import numpy as np
import pandas as pd - 获取pandas的版本号
In [1]: pd.__version__
Out[1]: '1.0.1'- hs300这列为字符串；其中除了可以指定具体Sheet的名字，还可以传入Sheet的顺序，从0开始计数，如果不指定sheet_name参数时，那么默认导入的都是第一个Sheet的文件。
In [1]:
df = pd.read_excel('上证指数与沪深300.xlsx',
sheet_name = "Sheet1",
dtype = {'hs300':str})
In [2]:df
Out[2]:
日期 hs300 sz
0 2019-11-22 3849.9948 2885.2884
1 2019-11-21 3889.598 2903.6379
2 2019-11-20 3907.8641 2911.0534
3 2019-11-19 3947.0392 2933.9908
4 2019-11-18 3907.9291 2909.2002
.. ... ... ...
455 2018-01-08 4160.1595 3409.4795
456 2018-01-05 4138.7505 3391.7501
457 2018-01-04 4128.8119 3385.7102
458 2018-01-03 4111.3925 3369.1084
459 2018-01-02 4087.4012 3348.3259
[460 rows x 3 columns]- 将第一列作为日期，index_col = 0表示第一列作为行索引；header=0表示第一行作为列索引；usecols参数来指定要导入的列。
In [1]:
df = pd.read_excel('上证指数与沪深300.xlsx',
parse_dates = True,
index_col = 0,
header = 0,
usecols = [0,1,2] )
In [2]: df
Out[10]:
hs300 sz
日期
2019-11-22 3849.9948 2885.2884
2019-11-21 3889.5980 2903.6379
2019-11-20 3907.8641 2911.0534
2019-11-19 3947.0392 2933.9908
2019-11-18 3907.9291 2909.2002
... ...
2018-01-08 4160.1595 3409.4795
2018-01-05 4138.7505 3391.7501
2018-01-04 4128.8119 3385.7102
2018-01-03 4111.3925 3369.1084
2018-01-02 4087.4012 3348.3259
[460 rows x 2 columns]分割符号为空格，编码方式为gbk，启动器为python（防止路径存在中文时报错）
df = read_csv('文件名', sep = ' ', encoding = "gbk", engine = "python")df = read_table('文件名', sep = ',')import pymysql
# 创建连接
eng = pymysql.connect(host = 'localhost' , user = 'user',
password = 'passwd'，db = 'db', charset = 'utf8'）
# user：用户名
# password：密码
# host：数据库地址/本机使用localhost
# db：数据库名
# charset：数据库编码，一般为UTE-8
df = pd.read_sql(sql,eng) # sql为需要执行的sql语句索引去掉，sheet名为测试文档,导出hs300与sz这列数据；设置columns参数来指定要导出的列；na_rep=0表示缺失值填充为0；inf_rap = 0 表示 inf 值填充为0；float_format保留三位小数
df.to_excel(excel_writer = r'测试.xlsx',
sheet_name = '测试文档',
columns = ['hs300','sz'],
index = False,
encoding = 'utf-8',
na_rep = 0,
inf_rap = 0,
float_format='%.3f') 设置.csv 文件的导出路径时，与设置.xlsx 文件的导出路径一样，但是参数不一样，.csv文件的导出路径需通过path_or_buf参数来设置；sep表示分隔符
df.to_csv(path_or_buf = '路径名', sep = ' ')还可以自定义删除重复项时保留哪个，默认保留第一个，也可以设置保留最后一个，或者全部不保留。通过传入参数keep进行设置，参数keep默认值是first，即保留第一个值；也可以是last，保留最后一个值；还可以是False，即把重复值全部删除。
df = df.drop_duplicates(['name','year','stkcd'], keep = 'first')df = df.reset_index(drop=True) # 重置索引
df.set_index('a') # 设置a列为索引df['date'] = pd.to_datetime(df['指标名称']) df.isnull()
df[df['age'].isnull()] # 获取age值缺失的行- 查找缺失值的位置，并返回缺失值行号以及列号
In [1]:
import pandas as pd
data = [[None, None, 90, 80],[57, 43, 89, 65],[78, 50, 67, 78],[None, 78, 90, 73],[67, 45, 78, 76],[77, 88, None, 45],[52, 110, 120, 99],[131, 13, 32, 12]]
index = ['语文', '英语', '数学', '政治', '物理', '化学', '生物', '地理']
column = ['张三', '李四', '王五', '周六']
data = pd.DataFrame(data,index=index,columns=column)
print(data)
print("=========================================================\n")
for columname in data.columns:
