读取数据

python">import pandas as pd

# df = pd.read_excel('https://xxxx/xxx//xx.xslx') # 读取网络数据
# df = pd.read_excel(r'd:\data\xx.xslx')  # 读取本地文件
# 如果是csv文件，用read_csv()函数
df = pd.read_csv('seaborn/iris.csv')

查看数据

python">df.head()  # 前5条记录
df.tail()  # 后5条记录
df.sample(5)# 随机5条记录
df[10:15]  # 10~14记录

验证数据

python"># df.shape        # 查看行数与列树数（注意是属性，不是函数）
# df.info()       # 查看索引、类型、内存信息
# df.describe()   # 查看数字列的汇总信息
# df.dtypes       # 查看各字段类型
# df.axes         # 查看数据行、列名
df.columns      # 查看列名

建立索引

python">df.set_index('species',inplace=True) # 指定species 列为索引

选取数据、排序等

python">## 列选择
# df['sepal_length'] # 通过列名筛选
# df.sepal_length    # 同上
# df[['sepal_length','sepal_width']] # 选择多列，注意数组写法
# df.loc[:,['sepal_length','sepal_width']] # df.loc［x,y］是—个非常强大的数据选择函数,其中x代表行，y代表列。df.iloc[x,y] 与df.locl类似，使用的是自然索引

## 行选择
# df[df.index == 'setosa'] # 指定行索引
# df[0:3] # 使用自然索引，类似切片
# df[0:10:2] #前10个中每两个取一个 
# df.iloc[0:10,:] #取前十个

## 行、列选择
# df.loc['setosa','sepal_length':'petal_length'] # 'sepal_length':'petal_length'表示列范围

## 排序
# df.sort_values('sepal_length')  # 按照sepal_length升序排列
df.sort_values('sepal_length',ascending=False) # 按照sepal_length降序排列

分组聚合

python"># df.groupby('species') # 按照行索引分组  species是行索引名称
# df.groupby('species').sum() # 分组计算各列数值的总和
df.groupby('species').agg({
    'sepal_length':sum,      # 总和
    'sepal_width': 'count',  # 数量
    'petal_length': 'mean',  # 均值
    'petal_length':max       # 最大值
})

pandas__73">pandas 数据结构

numpy

NumPy（Numeric Python）是Python的科学计算包，提供多维数组、蒙版数组、矩阵等对象，用于对数组进行快速便捷操作，包括数学、逻辑、形状处理、排序、傅里叶变换、线性代数等。

由于NumPy对数据进行向量化描述，没有任何显式的循环操作，所以执行速度更快，代码更加简洁优雅，出错率更低。NumPy提供了两个基本的对象：

• ndarray ：存储数据的多维数组
• ufunc ：对数组进行处理的函数

使用NumPy需要先导入,约定俗成地为它起别名np。

数据类型

np.int64 有符号64位整形

np.float32 标准双精度浮点型

np.complex 由128位浮点数组组成的复数类型

np.bool bool类型（True 或 False）

np.object Python 中的object类型

np.string 固定长度的string类型

np.unicode 固定长度的unicode类型

np.NaN np.float的子类型，可以认为是None，但又能参与数字运算

np.nan 同 np.nan

Series

Series（系数、数列、序列）是一个带有标签的一维数组，这一系列连续的数据代表了一定的业务意义。

DataFrame

DataFrame意为数据框，它就像一个存放数据的架子，有多行多列，每个数据在一个格子里，每个格子有自己的编号。

常见数据类型：

• float
• int
• bool
• datetime64[ns]
• datetime64[ns,tz]
• timedelta64[ns]
• timedelta[ns]
• category
• object
• string

数据检测：注意s参数表示一个Series

• pd.api.types.is_bool_dtype(s)
• pd.api.types.is_int64_dtype(s)
• …

索引

• 索引（index）：行和列上的标签，标识二维数据坐标的行索引和列索引，默认情况下，指的是每一行的索引。列索引又被称为字段名，表头。
• 自然索引、数字索引：行和列的0~n（n为数据长度-1）形式的索引，数据天然具有的索引形式。
• 标签（label）：行索引和列索引，如果是Series，那只能是它行上的索引。
• 轴（axis）：仅用在DataFrame结构中，代表数据的方向，如行和列，用0代表列（默认），1代表行。