👨?💻?作業中最近常用到pandas做資料處理和分析，總結了以下常用內容，
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pandas常用速查

引入依賴

# 匯入模塊
import pymysql
import pandas as pd
import numpy as np
import time

# 資料庫
from sqlalchemy import create_engine

# 可視化
import matplotlib.pyplot as plt
# 如果你的設備是配備Retina螢屏的mac，可以在jupyter notebook中，使用下面一行代碼有效提高影像畫質
%config InlineBackend.figure_format = 'retina'
# 解決 plt 中文顯示的問題 mymac
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS']
# 設定顯示中文 需要先安裝字體 aistudio
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默認字體
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用來正常顯示負號
import seaborn as sns
# notebook渲染圖片
%matplotlib inline
import pyecharts

# 忽略版本問題
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")  

# 下載中文字體
!wget https://mydueros.cdn.bcebos.com/font/simhei.ttf 
# 將字體檔案復制到 matplotlib'字體路徑
!cp simhei.ttf /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/Lib/python3,7/site-packages/matplotib/mpl-data/fonts.

# 一般只需要將字體檔案復制到系統字體田錄下即可,但是在 studio上該路徑沒有寫權限,所以此方法不能用 
# !cp simhei. ttf /usr/share/fonts/

# 創建系統字體檔案路徑
!mkdir .fonts
# 復制檔案到該路徑
!cp simhei.ttf .fonts/
!rm -rf .cache/matplotlib

演算法相關依賴

# 資料歸一化
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# kmeans聚類
from sklearn.cluster import KMeans
# DBSCAN聚類
from sklearn.cluster import DBSCAN
# 線性回歸演算法
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 邏輯回歸演算法
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 高斯貝葉斯
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
# 劃分訓練/測驗集
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 準確度報告
from sklearn import metrics
# 矩陣報告和均方誤差
from sklearn.metrics import classification_report, mean_squared_error

獲取資料

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/ry?charset=utf8')

# 查詢插入后相關表名及行數
result_query_sql = "use information_schema;"
engine.execute(result_query_sql)
result_query_sql = "SELECT table_name,table_rows FROM tables WHERE TABLE_NAME LIKE 'log%%' order by table_rows desc;"
df_result = pd.read_sql(result_query_sql, engine)

生成df

# list轉df
df_result = pd.DataFrame(pred,columns=['pred'])
df_result['actual'] = test_target
df_result

# df取子df
df_new = df_old[['col1','col2']]

# dict生成df
df_test = pd.DataFrame({'A':[0.587221, 0.135673, 0.135673, 0.135673, 0.135673], 
                        'B':['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
                        'C':[1, 2, 3, 4, 5]})

# 指定列名
data = pd.DataFrame(dataset.data, columns=dataset.feature_names)

# 使用numpy生成20個指定分布(如標準正態分布)的數
tem = np.random.normal(0, 1, 20)
df3 = pd.DataFrame(tem)

# 生成一個和df長度相同的亂數dataframe
df1 = pd.DataFrame(pd.Series(np.random.randint(1, 10, 135)))

重命名列

# 重命名列
data_scaled = data_scaled.rename(columns={'本體油位': 'OILLV'})

增加列

# df2df
df_jj2yyb['r_time'] = pd.to_datetime(df_jj2yyb['cTime'])

# 新增一列根據salary將資料分為3組
bins = [0,5000, 20000, 50000]
group_names = ['低', '中', '高']
df['categories'] = pd.cut(df['salary'], bins, labels=group_names)

缺失值處理

# 檢查資料中是否含有任何缺失值
df.isnull().values.any()

# 查看每列資料缺失值情況
df.isnull().sum()

# 提取某列含有空值的行
df[df['日期'].isnull()]

# 輸出每列缺失值具體行數
for i in df.columns:
    if df[i].count() != len(df):
        row = df[i][df[i].isnull().values].index.tolist()
        print('列名："{}", 第{}行位置有缺失值'.format(i,row))

# 眾數填充
heart_df['Thal'].fillna(heart_df['Thal'].mode(dropna=True)[0], inplace=True)

# 連續值列的空值用平均值填充
dfcolumns = heart_df_encoded.columns.values.tolist()
for item in dfcolumns:
    if heart_df_encoded[item].dtype == 'float':
       heart_df_encoded[item].fillna(heart_df_encoded[item].median(), inplace=True)

獨熱編碼

df_encoded = pd.get_dummies(df_data)

替換值

# 按列值替換
num_encode = {
    'AHD': {'No':0, "Yes":1},
}
heart_df.replace(num_encode,inplace=True)

洗掉列

df_jj2.drop(['coll_time', 'polar', 'conn_type', 'phase', 'id', 'Unnamed: 0'],axis=1,inplace=True)