if data[columname].count() != len(data):
loc = data[columname][data[columname].isnull().values==True].index.tolist()
print('列名："{}", 第{}行位置有缺失值'.format(columname,loc))
Out[1]:
张三 李四 王五 周六
语文 NaN NaN 90.0 80
英语 57.0 43.0 89.0 65
数学 78.0 50.0 67.0 78
政治 NaN 78.0 90.0 73
物理 67.0 45.0 78.0 76
化学 77.0 88.0 NaN 45
生物 52.0 110.0 120.0 99
地理 131.0 13.0 32.0 12
=========================================================
列名："张三", 第['语文', '政治']行位置有缺失值
列名："李四", 第['语文']行位置有缺失值
列名："王五", 第['化学']行位置有缺失值df = df.dropna() # 删除含有缺失值的行
df = df.dropna(how = 'all') # 删除空白行，只删除那些全为空值的行
df.dropna(how = 'any') # 删除所有含缺失值的行
df = df.fillna(value = 0) # 补齐法(赋值0)
df = df.fillna(method = 'ffill') # 补齐法(向前填充)
df = df.fillna(method = 'bfill') # 补齐法(向后填充)
df = df.fillna({'性别':'男'}) # 对某列填充，只对性别列缺失值补充为男df.describe() # 描述性统计
df.head() # 查看表头
df.head(4) # 查看前4行
df.tail() # 查看表尾
df.info() # 输出整个表中所有列的数据类型。- 显示索引与列名
In [1]: df.index
Out[1]:
DatetimeIndex(['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04',
'2013-01-05', '2013-01-06'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')
In [2]: df.columns
Out[2]: Index(['A', 'B', 'C', 'D'], dtype='object')df['A'] ;df[['f1','f2']] # 获取单列,多列
df.values # 获取序列值
df.shape # 获取行列数
df.loc[0:5, ['f1', 'f2']] # 通过标签同时在两个轴上切片
df['age'].sum() # 计算age列的总和
df['stkcd'].value_counts() # 计算stkcd的每个股票代码的数量- 获取某列/某几列
In [8]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,5))
In [9]: df
Out[9]:
0 1 2 3 4
0 -0.696858 0.333139 -0.573525 0.014137 -0.238860
1 -1.891888 0.200042 -0.119071 0.606198 0.836731
2 0.247054 -0.617390 -0.499058 0.286085 -0.733036
3 -0.561588 -0.237216 -0.059110 -0.442450 -1.923475
4 1.933672 0.380029 -0.041450 -1.292448 1.416120
In [10]: df.iloc[:,[0,1]]
Out[10]:
0 1
0 -0.696858 0.333139
1 -1.891888 0.200042
2 0.247054 -0.617390
3 -0.561588 -0.237216
4 1.933672 0.380029
In [11]: df.iloc[1:4,1:3]
Out[11]:
1 2
1 0.200042 -0.119071
2 -0.617390 -0.499058
3 -0.237216 -0.059110df[(df['开盘价']>4100)&(df['收盘价']<=4200)] # 条件性截取
df[df['列名'].isin(['相应的值'])] # 获取某值所在的行
df[df['列名'].isin(['相应的值'])].index # 获取某值所在的行号
df['name'].unique() # 获取某列唯一值- 列表达式：df.query('a<b')，可以用&表示与；|表示逻辑或
In [1]:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),columns=list('ab'))
In [2]: df
Out[2]:
a b
0 -0.482305 -1.708220
1 -0.736760 0.820898
2 -0.875194 -0.086371
3 0.572075 0.791663
4 -0.918758 1.286178
5 0.983193 -0.252690
6 0.377285 0.624212
7 0.611985 -1.793063
8 -0.289774 -1.262484
9 -1.300345 -0.418877
In [3]: df.query('a < b')
Out[3]:
a b
1 -0.736760 0.820898
2 -0.875194 -0.086371
3 0.572075 0.791663
4 -0.918758 1.286178
6 0.377285 0.624212
9 -1.300345 -0.418877df = df.TIn [87]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
In [88]: df
Out[88]:
A B C D
0 1.346061 1.511763 1.627081 -0.990582
1 -0.441652 1.211526 0.268520 0.024580
2 -1.577585 0.396823 -0.105381 -0.532532
3 1.453749 1.208843 -0.080952 -0.264610
