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<>1.筛选数据
import pandas as pd data = {'co1': {'index1': 'a', 'index5': 'a', 'index2': 'a'
, 'index4': 'b', 'index3': 'b', 'index6': 'b'}, 'co2': {'index1': 0, 'index5': 1
, 'index2': 2, 'index4': 3, 'index3': 4, 'index6': 5}} df1 = pd.DataFrame(data=
data)
<>1.1 按轴标签.loc
df.loc[<行表达式>, <列表达式>]
如列表达式部分不传,将返回所有列,Series仅支持行表达式进行索引的部分loc操作通过索引和列的条件筛选出数据.如果仅返回一条数据,则类型为Series
print(df1.loc["index1":"index5", ['co1', 'co2']]) # 代表index1～index5行,co1,co2两列
print(df1.loc["index1"]) # 选择索引为index1的行 print(df1.set_index('co2').loc[0]) #
将co2作为索引,选择co2等于0的值 print(df1.loc[["index1", "index2"]]) print(df1.loc["index1":
"index5"]) # 索引切片，代表index1～index5行，包括index5,索引为数值时同理 print(df1.loc[:])
<>1.2按数字索引.iloc
利用df.iloc[<行表达式>, <列表达式>]格式可以使用数字索引,进行数据筛选只支持数字切片形式
<>1.3 取具体值.at/.iat
at类似于locdf.at[<索引>,<列名>]如果是一个Series,可以直接值入索引取到该索引的值iat和iloc一样,仅支持数字索引
print(df1.at["index1", 'co1']) # 注：索引是字符，需要加引号 print(df1.set_index('co2').at[1,
'index1']) # 将co2作为索引,获取新的具体值 print(df1.set_index('co2').co1.at[1]) #
指定列的值对应其他列的值 print(df1.co2.at["index1"]) # 指定列的对应索引的值
<>2.数据透视
数据透视表,顾名思义,是指它有“透视”数据的能力,可以找出大量复杂无关的数据的内在关系,将数据转化为有意义、有价值的信息,从而看到它所代表的事物的规律和本质
<>2.1 pivot()方法
index：作为新DataFrame的索引，取分组去重的值；如果不传入，则取现有索引。
columns：作为新DataFrame的列，取去重的值，当列和索引的组,合有多个值时会报错，需要使用pd.pivot_table()进行操作。
values：作为新DataFrame的值，如果指定多个，会形成多层索引；如果不指定，会默认为所有剩余的列 import pandas as pd df =
pd.DataFrame({ 'A':['a1', 'a1', 'a1', 'a2', 'a2', 'a2'], 'B':['b2', 'b2', 'b1',
'b1', 'b1', 'b1'], 'C':['c1', 'c1', 'c2', 'c2', 'c1', 'c1'], 'D':[1, 2, 3, 4, 5,
6] }) df ''' A B C D 0 a1 b2 c1 1 1 a1 b2 c1 2 2 a1 b1 c2 3 3 a2 b1 c2 4 4 a2
b1 c1 5 5 a2 b1 c1 6 ''' # 透视，指定索引、列、值 df.pivot(index='A', columns='B', values=
'C') ''' B b1 b2 b3 A a1 c1 c2 NaN a2 c4 NaN c3 a3 NaN c5 c6 ''' # 不指定值内容 df.
pivot(index='A', columns='B') ''' C D B b1 b2 b3 b1 b2 b3 A a1 c1 c2 NaN d1 d2
NaN a2 c4 NaN c3 d4 NaN d3 a3 NaN c5 c6 NaN d5 d6 '''
<>2.2 pivot_table()
data：要透视的DataFrame对象。 index：在数据透视表索引上进行分组的列。 values：要聚合的一列或多列。
columns：在数据透视表列上进行分组的列。 aggfunc：用于聚合的函数，默认是平均数mean。 fill_value：透视会以空值填充值。
margins：是否增加汇总行列。 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'A':['a1', 'a1', 'a1',
'a2', 'a2', 'a2'], 'B':['b2', 'b2', 'b1', 'b1', 'b1', 'b1'], 'C':['c1', 'c1',
'c2', 'c2', 'c1', 'c1'], 'D':[1, 2, 3, 4, 5, 6] }) df ''' A B C D 0 a1 b2 c1 1
1 a1 b2 c1 2 2 a1 b1 c2 3 3 a2 b1 c2 4 4 a2 b1 c1 5 5 a2 b1 c1 6 ''' # 透视 pd.
