13 - Pandas核心语法[3]

“DataFrame 是 Pandas 的核心数据结构，支持多种数据类型和灵活的操作方式。无论是嵌套字典、NumPy 数组还是 CSV 文件，都可以轻松转换为 DataFrame，助你快速完成数据分析任务。”

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1. 快速探索 DataFrame

1.1. 创建 DataFrame

DataFrame 含有一组有序且有命名的列，每一列可以是不同的数据类型（数值、字符串、布尔值等）。DataFrame 既有行索引也有列索引，可以看作由共用同一个索引的Series组成的字典。虽然DataFrame是二维的，但利用层次化索引，仍然可以用其表示更高维度的表格型数据。如果你使用的是Jupyter notebook，pandas的DataFrame 对象将会展示为对浏览器更为友好的HTML表格。

1.1.1. 传入一个由等长列表或Numpy数组构成的字典

import pandas as pd
data = {"state":["Ohio","Ohio","Ohio","Nevada","Nevada","Nevada"],
       "year":[2000,2001,2002,2003,2004,2005],
       "pop":[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9,3.2]}
frame = pd.DataFrame(data)
frame

生成的DataFrame会自动加上索引（和Series一样），且全部列会按照data键（键的顺序取决于在字典中插入的顺序）的顺序有序排列。 （如果你使用的是Jupyter notebook，pandas的DataFrame对象会展示为对浏览器更为友好的HTML表格）

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对于特别大的DataFrame，可以使用head方法，只展示前5行。相似地，tail方法会返回最后5行。

print(frame.head())
print(frame.tail())

下面还有几种创建DataFrame的情况：

# 如果指定了列的顺序，则DataFrame的列就会按照指定顺序进行排列
frame1 = pd.DataFrame(data=data,columns=["year","state","pop"])

# 如果字典中不包括传入的列，就会在结果中产生缺失值
frame2 = pd.DataFrame(data=data,columns=["year","state","pop","debt"])

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1.1.2. 传入嵌套字典

如果将嵌套字典传给DataFrame，pandas就会将外层字典的键解释为列，将内层字典的键解释为行索引。

populations = {"Ohio":{2000:1.5,2001:1.7,2002:3.6},"Nevada":{2001:2.4,2002:2.9}}
frame3 = pd.DataFrame(populations)
frame3

使用类似于Numpy数组的方法，可以对 DataFrame 进行转置（交换行和列）：

frame3.T

内层字典的键被合并后形成了结果的索引。如果明确指定了索引，则不会这样：

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pd.DataFrame(populations,index=["2001","2002","2003"])

由Series组成的字典差不多也是一样的用法：

pdata = {"Ohio":frame3["Ohio"][:-1],"Nevada":frame3["Nevada"][:2]}
pd.DataFrame(pdata)

可以向DataFrame构造器输入的数据：

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类型	说明
​字典 (Dict)	键为列名，值为列表、NumPy 数组或 Series。每列的长度必须一致。
​列表 (List)	列表中的每个元素是一个字典，字典的键为列名，值为对应列的数据。
​NumPy 数组	二维数组，每行对应 DataFrame 的一行，每列对应 DataFrame 的一列。
​Series	单个 Series 可以构造单列的 DataFrame，多个 Series 可以构造多列。
​结构化数组	NumPy 的结构化数组，字段名对应 DataFrame 的列名。
​其他 DataFrame	可以通过复制另一个 DataFrame 来创建新的 DataFrame。
​CSV 文件	通过 pd.read_csv() 读取 CSV 文件并转换为 DataFrame。
​Excel 文件	通过 pd.read_excel() 读取 Excel 文件并转换为 DataFrame。
​JSON 数据	通过 pd.read_json() 读取 JSON 数据并转换为 DataFrame。
​SQL 查询结果	通过 pd.read_sql() 读取 SQL 查询结果并转换为 DataFrame。
​HTML 表格	通过 pd.read_html() 从 HTML 页面中提取表格并转换为 DataFrame。
​剪贴板数据	通过 pd.read_clipboard() 从剪贴板中读取数据并转换为 DataFrame。

如果设置了DataFrame的index和columns的name属性，则这些信息也会显示出来：

frame3.index.name = "year"
frame3.columns.name = "state"
frame3

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# 二维的ndarray的DataFrame形式返回
frame3.to_numpy()

# 如果DataFrame各列的数据类型不同，则返回数组会选用能兼容所有列的数据类型：
frame2.to_numpy()

1.2. DataFrame 的合并和连接

在 Pandas 中，concat、join 和 merge 是用于合并和连接 DataFrame 的三种主要方法。它们各有不同的用途和适用场景，以下是详细说明。

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1.2.1. ​concat：基于轴的数据拼接

concat 主要用于沿指定轴（行或列）将多个 DataFrame 或 Series 拼接在一起。

参数说明：

• ​objs：需要拼接的 DataFrame 或 Series 列表。
• ​axis：拼接方向，0 表示按行拼接（默认），1 表示按列拼接。
• join：拼接方式，'outer'（默认，保留所有索引）或 'inner'（仅保留共同索引）。
• ignore_index：是否忽略原索引并生成新索引，默认为 False。
• keys：为拼接后的数据添加层次化索引。

示例：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})