4 -0.727965 -0.589346 0.339969 -0.693205
5 -0.339355 0.593616 0.884345 1.591431
6 0.141809 0.220390 0.435589 0.192451
7 -0.096701 0.803351 1.715071 -0.708758
In [89]: s = df.iloc[3]
In [90]: df.append(s, ignore_index=True)
Out[90]:
A B C D
0 1.346061 1.511763 1.627081 -0.990582
1 -0.441652 1.211526 0.268520 0.024580
2 -1.577585 0.396823 -0.105381 -0.532532
3 1.453749 1.208843 -0.080952 -0.264610
4 -0.727965 -0.589346 0.339969 -0.693205
5 -0.339355 0.593616 0.884345 1.591431
6 0.141809 0.220390 0.435589 0.192451
7 -0.096701 0.803351 1.715071 -0.708758
8 1.453749 1.208843 -0.080952 -0.264610- 查看数据类型
df.dtypes # 对所有列数据进行查看
df['日期'].dtype # 对某列进行查看- 更改数据类型
df['Chinese'].astype('str')
df['Chinese'].astype(np.int64)df = df.drop('行名或列名', axis = 0) # 删除第0行,当axis=1表示删除某列,默认axis=0
df = df.drop(columns=['Chinese']) # 删除某列
df = df.drop(index=['80']) # 删除某行apply()对某一行或列中的元素执行相同的函数操作，applymap()对每一个元素执行相同的函数操作。
df['C1'].apply(lambda x:x+1) # 对C1列元素加1
df.applymap(lambda x:x+1) # 对df里的每个元素都加1
df.apply(lambda x:x.sum(), axis=1) # 生成加总列
df.apply(lambda x:x.sum(), axis=0) # 生成加总行df.rename({1: 2, 2: 4}, axis='index') # 重命名行名
df.rename(index=str, columns={"A": "a", "B": "c"}) # 重命名列名- 将priority列中的yes, no替换为布尔值True, False
df['priority'] = df['priority'].map({'yes': True, 'no': False})- 将animal列中的snake替换为python
df['animal'] = df['animal'].replace('snake', 'python')- 按轴排序，axis=1表示列指标，0表示行标；ascending为True表示正序
df.sort_index(axis=1, ascending=True)- 按某列值排序
df.sort_values(by='B', ascending=True)- 先按age降序排列，后按visit升序排列
df.sort_values(by=['age','visit'],ascending[False,True])In [91]: df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
....: 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
....: 'B': ['one', 'one', 'two', 'three',
....: 'two', 'two', 'one', 'three'],
....: 'C': np.random.randn(8),
....: 'D': np.random.randn(8)})
....:
In [92]: df
Out[92]:
A B C D
0 foo one -1.202872 -0.055224
1 bar one -1.814470 2.395985
2 foo two 1.018601 1.552825
3 bar three -0.595447 0.166599
4 foo two 1.395433 0.047609
5 bar two -0.392670 -0.136473
6 foo one 0.007207 -0.561757
7 foo three 1.928123 -1.623033先分组，再用 sum()函数计算每组的汇总数据：
In [93]: df.groupby('A').sum()
Out[93]:
C D
A
bar -2.802588 2.42611
foo 3.146492 -0.63958多列分组后，生成多层索引，也可以应用 sum 函数：
In [94]: df.groupby(['A', 'B']).sum()
Out[94]:
C D
A B
bar one -1.814470 2.395985
three -0.595447 0.166599
two -0.392670 -0.136473
foo one -1.195665 -0.616981
three 1.928123 -1.623033
two 2.414034 1.600434df.iterrows() # 对行遍历
df.insect(2,'name',['liming','xiaoming') # 插入一个新的列
df['Chinese'] = df['Chinese'].map(str.strip) # 删除数据两边空格
df.loc[i,'appoint2'] = 0 # 按行列号赋值
df.rolling(window=窗口数,axis=0或1).统计量函数(axis=0或1) # 移动窗口函数
df.cut(df['年龄'],3,bins = [0,3,6,10]) # 区间切分time = pd.Series([1,2],index = ['1994','1995']) # 创建时间序列{'a':1, 'b':2})
time = pd.Series({'a':1, 'b':2})
data = pd.DataFrame(data,index,columns) # 创建数据框- 用索引自动对齐新增列的数据：
