參考資料：pandas官方參考文檔

本文詳細(xì)介紹了pandas中關(guān)于DataFrame數(shù)據(jù)類型的常用函數(shù)及其使用方法，結(jié)合了pandas給出的官方文檔，佐以簡單示例，萬字長文助您一文搞定DataFrame相關(guān)的api調(diào)用問題。

在使用pandas包中的函數(shù)時(shí)默認(rèn)已經(jīng)執(zhí)行語句import pandas as pd和import numpy as np以調(diào)用pandas包和numpy包。

DataFrame數(shù)據(jù)類型

DataFrame是在python中獨(dú)有的一種數(shù)據(jù)類型，它是一種二維的、大小可變的、有潛在異構(gòu)的表格型數(shù)據(jù)。

Constructor構(gòu)造

DataFrame([data, index, columns,dtype, copy])

Attributes屬性

這里只介紹常用的api，如需了解其它的，請參考文章頂部參考鏈接。

Axes軸函數(shù)

• df.index：返回行標(biāo)簽；
• df.columns：返回列標(biāo)簽；注意這兩處都沒有括號，且列標(biāo)簽要求有s；
• df.dtypes：返回df的dtypes；
• df.info(): 返回對于df的信息概述，如：

df.values：返回二維np數(shù)組的形式的df，如：

df.size：求出df中的元素?cái)?shù)量，如上圖df的size即為4；

df.shape：以元組的形式返回df的形狀，如下圖中data的形狀即為4909行，16列；

conversion轉(zhuǎn)換函數(shù)

1.DataFrame.astype(dtype[, copy, errors])

作用：將一個(gè)df轉(zhuǎn)換成指定的類型；

格式：df.astype('int32')

示例：

注意：不通過賦值不會存儲轉(zhuǎn)換結(jié)果，即執(zhí)行完df.astype(‘int8’)之后如果直接執(zhí)行df.dtypes返回的結(jié)果仍是int64；

2.DataFrame.convert_dtypes([infer_objects, …])

作用：將df中的列自動轉(zhuǎn)換成最可能適配的類型，并且使用的dtype都是支持pd.NA的；即把用戶自定義的類型轉(zhuǎn)換成python語言中最適配的數(shù)據(jù)類型，并把np.nan轉(zhuǎn)換為pd.NA；

即把用戶自定義的類型轉(zhuǎn)換成python語言中最適配的數(shù)據(jù)類型，并把np.nan轉(zhuǎn)換為pd.NA；

3.DataFrame.infer_objects()

作用：嘗試為列類型為object的列推斷更好的數(shù)據(jù)類型；

與convert_dtypes()的區(qū)別：infer_objects()只針對類型為object的列，而convert_dtypes()針對所有的列；

4.DataFrame.copy([deep])

作用：復(fù)制一個(gè)df；

格式：df_new = df.copy()

示例：

Indexing, iteration索引、遍歷函數(shù)

1.df.head([n])

作用：返回前n行數(shù)據(jù)，默認(rèn)為5

2.df.at

作用：按標(biāo)簽返回行列對的單個(gè)值

格式：df.at[row_label, col_label]

示例：

3.df.iat

作用：按索引返回行列對的單個(gè)值

示例：

4.df.loc

作用：通過標(biāo)簽或布爾數(shù)組訪問一行或多行或一行列對（不是只能行列對哦！）

格式：df.loc[row_label]或df.loc[row_label, col_label]或df.loc[[row1_label, row2_label,...]]

注意：不能取一列數(shù)據(jù)

示例：

5.df.iloc

作用：通過索引或布爾數(shù)組訪問一行或多行或一行列對（不是只能行列對哦?。?/p>

格式：df.iloc[row_label]或df.loc[row_label, col_label]或df.loc[[row1_label, row2_label,...]]

注意：不能取一列數(shù)據(jù)

DataFrame的構(gòu)造轉(zhuǎn)換函數(shù)：pd.DataFrame()

作用：將data轉(zhuǎn)換成dataframe的數(shù)據(jù)類型；

格式：

pd.DataFrame(data = None, index = None, columns = None, dtype = None, copy = None)

參數(shù)：

• data：需要轉(zhuǎn)換位dataframe格式的原數(shù)據(jù)
• index：行標(biāo)簽列表
• columns：列標(biāo)簽列表
• dtype：數(shù)據(jù)類型列表

示例：

DataFrame的聚合函數(shù)、應(yīng)用函數(shù)

df.apply() 或 df.applymap()