# 按行拼接
result = pd.concat([df1, df2], axis=0)
print(result)

# 按列拼接
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result)

适用场景：

• 将多个结构相似的数据集简单堆叠在一起。
• 不需要基于键值匹配，只需按行或列拼接。

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1.2.2. merge：基于键值的合并

merge 用于根据一个或多个键将两个 DataFrame 合并在一起，类似于 SQL 中的 JOIN 操作。

参数说明：

• ​left：左侧的 DataFrame。
• right：右侧的 DataFrame。
• ​how：合并方式，可选 'inner'（默认，内连接）、'left'（左连接）、'right'（右连接）、'outer'（外连接）。
• ​on：用于合并的列名（键），必须在两个 DataFrame 中都存在。
• left_on/right_on：当两个 DataFrame 的键列名不同时，分别指定左侧和右侧的键列。
• suffixes：当两个 DataFrame 中存在重复列名时，用于区分的后缀。

示例：

df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'value1': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'C', 'D'], 'value2': [4, 5, 6]})

# 内连接
result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')
print(result)
# 外连接
result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')
print(result)

适用场景：

• 需要根据某些列（键）将两个表关联。
• 类似于 SQL 中的 JOIN，适合处理结构化数据。

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1.2.3. join：基于索引的合并

join 是基于索引将两个 DataFrame 合并在一起，是 merge 的简化版。 参数说明：

• other：要连接的另一个 DataFrame。
• ​on：用于连接的列名或索引。
• ​how：连接方式，可选 'left'（默认，左连接）、'right'（右连接）、'outer'（外连接）、'inner'（内连接）。
• ​lsuffix/rsuffix：当两个 DataFrame 中存在重复列名时，分别指定左侧和右侧的后缀。

示例：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}, index=['x', 'y'])
df2 = pd.DataFrame({'C': [5, 6], 'D': [7, 8]}, index=['x', 'y'])

# 基于索引的左连接
result = df1.join(df2, how='left')
print(result)

适用场景：

• 基于索引进行简单的数据合并。
• 适合处理索引对齐的数据。

方法	主要用途	适用场景	灵活性	性能
concat	基于轴的数据拼接	简单堆叠数据，结构相似的数据集	按行或列拼接	适合大规模数据
merge	基于键值的合并，类似于 SQL 的 JOIN	结构化数据，需要关联表	支持多种连接方式	适合小规模数据
join	基于索引的合并	索引对齐的数据	简化版 merge	适合简单操作

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1.3. 删除行和列

关键字del可以像在字典中那样删除列。

frame2["eastern"] = frame2["state"] = "ohio"
print(frame2)

del frame2["eastern"]
print(frame2.columns)

1.1.4. 定位、读取和修改

1.1.4.1. 获取列

通过类似于字典标记或点属性的方式，可以将DataFrame的列获取为一个Series。

print(frame2["state"])
print(frame2.year)

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如果列名包含空格或下划线以外的符号，是不能用点属性的方式访问的。

1.1.4.2. 修改列

import numpy as np
# 通过赋值的方法修改列
frame2["debt"] = 16.5
print(frame2)
frame2["debt"] = np.arange(6.)
print(frame2)

# 将列表和数组赋值给某个列
val = pd.Series([1.2,-1.5,-1.7],index=["two","four","five"])  # 长度必须与DataFrame保持一致
frame2["debt"] = val
print(frame2)

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1.1.4.2. 获取行（iloc和loc）

通过iloc和loc属性，也可以通过位置或名称的方式进行获取行。

print(frame2.loc[1])
print(frame2.iloc[2])

1.1.5. 转置

转置操作是将 DataFrame 的行和列进行互换，即将行变为列，列变为行。Pandas 提供了两种方法来实现转置：

• T 属性：直接调用 DataFrame.T 进行转置。
• ​transpose() 方法：通过 DataFrame.transpose() 实现转置。

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import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve'], 'Age': [28, 34, 29], 
        'City': ['London', 'New York', 'Sydney']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 T 属性转置
transposed_df = df.T
print(transposed_df)

# 使用 transpose() 方法转置
transposed_df = df.transpose()
print(transposed_df)

注意事项：

• 转置操作会改变 DataFrame 的结构，但不会修改原始数据。
• 如果 DataFrame 包含混合数据类型，转置后可能需要重新调整数据类型。

1.1.6. 重采样（resample）

重采样是将时间序列数据从一个频率转换为另一个频率的过程。Pandas 提供了 resample() 方法来实现重采样，支持以下两种类型：

• ​上采样（Upsampling）​：将低频数据转换为高频数据（如将日数据转换为小时数据）。
• ​下采样（Downsampling）​：将高频数据转换为低频数据（如将分钟数据转换为小时数据）。

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import pandas as pd

# 创建一个示例时间序列 DataFrame
data = {'date': pd.date_range(start='1/1/2020', periods=100, freq='D'),
        'price': range(100)}
df = pd.DataFrame(data)
df.set_index('date', inplace=True)

# 下采样：将日数据转换为月数据，并计算每月的平均价格
monthly_avg_price = df['price'].resample('M').mean()
print(monthly_avg_price)

# 上采样：将日数据转换为小时数据，并使用前向填充
hourly_price = df['price'].resample('H').ffill()
print(hourly_price)

注意事项：

• 重采样需要 DataFrame 的索引为时间类型。
• 可以使用 fillna() 或 interpolate() 方法处理缺失值。

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