In [45]: s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6], index=pd.date_range('20130102', periods=6))
In [46]: s1
Out[46]:
2013-01-02 1
2013-01-03 2
2013-01-04 3
2013-01-05 4
2013-01-06 5
2013-01-07 6
Freq: D, dtype: int64
In [47]: df['F'] = s1merge(left ,right,
how='inner' ,on=None,
left_on=None ,right_on=None,
leftindex=False ,right_index=False,
sort=False ,suffixes=('x','_y'),
copy=True ,indicator=False,
validate=None)| 参数 | 含义 |
|---|---|
| left | 参与合并的左侧DataFrame |
| right | 参与合并的右侧DataFrame |
| how | 连接方式：'inner'（默认）；还有'outer'、'left'、'right' |
| on | 用于连接的列名，必须同时存在于左右两个DataFrame对象中，如果位指定，则以left和right列名的交集作为连接键 |
| left_on | 左侧DataFarme中用作连接键的列 |
| right_on | 右侧DataFarme中用作连接键的列 |
| left_index | 将左侧的行索引用作其连接键 |
| right_index | 将右侧的行索引用作其连接键 |
| sort | 根据连接键对合并后的数据进行排序，默认为True。有时在处理大数据集时，禁用该选项可获得更好的性能 |
| suffixes | 字符串值元组，用于追加到重叠列名的未尾，默认为（'_x','_y'）.例如，左右两个DataFrame对象都有'data'，则结果中就会出现'data_x'，'data_y' |
| copy | 设置为False，可以在某些特殊情况下避免将数据复制到结果数据结构中。默认总是赋值 |
其中how的连接方式：
| 连接方式 | 作用 |
|---|---|
| inner | 内连接,取交集 |
| outer | 取并集，并用nan填充 |
| left | 左连接， 左侧取全部，右侧取部分 |
| right | 右连接，左侧取部分，右侧取全部 |
df = pd.merge(df1,df2,on=['stkcd','year','name'],how='left') # 按左合并其中axis = 0为按行拼接，1位按列拼接；参数ignore_index等于True，这样就会生成一组新的索引，而不保留原表的索引；drop_duplicates用于删除重复值
concat([df1,df2], axis = 0, ignore_index = True)
concat([df1,df2]).drop_duplicates()ax = df.plot(figsize=(10,5))
fig = ax.get_figure()
fig.savefig('plot.png')df.plot(x='A',y='B',kind='line') # 制定x，y坐标| 参数 | 描述 |
|---|---|
| line | line plot（默认）折线图 |
| bar | vertical bar plot垂直条形图 |
| barh | horizontal bar plot 水平条形图 |
| hist | histogram直方图 |
| box | boxplot 箱线图 |
| kde | Kernel Density Estimation plot核密度图 |
| density | same as kde 核密度图 |
| area | area plot面积图 |
| pie | pie plot 饼图 |
| scatter | scatter plot散点图 |
| hexbin | hexbin plot六边形图 |
转自知乎:50道题玩转pandas
- 一个全数值DatraFrame，每个数字减去该行的平均数
df = pd.DataFrame(np.random.random(size=(5, 3)))
print(df)
df1 = df.sub(df.mean(axis=1), axis=0)
print(df1)- 一个有5列的DataFrame，求哪一列的和最小
df = pd.DataFrame(np.random.random(size=(5, 5)), columns=list('abcde'))
print(df)
df.sum().idxmin()- 给定DataFrame，求A列每个值的前3大的B的值的和
df = pd.DataFrame({'A': list('aaabbcaabcccbbc'),
'B': [12,345,3,1,45,14,4,52,54,23,235,21,57,3,87]})
print(df)
df1 = df.groupby('A')['B'].nlargest(3).sum(level=0)
print(df1)- 给定DataFrame，有列A, B，A的值在1-100（含），对A列每10步长，求对应的B的和
df = pd.DataFrame({'A': [1,2,11,11,33,34,35,40,79,99],
'B': [1,2,11,11,33,34,35,40,79,99]})
print(df)
df1 = df.groupby(pd.cut(df['A'], np.arange(0, 101, 10)))['B'].sum()
print(df1)- 给定DataFrame，将负值代替为同组的平均值
df = pd.DataFrame({'grps': list('aaabbcaabcccbbc'),
'vals': [-12,345,3,1,45,14,4,-52,54,23,-235,21,57,3,87]})
print(df)
def replace(group):
mask = group<0
group[mask] = group[~mask].mean()
return group
df['vals'] = df.groupby(['grps'])['vals'].transform(replace)
print(df)