作用：對于df執(zhí)行某函數(shù) 或 對df的所有元素執(zhí)行某函數(shù)

格式：

DataFrame.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwargs)
df.applymap(func[, na_action])

參數(shù)： 

func：欲施加給某行或者某列的函數(shù) 

axis：{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0即為對列實(shí)施函數(shù)

• 0 or ‘index’: 對某列（的每行）實(shí)施函數(shù)
• 1 or ‘columns’: 對某行中（的每列）實(shí)施函數(shù)

raw：一個(gè)布爾值, default False，決定了一行或列的數(shù)據(jù)類型是以series還是ndarray object的形式傳入函數(shù)

• False : 以series為數(shù)據(jù)類型傳入?yún)?shù)
• True : 以ndarray objects為數(shù)據(jù)類型傳入?yún)?shù)，如果函數(shù)是基于numpy包實(shí)現(xiàn)的時(shí)候有更好的表現(xiàn)

示例：

np自帶的函數(shù)：

lambda函數(shù)：

df.aggregate()或df.agg()

作用: 對所有行或所有列做一項(xiàng)或多項(xiàng)聚合操作（兩種形式的函數(shù)效果一模一樣）；

格式：

DataFrame.aggregate(func=None, axis=0, *args, **kwargs)

示例：

df.transform()

作用：對df每個(gè)元素調(diào)用函數(shù)；

與df.apply()的區(qū)別：在調(diào)用一個(gè)普通函數(shù)的時(shí)候沒有區(qū)別，調(diào)用聚合函數(shù)時(shí)有區(qū)別，調(diào)用多個(gè)函數(shù)時(shí)也有區(qū)別。（個(gè)人理解transform只能對每個(gè)元素都進(jìn)行操作，選擇axis參數(shù)的意義不大）

格式：

DataFrame.transform(func, axis=0, *args, **kwargs)

示例：

只調(diào)用一個(gè)函數(shù)：

同時(shí)調(diào)用多個(gè)lambda函數(shù)：

transform只顯示最后一個(gè)lambda函數(shù)的執(zhí)行結(jié)果，而apply會把每個(gè)執(zhí)行結(jié)果都顯示出來；同時(shí)調(diào)用多個(gè)聚合函數(shù)：（部分函數(shù)只能使用apply函數(shù)）

np.mean, np.sum等只能用apply ：

np.sqrt, np.exp等兩種函數(shù)都能使用：

sum等聚合函數(shù)在df.transform中要與groupby配合使用：

而df.transform(‘sum’)和df.transform(np.sum)都將報(bào)錯；

總結(jié)：對于df執(zhí)行函數(shù)時(shí)的情況復(fù)雜，如果不是對普通函數(shù)建議直接使用apply()，使用聚合函數(shù)時(shí)考慮實(shí)際情況選擇需要調(diào)用的api。（需要groupby分區(qū)時(shí)用transform())

df.groupby()

作用：在對數(shù)據(jù)做聚合操作前給數(shù)據(jù)分組

格式：

DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True,  observed=False, dropna=True)

主要參數(shù)： 

by：mapping, function, label, or list of labels

用于確定 groupby 的組：

• 如果 by 是一個(gè)函數(shù)，它會在對象索引的每個(gè)值上調(diào)用。
• 如果傳遞了 dict 或 Series，則 Series 或 dict VALUES 將用于確定分組規(guī)則。
• 如果傳遞了 ndarray，則按原樣使用這些值來確定組。
• 標(biāo)簽或標(biāo)簽列表可以通過 self 中的列傳遞給 group。
• 請注意，元組被解釋為（單個(gè)）鍵。

axis：{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0

與其余函數(shù)的規(guī)則一致；

as_index：bool, default True

對于聚合輸出，返回帶有組標(biāo)簽的對象作為索引。 僅與 DataFrame 輸入相關(guān)。 as_index=False 是有效的“SQL 風(fēng)格”分組輸出。

sort：bool, default True

對組鍵進(jìn)行排序。 關(guān)閉此功能可獲得更好的性能。 請注意，這不會影響每個(gè)組內(nèi)的觀察順序。 Groupby 保留每個(gè)組中行的順序。

group_keys：bool, default True

調(diào)用apply時(shí)，將組鍵添加到索引以識別片段。

dropna：bool, default True

如果為 True，并且組鍵包含 NA 值，則 NA 值和行/列將被刪除。 如果為 False，NA 值也將被視為組中的鍵。

示例：

總結(jié)

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

最新評論