pivot_table(df, index='A', columns='B', values='D') ''' B b1 b2 A a1 3.0 1.5 a2
5.0 NaN '''
注意
如果对以上数据进行以A为索引,以B为列的整理透视df.pivot()操作,会报错,因为索引和列组合后有重复数据。需要将这些重复数据按一定的算法计算出来,pd.pivot_table()默认的算法是取平均值
# 高级聚合 pd.pivot_table(df, index=['A', 'B'], # 指定多个索引 columns=['C'], # 指定列
values='D', # 指定数据值 aggfunc=np.sum, # 指定聚合方法为求和 fill_value=0, # 将聚合为空的值填充为0
margins=True # 增加行列汇总 ) ''' C c1 c2 All A B a1 b1 0 3 3 b2 3 0 3 a2 b1 11 4 15
All 14 7 21 ''' # 使用多个聚合计算 pd.pivot_table(df, index=['A', 'B'], # 指定多个索引 columns
=['C'], # 指定列 values='D', # 指定数据值 aggfunc=[np.mean, np.sum] ) ''' mean sum C c1
c2 c1 c2 A B a1 b1 NaN 3.0 NaN 3.0 b2 1.5 NaN 3.0 NaN a2 b1 5.5 4.0 11.0 4.0 '''
df= pd.DataFrame({ 'A': ['a1', 'a1', 'a1', 'a2', 'a2', 'a2'], 'B': ['b2', 'b2',
'b1', 'b1', 'b1', 'b1'], 'C': ['c1', 'c1', 'c2', 'c2', 'c1', 'c1'], 'D': [1, 2,
3, 4, 5, 6], 'E': [9, 8, 7, 6, 5, 4] }) df ''' A B C D E 0 a1 b2 c1 1 9 1 a1 b2
c1 2 8 2 a1 b1 c2 3 7 3 a2 b1 c2 4 6 4 a2 b1 c1 5 5 5 a2 b1 c1 6 4 ''' #
为各列分别指定计算方法 pd.pivot_table(df, index=['A', 'B'], columns=['C'], aggfunc={'D': np
.mean, 'E': np.sum} ) ''' D E C c1 c2 c1 c2 A B a1 b1 NaN 3.0 NaN 7.0 b2 1.5
NaN 17.0 NaN a2 b1 5.5 4.0 9.0 6.0 '''
<>3.交叉表
交叉表(cross tabulation)是一个很有用的分析工具,是用于统计 分组频率的特殊透视表.简单来说,交叉表就是将两列或多列中不重复
的元素组成一个新的DataFrame,新数据的行和列交叉部分的值为其组合在原数据中的数量
# 基本语法 pd.crosstab(index, columns, values=None, rownames=None, colnames=None,
aggfunc=None, margins=False, margins_name: str = 'All', dropna: bool = True,
normalize=False) 参数说明如下。 index：传入列，如df['A']，作为新数据的索引。
columns：传入列，作为新数据的列，新数据的列为此列的去重 值。 values：可选，传入列，根据此列的数值进行计算，计算方法取
aggfunc参数指定的方法，此时aggfunc为必传。 aggfunc：函数，values列计算使用的计算方法。
rownames：新数据和行名，一个序列，默认值为None，必须与 传递的行数、组数匹配。 colnames：新数据和列名，一个序列，默认值为None；如果传
递，则必须与传递的列数、组数匹配。 margins：布尔值，默认值为False，添加行/列边距（小计）。 normalize：布尔值，{'all'，
'index'，'columns'}或{0,1}，默认值为 # 原数据 df = pd.DataFrame({ 'A':['a1', 'a1', 'a2',
'a2', 'a1'], 'B':['b2', 'b1', 'b2', 'b2', 'b1'], 'C':[1, 2, 3, 4, 5], }) df '''
A B C 0 a1 b2 1 1 a1 b1 2 2 a2 b2 3 3 a2 b2 4 4 a1 b1 5 ''' # 生成交叉表 pd.crosstab(
df['A'], df['B']) ''' B b1 b2 A a1 2 1 a2 0 2
注意
a1,b1组合有两个值 ,默认取第一个值
# 交叉表，归一化 pd.crosstab(df['A'], df['B'], normalize=True) ''' B b1 b2 A a1 0.4
0.2 a2 0.0 0.4 ''' # 交叉表，按列归一化 pd.crosstab(df['A'], df['B'], normalize='columns'
) ''' B b1 b2 A a1 1.0 0.333333 a2 0.0 0.666667
注意
归一化指对应值除以所有值的总和,让数据处于0～1的范围
# 交叉表，按C列的和进行求和聚合 pd.crosstab(df['A'], df['B'], values=df['C'], aggfunc=np.sum)
''' B b1 b2 A a1 7.0 1.0 a2 NaN 7.0
注意
a1,b1组合有两个值 ,aggfunc指定为求和
# 交叉表，增加汇总 pd.crosstab(df['A'], df['B'], values=df['C'], aggfunc=np.sum,
margins=True, margins_name='total') ''' B b1 b2 total A a1 7.0 1.0 8 a2 NaN 7.0
7 total 7.0 8.0 15 '''