資料篩選

# 取第33行資料
df.iloc[32]

# 某列以xxx字串開頭
df_jj2 = df_512.loc[df_512["transformer"].str.startswith('JJ2')]

df_jj2yya = df_jj2.loc[df_jj2["變壓器編號"]=='JJ2YYA']

# 提取第一列中不在第二列出現的數字
df['col1'][~df['col1'].isin(df['col2'])]

# 查找兩列值相等的行號
np.where(df.secondType == df.thirdType)

# 包含字串
results = df['grammer'].str.contains("Python")

# 提取列名
df.columns

# 查看某列唯一值（種類）
df['education'].nunique()

# 洗掉重復資料
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 某列等于某值
df[df.col_name==0.587221]
# df.col_name==0.587221 各行判斷結果回傳值(True/False)

# 查看某列唯一值及計數
df_jj2["變壓器編號"].value_counts()

# 時間段篩選
df_jj2yyb_0501_0701 = df_jj2yyb[(df_jj2yyb['r_time'] >=pd.to_datetime('20200501')) & (df_jj2yyb['r_time'] <= pd.to_datetime('20200701'))]

# 數值篩選
df[(df['popularity'] > 3) & (df['popularity'] < 7)]

# 某列字串截取
df['Time'].str[0:8]

# 隨機取num行
ins_1 = df.sample(n=num)

# 資料去重
df.drop_duplicates(['grammer'])

# 按某列排序(降序)
df.sort_values("popularity",inplace=True, ascending=False)

# 取某列最大值所在行
df[df['popularity'] == df['popularity'].max()]

# 取某列最大num行
df.nlargest(num,'col_name')
# 最大num列畫橫向柱形圖
df.nlargest(10).plot(kind='barh')

差值計算

# axis=0或index表示上下移動， periods表示移動的次數，為正時向下移，為負時向上移動，
print(df.diff( periods=1, axis=‘index‘))
print(df.diff( periods=-1, axis=0))
# axis=1或columns表示左右移動，periods表示移動的次數，為正時向右移，為負時向左移動，
print(df.diff( periods=1, axis=‘columns‘))
print(df.diff( periods=-1, axis=1))

# 變化率計算
data['收盤價(元)'].pct_change()

# 以5個資料作為一個資料滑動視窗，在這個5個資料上取均值
df['收盤價(元)'].rolling(5).mean()

資料修改

# 洗掉最后一行
df = df.drop(labels=df.shape[0]-1)

# 添加一行資料['Perl',6.6]
row = {'grammer':'Perl','popularity':6.6}
df = df.append(row,ignore_index=True)

# 某列小數轉百分數
df.style.format({'data': '{0:.2%}'.format})

# 反轉行
df.iloc[::-1, :]

# 以兩列制作資料透視
pd.pivot_table(df,values=["salary","score"],index="positionId")

# 同時對兩列進行計算
df[["salary","score"]].agg([np.sum,np.mean,np.min])

# 對不同列執行不同的計算
df.agg({"salary":np.sum,"score":np.mean})

時間格式轉換

# 時間戳轉時間字串
df_jj2['cTime'] =df_jj2['coll_time'].apply(lambda x: time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(x)))

# 時間字串轉時間格式
df_jj2yyb['r_time'] = pd.to_datetime(df_jj2yyb['cTime'])

# 時間格式轉時間戳
dtime = pd.to_datetime(df_jj2yyb['r_time'])
v = (dtime.values - np.datetime64('1970-01-01T08:00:00Z')) / np.timedelta64(1, 'ms')
df_jj2yyb['timestamp'] = v

設定索引列

df_jj2yyb_small_noise = df_jj2yyb_small_noise.set_index('timestamp')

折線圖

fig, ax = plt.subplots()
df.plot(legend=True, ax=ax)
plt.legend(loc=1)
plt.show()

plt.figure(figsize=(20, 6))
plt.plot(max_iter_list, accuracy, color='red', marker='o',
         markersize=10)
plt.title('Accuracy Vs max_iter Value')
plt.xlabel('max_iter Value')
plt.ylabel('Accuracy')

散點圖

plt.scatter(df[:, 0], df[:, 1], c="red", marker='o', label='lable0')   
plt.xlabel('x')  
plt.ylabel('y')  
plt.legend(loc=2)  
plt.show()  

柱狀圖

df = pd.Series(tree.feature_importances_, index=data.columns)
# 取某列最大Num行畫橫向柱形圖
df.nlargest(10).plot(kind='barh')

