本篇內(nèi)容介紹了“Pandas的功能及用法”的有關(guān)知識，在實(shí)際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

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1. 重要前言

做數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析技能入門階段存在一個(gè)普遍性的問題，很多憑著興趣入坑的同學(xué)，都能夠很快熟悉Python基礎(chǔ)語法，然后不約而同的一頭扎進(jìn)《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》這本經(jīng)典之中，硬著頭皮啃完之后，好像自己什么都會了一點(diǎn)，然而實(shí)際操作起來既不知從何操起，又漏洞百出。

2. pandas 簡介

江湖上流傳著這么一句話——分析不識潘大師（PANDAS），縱是老手也枉然。

Pandas是基于Numpy的專業(yè)數(shù)據(jù)分析工具，可以靈活高效的處理各種數(shù)據(jù)集，也是我們后期分析案例的神器。它提供了兩種類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，分別是DataFrame和Series，我們可以簡單粗暴的把DataFrame理解為Excel里面的一張表，而Series就是表中的某一列，后面學(xué)習(xí)和用到的所有Pandas騷操作，都是基于這些表和列進(jìn)行的操作（關(guān)于Pandas和Excel的形象關(guān)系，推薦張俊紅寫的《對比EXCEL，輕松學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析》)。

這里有一點(diǎn)需要強(qiáng)調(diào)，Pandas和Excel、SQL相比，只是調(diào)用和處理數(shù)據(jù)的方式變了，核心都是對源數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列的處理，在正式處理之前，更重要的是謀定而后動(dòng)，明確分析的意義，理清分析思路之后再處理和分析數(shù)據(jù)，往往事半功倍。

3. 創(chuàng)建、讀取、存儲

1、創(chuàng)建

在Pandas中我們想要構(gòu)造下面這一張表應(yīng)該如何操作呢？

別忘了，第一步一定是先導(dǎo)入我們的庫——import pandas as pd

構(gòu)造DataFrame最常用的方式是字典+列表，語句很簡單，先是字典外括，然后依次打出每一列標(biāo)題及其對應(yīng)的列值（此處一定要用列表），這里列的順序并不重要：

import pandas as pdimport numpy as npprint(pd.__version__)df1 = pd.DataFrame({
   
   
   '工資':[5000,7000,9000,8500],'績效分':[60,84,98,91],'備注':['不及格','良好','最佳','優(yōu)秀']},   index=['老王','小劉','小趙','老龔'])df1

左邊是jupyter notebook中dataframe的樣子，如果對應(yīng)到excel中，他就是右邊表格的樣子，通過改變columns,index和values的值來控制數(shù)據(jù)。
PS: 如果我們在創(chuàng)建時(shí)不指定index，系統(tǒng)會自動(dòng)生成從0開始的索引。

2、 讀取

更多時(shí)候，我們是把相關(guān)文件數(shù)據(jù)直接讀進(jìn)PANDAS中進(jìn)行操作，這里介紹兩種非常接近的讀取方式，一種是CSV格式的文件，一種是EXCEL格式（.xlsx和xls后綴）的文件。
讀取csv文件：

df2 = pd.read_csv("/home/kg/liujinjie/phonebook/流量練習(xí)數(shù)據(jù).csv",engine="python")df2.head()

engine是使用的分析引擎，讀取csv文件一般指定python避免中文和編碼造成的報(bào)錯(cuò)。而讀取Excel文件，則是一樣的味道：

df2 = pd.read_exce.("/home/kg/liujinjie/phonebook/流量練習(xí)數(shù)據(jù).xls")df2.head()

非常easy，其實(shí)read_csv和read_excel還有一些參數(shù)，比如header、sep、names等等，大家可以做額外了解。實(shí)踐中數(shù)據(jù)源的格式一般都是比較規(guī)整的，更多情況是直接讀取。

3、存儲

存儲起來一樣非常簡單粗暴且相似：

df2.to_csv("/home/kg/liujinjie/phonebook/sowhat.csv")df3.to_excel("/home/kg/liujinjie/phonebook/sowhat.xlsx")

