂].sum() print(c)产品 单肩包 7986 手提包 2886 背包 4067 钱包 12416 Name: 利润(元), dtype: int64
获取多列的汇总情况d = data.groupby(＂产品＂)[＂数量(个)＂, ＂利润(元)＂].sum() print(d)数量(个) 利润(元) 产品 单肩包 121 7986 手提包 26 2886 背包 83 4067 钱包 128 124165.4.5 创建数据透视表：pivot_table()values参数用于指定要计算的列index参数用于指定一个列作为数据透视表的行标签aggfunc参数用于指定参数values的计算类型import pandas as pd data = pd.read_excel(＂产品统计表.xlsx＂) a = pd.pivot_table(data, values = ＂利润(元)＂, index = ＂产品＂, aggfunc = ＂sum＂) #data.groupby(＂产品＂)[＂利润(元)＂].sum() 同样功能 print(a)利润(元) 产品 单肩包 7986 手提包 2886 背包 4067 钱包 12416
获取多列的情况b = pd.pivot_table(data, values = [＂利润(元)＂, ＂成本(元)＂], index = ＂产品＂, aggfunc = ＂sum＂) print(b)利润(元) 成本(元) 产品 单肩包 7986 7018 手提包 2886 936 背包 4067 1328 钱包 12416 11520
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