熱力圖

df_corr = combine.corr()
plt.figure(figsize=(20,20))
g=sns.heatmap(df_corr,annot=True,cmap="RdYlGn")

66個最常用的pandas資料分析函式

df #任何pandas DataFrame物件 
s #任何pandas series物件

從各種不同的來源和格式匯入資料

pd.read_csv(filename) # 從CSV檔案 
pd.read_table(filename) # 從分隔的文本檔案（例如CSV）中 
pd.read_excel(filename) # 從Excel檔案 
pd.read_sql(query, connection_object) # 從SQL表/資料庫中讀取 
pd.read_json(json_string) # 從JSON格式的字串，URL或檔案中讀取，
pd.read_html(url) # 決議html URL，字串或檔案，并將表提取到資料幀串列 
pd.read_clipboard() # 獲取剪貼板的內容并將其傳遞給 read_table() 
pd.DataFrame(dict) # 從字典中，列名稱的鍵，串列中的資料的值

匯出資料

df.to_csv(filename) # 寫入CSV檔案 
df.to_excel(filename) # 寫入Excel檔案 
df.to_sql(table_name, connection_object) # 寫入SQL表 
df.to_json(filename) # 以JSON格式寫入檔案

創建測驗物件

pd.DataFrame(np.random.rand(20,5))               # 5列20行隨機浮點數 pd.Series(my_list)                               # 從一個可迭代的序列創建一個序列 my_list 
df.index = pd.date_range('1900/1/30', periods=df.shape[0]) # 添加日期索引

查看、檢查資料

df.head(n)                       # DataFrame的前n行 
df.tail(n)                       # DataFrame的最后n行 
df.shape                         # 行數和列數 
df.info()                        # 索引，資料型別和記憶體資訊 
df.describe()                    # 數值列的摘要統計資訊 
s.value_counts(dropna=False)     # 查看唯一值和計數 
df.apply(pd.Series.value_counts) # 所有列的唯一值和計數

資料選取

使用這些命令選擇資料的特定子集，
df[col]               # 回傳帶有標簽col的列 
df[[col1, col2]]      # 回傳列作為新的DataFrame 
s.iloc[0]             # 按位置選擇 
s.loc['index_one']    # 按索引選擇 
df.iloc[0,:]          # 第一行 
df.iloc[0,0]          # 第一欄的第一元素

資料清理

df.columns = ['a','b','c']                  # 重命名列 
pd.isnull()                                 # 空值檢查，回傳Boolean Arrray 
pd.notnull()                                # 與pd.isnull() 相反 
df.dropna()                                 # 洗掉所有包含空值的行 
df.dropna(axis=1)                           # 洗掉所有包含空值的列 
df.dropna(axis=1,thresh=n)                  # 洗掉所有具有少于n個非null值的行 
df.fillna(x)                                # 將所有空值替換為x 
s.fillna(s.mean())                          # 用均值替換所有空值（均值可以用統計模塊中的幾乎所有函式替換 ） 
s.astype(float)                             # 將系列的資料型別轉換為float 
s.replace(1,'one')                          # 1 用 'one' 
s.replace([1,3],['one','three'])            # 替換所有等于的值 替換為所有1 'one' ，并 3 用 'three' df.rename(columns=lambda x: x + 1)          # 列的重命名 
df.rename(columns={'old_name': 'new_ name'})# 選擇性重命名 
df.set_index('column_one')                  # 更改索引 
df.rename(index=lambda x: x + 1)            # 大規模重命名索引

篩選，排序和分組依據

df[df[col] > 0.5]                      # 列 col 大于 0.5 df[(df[col] > 0.5) & (df[col] < 0.7)]  # 小于 0.7 大于0.5的行 
df.sort_values(col1)                   # 按col1升序對值進行排序 
df.sort_values(col2,ascending=False)   # 按col2 降序對值進行 排序 
df.sort_values([col1,col2],ascending=[True,False]) #按 col1 升序排序，然后 col2 按降序排序 
df.groupby(col)                        #從一個欄回傳GROUPBY物件 
df.groupby([col1,col2]) # 回傳來自多個列的groupby物件 
df.groupby(col1)[col2]                 # 回傳中的值的平均值 col2，按中的值分組 col1 （平均值可以用統計模塊中的幾乎所有函式替換 ） 
df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc=mean) # 創建一個資料透視表組通過 col1 ，并計算平均值的 col2 和 col3 
df.groupby(col1).agg(np.mean)          # 在所有列中找到每個唯一col1 組的平均值 
df.apply(np.mean)                      #np.mean() 在每列上應用該函式 
df.apply(np.max,axis=1)                # np.max() 在每行上應用功能

