pandas数据分析常用函数有哪些

小编给大家分享一下pandas数据分析常用函数有哪些，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

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1. 导入模块

import pandas as pd      # 这里用到的是pandas和numpy两个模块
import numpy as np

2. 创建数据集并读取

2.1 创建数据集

我构造了一个超市购物的数据集，该数据集属性包括：订单ID号（id）、订单日期（date）、消费金额（money）、订单商品（product）、商品类别（department）、商品产地（origin）。

# 列表和字典均可传入DataFrame，我这里用的是字典传入：
data=pd.DataFrame({
   "id":np.arange(101,111),                                # np.arange会自动输出范围内的数据，这里会输出101~110的id号。
   "date":pd.date_range(start="20200310",periods=10),      # 输出日期数据，设置周期为10，注意这里的周期数应该与数据条数相等。
   "money":[5,4,65,-10,15,20,35,16,6,20],                  # 设置一个-10的坑，下面会填（好惨，自己给自己挖坑，幸亏不准备跳~）
   "product":['苏打水','可乐','牛肉干','老干妈','菠萝','冰激凌','洗面奶','洋葱','牙膏','薯片'],
   "department":['饮料','饮料','零食','调味品','水果',np.nan,'日用品','蔬菜','日用品','零食'],                # 再设置一个空值的坑
   "origin":['China',' China','America','China','Thailand','China','america','China','China','Japan']     # 再再设置一个america的坑
})
data              # 输出查看数据集

输出结果：

2.2 数据写入和读取

data.to_csv("shopping.csv",index=False)       # index=False表示不加索引，否则会多一行索引

data=pd.read_csv("shopping.csv")

3. 数据查看

3.1 数据集基础信息查询

data.shape            # 行数列数
data.dtypes           # 所有列的数据类型
data['id'].dtype      # 某一列的数据类型
data.ndim             # 数据维度
data.index            # 行索引
data.columns          # 列索引
data.values           # 对象值

3.2 数据集整体情况查询

data.head()    # 显示头部几行（默认5行）
data.tail()    # 显示末尾几行（默认5行）
data.info()    # 数据集相关信息概览：索引情况、列数据类型、非空值、内存使用情况
data.describe()    # 快速综合统计结果

4. 数据清洗

4.1 查看异常值

当然，现在这个数据集很小，可以直观地发现异常值，但是在数据集很大的时候，我用下面这种方式查看数据集中是否存在异常值，如果有其他更好的方法，欢迎传授给我。

for i in data:
   print(i+": "+str(data[i].unique()))      # 查看某一列的唯一值

输出结果：我们发现，该数据集中money存在一个负值，department存在一个空值以及origin存在大小写问题。

4.2 空值处理

4.2.1 空值检测

data.isnull()# 查看整个数据集的空值data['department'].isnull()# 查看某一列的空值

data.isnull()                # 查看整个数据集的空值
data['department'].isnull()  # 查看某一列的空值

输出结果：

将空值判断进行汇总，更加直观，ascending默认为True，升序。

data.isnull().sum().sort_values(ascending=False)

输出结果：

4.2.2 空值处理

pandas.DataFrame.fillna（value = None，method = None，inplace = False）

• value：用于填充的值，可以是具体值、字典和数组，不能是列表；

• method：填充方法，有 ffill 和 bfill 等；

• inplace默认无False，如果为True，则将修改此对象上的所有其他视图。

data['department'].fillna(method="ffill")    # 填充上一个值，即填充“水果”

输出结果：

data['department'].fillna(method="bfill")    # 填充下一个值，即填充“日用品”

data['department'].fillna(value="冷冻食品",inplace=True)    # 替换为具体值，并且在原对象值上进行修改

输出结果：

4.3 空格处理

只针对object类型数据

for i in data:                                    # 遍历数据集中的每一列
   if pd.api.types.is_object_dtype(data[i]):     # 如果是object类型的数据，则执行下方代码
       data[i]=data[i].str.strip()               # 去除空格
data['origin'].unique()                           # 验证一下

输出结果：array([‘China’, ‘America’, ‘Thailand’, ‘america’, ‘Japan’], dtype=object)

4.4 大小写转换

data['origin'].str.title()         # 将首字母大写
data['origin'].str.capitalize()    # 将首字母大写
data['origin'].str.upper()         # 全部大写
data['origin'].str.lower()         # 全部小写

4.5 数据替换

data['origin'].replace("america","America",inplace=True)    # 将第一个值替换为第二个值，inplace默认为False
data['origin']

输出结果：

data['money'].replace(-10,np.nan,inplace=True)                    # 将负值替换为空值
data['money'].replace(np.nan,data['money'].mean(),inplace=True)   # 将空值替换为均值
data['money']

输出结果：

4.6 数据删除

方法一

data1 = data[data.origin != 'American'] #去掉origin为American的行
data1
data2=data[(data != 'Japan').all(1)]    #去掉所有包含Japan的行    不等于Japan的行为真，则返回
data2

方法二

data['origin'].drop_duplicates()      # 默认删除后面出现的重复值，即保留第一次出现的重复值

输出结果：

data['origin'].drop_duplicates(keep='last')   # 删除前面出现的重复值，即保留最后一次出现的重复值

输出结果：

更多关于pandas.DataFrame.drop_duplicates的用法，戳下面官方链接：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.drop_duplicates.html#pandas.DataFrame.drop_duplicates

4.7 数据格式转换

data['id'].astype('str')    # 将id列的类型转换为字符串类型。

常见的数据类型对照

4.8 更改列名称

data.rename(columns={'id':'ID', 'origin':'产地'})     # 将id列改为ID，将origin改为产地。

输出结果：

以上是“pandas数据分析常用函数有哪些”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！