4、數(shù)據(jù)源

流量來源	來源明細(xì)	訪客數(shù)	支付轉(zhuǎn)化率	客單價(jià)
一級	-A	35188	9.98%	54.3
一級	-B	28467	11.27%	99.93
一級	-C	13747	2.54%	0.08
一級	-D	5183	2.47%	37.15
一級	-E	4361	4.31%	91.73
一級	-F	4063	11.57%	65.09
一級	-G	2122	10.27%	86.45
一級	-H	2041	7.06%	44.07
一級	-I	1991	16.52%	104.57
一級	-J	1981	5.75%	75.93
一級	-K	1958	14.71%	85.03
一級	-L	1780	13.15%	98.87
一級	-M	1447	1.04%	80.07
二級	-A	39048	11.60%	91.91
二級	-B	3316	7.09%	66.28
二級	-C	2043	5.04%	41.91
三級	-A	23140	9.69%	83.75
三級	-B	14813	20.14%	82.97
四級	-A	216	1.85%	94.25
四級	-B	31	0.00%
四級	-C	17	0.00%
四級	-D	3	0.00%

4. 快速認(rèn)識數(shù)據(jù)

這里以我們的案例數(shù)據(jù)為例，迅速熟悉查看N行，數(shù)據(jù)格式概覽以及基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

1、查看數(shù)據(jù)，掐頭看尾

很多時(shí)候我們想要對數(shù)據(jù)內(nèi)容做一個(gè)總覽，用df.head()函數(shù)直接可以查看默認(rèn)的前5行，與之對應(yīng)，df.tail()就可以查看數(shù)據(jù)尾部的5行數(shù)據(jù)，這兩個(gè)參數(shù)內(nèi)可以傳入一個(gè)數(shù)值來控制查看的行數(shù)，例如df.head(10)表示查看前10行數(shù)據(jù)。

2、 格式查看

df.info()幫助我們一步摸清各列數(shù)據(jù)的類型，以及缺失情況：

3、統(tǒng)計(jì)信息概覽

df.describe() 快速計(jì)算數(shù)值型數(shù)據(jù)的關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，像平均數(shù)、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等等。

我們本來有5列數(shù)據(jù)，為什么返回結(jié)果只有兩列？那是因?yàn)?code>這個(gè)操作只針對數(shù)值型的列。其中count是統(tǒng)計(jì)每一列的有多少個(gè)非空數(shù)值，mean、std、min、max對應(yīng)的分別是該列的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值和最大值，25%、50%、75%對應(yīng)的則是分位數(shù)。

5. 列的基本處理方式

這里，我們采用SQL四大法寶的邏輯來簡單梳理針對列的基本處理方式——增、刪、選、改。

溫馨提示：使用Pandas時(shí)，盡量避免用行或者EXCEL操作單元格的思維來處理數(shù)據(jù)，要逐漸養(yǎng)成一種列向思維，每一列是同宗同源，處理起來是嗖嗖的快，just like HBase。

1、增

增加一列，用df[‘新列名’] = 新列值的形式，在原數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上賦值即可：

2、刪：

我們用drop函數(shù)制定刪除對應(yīng)的列，axis = 1表示針對列的操作，inplace為True，則直接在源數(shù)據(jù)上進(jìn)行修改，否則源數(shù)據(jù)會保持原樣。

3、選：

想要選取某一列怎么辦？df[‘列名’]即可：
選取多列呢？需要用列表來傳遞：df[[‘第一列’,‘第二列’,‘第三列’…]]

4、 改：

好事多磨，復(fù)雜的針對特定條件和行列的篩選、修改，放在后面結(jié)合案例細(xì)講，這里只講一下最簡單的更改：df[‘舊列名’] = 某個(gè)值或者某列值，就完成了對原列數(shù)值的修改。

6.常用數(shù)據(jù)類型及操作

1、字符串

字符串類型是最常用的格式之一了，Pandas中字符串的操作和原生字符串操作幾乎一毛一樣，唯一不同的是需要在操作前加上.str。

提示：我們最初用df2.info()查看數(shù)據(jù)類型時(shí)，非數(shù)值型的列都返回的是object格式，和str類型深層機(jī)制上的區(qū)別就不展開了，在常規(guī)實(shí)際應(yīng)用中，我們可以先理解為object對應(yīng)的就是str格式，int64對應(yīng)的就是int格式，float64對應(yīng)的就是float格式即可。