資料合并

df1.append(df2)                   # 將df2添加 df1的末尾 （各列應相同） 
pd.concat([df1, df2],axis=1)      # 將 df1的列添加到df2的末尾 （行應相同） 
df1.join(df2,on=col1,how='inner') # SQL樣式將列 df1 與 df2 行所在的列col 具有相同值的列連接起來，'how'可以是一個 'left'， 'right'， 'outer'， 'inner'

資料統計

df.describe()    # 數值列的摘要統計資訊 
df.mean()        # 回傳均值的所有列 
df.corr()        # 回傳DataFrame中各列之間的相關性 
df.count()       # 回傳非空值的每個資料幀列中的數字 
df.max()         # 回傳每列中的最高值 
df.min()         # 回傳每一列中的最小值 
df.median()      # 回傳每列的中位數 
df.std()         # 回傳每列的標準偏差

16個函式，用于資料清洗

# 匯入資料集
import pandas as pd

df ={'姓名':[' 黃同學','黃至尊','黃老邪 ','陳大美','孫尚香'],
     '英文名':['Huang tong_xue','huang zhi_zun','Huang Lao_xie','Chen Da_mei','sun shang_xiang'],
     '性別':['男','women','men','女','男'],
     '身份證':['463895200003128433','429475199912122345','420934199110102311','431085200005230122','420953199509082345'],
     '身高':['mid:175_good','low:165_bad','low:159_bad','high:180_verygood','low:172_bad'],
     '家庭住址':['湖北廣水','河南信陽','廣西桂林','湖北孝感','廣東廣州'],
     '電話號碼':['13434813546','19748672895','16728613064','14561586431','19384683910'],
     '收入':['1.1萬','8.5千','0.9萬','6.5千','2.0萬']}
df = pd.DataFrame(df)
df

1.cat函式

用于字串的拼接

df["姓名"].str.cat(df["家庭住址"],sep='-'*3)

2.contains

判斷某個字串是否包含給定字符

df["家庭住址"].str.contains("廣")

3.startswith/endswith

判斷某個字串是否以…開頭/結尾

# 第一個行的“ 黃偉”是以空格開頭的
df["姓名"].str.startswith("黃") 
df["英文名"].str.endswith("e")

4.count

計算給定字符在字串中出現的次數

df["電話號碼"].str.count("3")

5.get

獲取指定位置的字串

df["姓名"].str.get(-1)
df["身高"].str.split(":")
df["身高"].str.split(":").str.get(0)

6.len

計算字串長度

df["性別"].str.len()

7.upper/lower

英文大小寫轉換

df["英文名"].str.upper()
df["英文名"].str.lower()

8.pad+side引數/center

在字串的左邊、右邊或左右兩邊添加給定字符

df["家庭住址"].str.pad(10,fillchar="*")      # 相當于ljust()
df["家庭住址"].str.pad(10,side="right",fillchar="*")    # 相當于rjust()
df["家庭住址"].str.center(10,fillchar="*")

9.repeat

重復字串幾次

df["性別"].str.repeat(3)

10.slice_replace

使用給定的字串，替換指定的位置的字符

df["電話號碼"].str.slice_replace(4,8,"*"*4)

11.replace

將指定位置的字符，替換為給定的字串

df["身高"].str.replace(":","-")

12.replace

將指定位置的字符，替換為給定的字串(接受正則運算式)

• replace中傳入正則運算式，才叫好用；
• 先不要管下面這個案例有沒有用，你只需要知道，使用正則做資料清洗多好用；

df["收入"].str.replace("\d+\.\d+","正則")

13.split方法+expand引數

搭配join方法功能很強大

# 普通用法
df["身高"].str.split(":")
# split方法，搭配expand引數
df[["身高描述","final身高"]] = df["身高"].str.split(":",expand=True)
df
# split方法搭配join方法
df["身高"].str.split(":").str.join("?"*5)

14.strip/rstrip/lstrip

去除空白符、換行符

df["姓名"].str.len()
df["姓名"] = df["姓名"].str.strip()
df["姓名"].str.len()

15.findall

利用正則運算式，去字串中匹配，回傳查找結果的串列

• findall使用正則運算式，做資料清洗，真的很香！

df["身高"]
df["身高"].str.findall("[a-zA-Z]+")

16.extract/extractall

接受正則運算式，抽取匹配的字串(一定要加上括號)

df["身高"].str.extract("([a-zA-Z]+)")
# extractall提取得到復合索引
df["身高"].str.extractall("([a-zA-Z]+)")
# extract搭配expand引數
df["身高"].str.extract("([a-zA-Z]+).*?([a-zA-Z]+)",expand=True)