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一. Pandas DataFrame简介

• Pandas是用于数据分析的开源Python库，可以实现数据加载，清洗，转换，统计处理，可视化等功能
• DataFrame和Series是Pandas最基本的两种数据结构
• DataFrame用来处理结构化数据（SQL数据表，Excel表格）
• Series用来处理单列数据，也可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典或集合

二. 加载数据集

1. 目的

• 做数据分析首先要加载数据，并查看其结构和内容，对数据有初步的了解
• 查看行，列数据分布情况
• 查看每一列中存储信息的类型

2. 步骤

① 导包

② 加载csv

df = pd.read_csv('data/scientists.csv')
df.head()

csv文件：Comma-Separated Values
也可以通过指定分隔符加载tsv文件

df = pd.read_csv('data/scientists.tsv', sep='\t')
df.head()

tsv文件 Tab-Separated Values

③ 查看数据类型及属性

• 查看df类型

  type(df) 
  

    pandas.core.frame.DataFrame
  

• 查看df的shape属性，可以获取DataFrame的行数，列数

  df.shape
  

    (8, 5)
  

• 查看df的columns属性，获取DataFrame中的列名

  df.columns
  

    Index(['Name', 'Born', 'Died', 'Age', 'Occupation'], dtype='object')
  

  df.index
  

    Index(['Name', 'Born', 'Died', 'Age', 'Occupation'], dtype='object')
  

• 查看df的dtypes属性，获取每一列的数据类型

  df.dtypes
  

    Name          objectBorn          objectDied          objectAge            int64Occupation    objectdtype: object
  

  df.info()
  

  

  df.info()
  

  

  df.describe()
  

  

④ Pandas与Python常用数据类型对照

三. 查看部分数据

1. 根据列名加载部分列数据

① 加载一列数据，通过df[‘列名’]方式获取

df = pd.read_csv('data/nobel_prizes.csv')    
df

country_df = df['category']
country_df

② 加载多列数据，通过df[[‘列名1’,‘列名2’,…]]

注意这里是两层[] 可以理解为 df[列名的list]

subset = df[['category','year']]
subset

2. 按行加载部分数据

① head()

df.head()

③ tail()

df.tail(n=1)

② loc:通过行索引获取指定行数据

行索引介绍
先打印前5行数据 观察第一列
print(df.head())
最左边一列是行号，也就是DataFrame的行索引
Pandas默认使用行号作为行索引

loc属性传入行索引，来获取DataFrame的部分数据（一行，或多行）

④ loc:通过索引标签获取指定多行数据

df.loc[0]
df.loc[99]
last_row_index = df.index[-1]
df.loc[last_row_index]

⑤ iloc:通过行号获取行数据

在当前案例中，使用iloc 和 loc效果是一样的
需要注意的是，iloc传入的是索引的序号，loc是索引的标签
使用iloc时可以传入-1来获取最后一行数据，使用loc的时候不行

df.iloc[-1]

3. 获取指定行/列数据

① loc和iloc属性既可以用于获取列数据，也可以用于获取行数据

df.loc[[行]，[列]]
df.iloc[[行]，[列]]

df = pd.read_csv('data/scientists.csv')
df

df.loc[[0],['Name']]

df.iloc[[0],[0]]

② 使用 loc 获取数据中的1列/几列

df.loc[[所有行],[列名]]
取出所有行，可以使用切片语法 df.loc[ : , [列名]]

df.loc[:,['Name']]

df.loc[:,['Name','Age']]

③ 使用 iloc 获取数据中的1列/几列

df.iloc[:,[列序号]] # 列序号可以使用-1代表最后一列

df.iloc[:,[1,3,-1]]

④ 如果loc 和 iloc 传入的参数弄混了，会报错

loc 只能接受行/列 的名字，
iloc只能接受行/列的序号

⑤ 通过range 生成序号，结合iloc 获取连续多列数据

tmp_range = list(range(4))
print(tmp_range)
df.iloc[:, tmp_range]

tmp_range = list(range(1,3))
print(tmp_range)
df.iloc[:, tmp_range]

⑥ 在 iloc中使用切片语法获取几列数据

顾头不顾尾

df.iloc[:,2:4]

df.iloc[:,0:4:2]

⑦ 使用 loc/iloc 获取指定行，指定列的数据

df.loc[0,'Name']
df.iloc[0,0]

'Rosaline Franklin'

⑧ 获取多行多列

df.loc[2:6,['Name','Age']]

df.iloc[2:6,[0,3]]

四. 分组和聚合计算

1. 分组和聚合介绍

• 在我们使用Excel或者SQL进行数据处理时，Excel和SQL都提供了基本的统计计算功能
• 当我们再次查看gapminder数据的时候，可以根据数据提出几个问题
  • 每一年的平均预期寿命是多少？每一年的平均人口和平均GDP是多少？
  • 如果我们按照大洲来计算，每年个大洲的平均预期寿命，平均人口，平均GDP情况又如何？
  • 在数据中，每个大洲列出了多少个国家和地区？

2. 分组方式

• 对于上面提出的问题，需要进行分组-聚合计算
  • 先将数据分组（每一年的平均预期寿命问题 按照年份将相同年份的数据分成一组）
  • 对每组的数据再去进行统计计算如，求平均，求每组数据条目数（频数）等
  • 再将每一组计算的结果合并起来
• 可以使用DataFrame的groupby方法完成分组/聚合计算

df.groupby('year')['lifeExp'].mean()

• 将前面一行代码拆开，逐步分析
  • 通过df.groupby(‘year’)先创一个分组对象
  • 从分组之后的数据DataFrameGroupBy中，传入列名进行进一步计算
  • 返回结果为一个 SeriesGroupBy ，其内容是分组后的数据
  • 对分组后的数据计算平均值

如果想对多列值进行分组聚合代码也类似

df.groupby(['year','continent'])['lifeExp','gdpPercap'].mean()

3. 分组频数计算

• 在数据分析中，一个常见的任务是计算频数
  • 可以使用 nunique 方法 计算Pandas Series的唯一值计数
  • 可以使用 value_counts 方法来获取Pandas Series 的频数统计
  • 在数据中，每个大洲列出了多少个国家和地区？

df.groupby('continent')['country'].nunique()

df.groupby('continent')['country'].unique()

df['country'].value_counts()

五. 基本绘图

视化在数据分析的每个步骤中都非常重要
在理解或清理数据时，可视化有助于识别数据中的趋势

df.groupby('year')['lifeExp'].mean().plot()