在案例數(shù)據(jù)中，我們發(fā)現(xiàn)來源明細(xì)那一列，可能是系統(tǒng)導(dǎo)出的歷史遺留問題，每一個(gè)字符串前面都有一個(gè)-符號，又丑又無用，所以把他給拿掉：

一般來說清洗之后的列是要替換掉原來列的：

2、 數(shù)值型

數(shù)值型數(shù)據(jù)，常見的操作是計(jì)算，分為與單個(gè)值的運(yùn)算，長度相等列的運(yùn)算。以案例數(shù)據(jù)為例，源數(shù)據(jù)訪客數(shù)我們是知道的，現(xiàn)在想把所有渠道的訪客都加上10000，怎么操作呢？

只需要選中訪客數(shù)所在列，然后加上10000即可，pandas自動(dòng)將10000和每一行數(shù)值相加，針對單個(gè)值的其他運(yùn)算（減乘除）也是如此。

列之間的運(yùn)算語句也非常簡潔。源數(shù)據(jù)是包含了訪客數(shù)、轉(zhuǎn)化率和客單價(jià)，而實(shí)際工作中我們對每個(gè)渠道貢獻(xiàn)的銷售額更感興趣。（銷售額 = 訪客數(shù) X 轉(zhuǎn)化率 X 客單價(jià)）

對應(yīng)操作語句：df[‘銷售額’] = df[‘訪客數(shù)’] * df[‘轉(zhuǎn)化率’] * df[‘客單價(jià)’]

但為什么瘋狂報(bào)錯(cuò)？

導(dǎo)致報(bào)錯(cuò)的原因，是數(shù)值型數(shù)據(jù)和非數(shù)值型數(shù)據(jù)相互計(jì)算導(dǎo)致的。PANDAS把帶%符號的轉(zhuǎn)化率識別成字符串類型，我們需要先拿掉百分號，再將這一列轉(zhuǎn)化為浮點(diǎn)型數(shù)據(jù)：

要注意的是，這樣操作，把9.98%變成了9.98，所以我們還需要讓支付轉(zhuǎn)化率除以100，來還原百分?jǐn)?shù)的真實(shí)數(shù)值：

然后，再用三個(gè)指標(biāo)相乘計(jì)算銷售額：

3、時(shí)間類型

PANDAS中時(shí)間序列相關(guān)的水非常深，這里只對日常中最基礎(chǔ)的時(shí)間格式進(jìn)行講解，對時(shí)間序列感興趣的同學(xué)可以自行查閱相關(guān)資料，深入了解。

以案例數(shù)據(jù)為例，我們這些渠道數(shù)據(jù)，是在2019年8月2日提取的，后面可能涉及到其他日期的渠道數(shù)據(jù)，所以需要加一列時(shí)間予以區(qū)分，在EXCEL中常用的時(shí)間格式是2019-8-3或者2019/8/3，我們用PANDAS來實(shí)現(xiàn)一下：
在實(shí)際業(yè)務(wù)中，一些時(shí)候PANDAS會把文件中日期格式的字段讀取為字符串格式，這里我們先把字符串2019-8-3賦值給新增的日期列，然后用to_datetime()函數(shù)將字符串類型轉(zhuǎn)換成時(shí)間格式：

轉(zhuǎn)換成時(shí)間格式（這里是datetime64）之后，我們可以用處理時(shí)間的思路高效處理這些數(shù)據(jù)，比如，我現(xiàn)在想知道提取數(shù)據(jù)這一天離年末還有多少天（‘2020-12-31’），直接做減法（該函數(shù)接受時(shí)間格式的字符串序列，也接受單個(gè)字符串）：
最后我們一起快速回顧下：

第一步，我們先了解PANDAS到底是個(gè)什么東西。
第二步，學(xué)習(xí)如何構(gòu)建、讀入存儲數(shù)據(jù)。
第三步，拿到數(shù)據(jù)之后，怎么樣快速查看數(shù)據(jù)。
第四步，對數(shù)據(jù)有了基礎(chǔ)了解，就可以進(jìn)行簡單的增刪選改了。
第五步，在了解基礎(chǔ)操作之后，對Pandas中基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型進(jìn)行了初步照面。

“Pandas的功能及用法”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！

分享名稱：Pandas的功能及用法
轉(zhuǎn)載源于：http://chinadenli.net/article40/geogeo.html

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