python读取sas数据集_Python 数据处理库 pandas 入门教程基本操作
发布日期:2022-02-04 01:43:52 浏览次数:20 分类:技术文章

本文共 9397 字,大约阅读时间需要 31 分钟。

pandas是一个Python语言的软件包,在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候,这是一个非常常用的基础编程库。本文是对它的一个入门教程。

pandas提供了快速,灵活和富有表现力的数据结构,目的是使“关系”或“标记”数据的工作既简单又直观。它旨在成为在Python中进行实际数据分析的高级构建块。

入门介绍

pandas适合于许多不同类型的数据,包括:

具有异构类型列的表格数据,例如SQL表格或Excel数据

有序和无序(不一定是固定频率)时间序列数据。

具有行列标签的任意矩阵数据(均匀类型或不同类型)

任何其他形式的观测/统计数据集。

由于这是一个Python语言的软件包,因此需要你的机器上首先需要具备Python语言的环境。关于这一点,请自行在网络上搜索获取方法。

关于如何获取pandas请参阅官网上的说明:pandas Installation。

通常情况下,我们可以通过pip来执行安装:

sudo pip3 install pandas

或者通过conda来安装pandas:

conda install pandas

目前(2018年2月)pandas的最新版本是v0.22.0(发布时间:2017年12月29日)。

我已经将本文的源码和测试数据放到Github上:pandas_tutorial,读者可以前往获取。

另外,pandas常常和NumPy一起使用,本文中的源码中也会用到NumPy。

建议读者先对NumPy有一定的熟悉再来学习pandas,我之前也写过一个NumPy的基础教程,参见这里:Python 机器学习库 NumPy 教程

核心数据结构

pandas最核心的就是Series和DataFrame两个数据结构。

这两种类型的数据结构对比如下:

201841990455795.png?2018319958

DataFrame可以看做是Series的容器,即:一个DataFrame中可以包含若干个Series。

注:在0.20.0版本之前,还有一个三维的数据结构,名称为Panel。这也是pandas库取名的原因:pan-da-s。但这种数据结构由于很少被使用到,因此已经被废弃了。

Series

由于Series是一维结构的数据,我们可以直接通过数组来创建这种数据,像这样:

# data_structure.py

import pandas as pd

import numpy as np

series1 = pd.Series([1, 2, 3, 4])

print("series1:\n{}\n".format(series1))

这段代码输出如下:

series1:

0 1

1 2

2 3

3 4

dtype: int64

这段输出说明如下:

输出的最后一行是Series中数据的类型,这里的数据都是int64类型的。

数据在第二列输出,第一列是数据的索引,在pandas中称之为Index。

我们可以分别打印出Series中的数据和索引:

# data_structure.py

print("series1.values: {}\n".format(series1.values))

print("series1.index: {}\n".format(series1.index))

这两行代码输出如下:

series1.values: [1 2 3 4]

series1.index: RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

如果不指定(像上面这样),索引是[1, N-1]的形式。不过我们也可以在创建Series的时候指定索引。索引未必一定需要是整数,可以是任何类型的数据,例如字符串。例如我们以七个字母来映射七个音符。索引的目的是可以通过它来获取对应的数据,例如下面这样:

# data_structure.py

series2 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],

index=["C", "D", "E", "F", "G", "A", "B"])

print("series2:\n{}\n".format(series2))

print("E is {}\n".format(series2["E"]))

这段代码输出如下:

series2:

C 1

D 2

E 3

F 4

G 5

A 6

B 7

dtype: int64

E is 3

DataFrame

下面我们来看一下DataFrame的创建。我们可以通过NumPy的接口来创建一个4x4的矩阵,以此来创建一个DataFrame,像这样:

# data_structure.py

df1 = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4))

print("df1:\n{}\n".format(df1))

这段代码输出如下:

df1:

0 1 2 3

0 0 1 2 3

1 4 5 6 7

2 8 9 10 11

3 12 13 14 15

从这个输出我们可以看到,默认的索引和列名都是[0, N-1]的形式。

我们可以在创建DataFrame的时候指定列名和索引,像这样:

# data_structure.py

df2 = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),

columns=["column1", "column2", "column3", "column4"],

index=["a", "b", "c", "d"])

print("df2:\n{}\n".format(df2))

这段代码输出如下:

df2:

column1 column2 column3 column4

a 0 1 2 3

b 4 5 6 7

c 8 9 10 11

d 12 13 14 15

我们也可以直接指定列数据来创建DataFrame:

# data_structure.py

df3 = pd.DataFrme({"note" : ["C", "D", "E", "F", "G", "A", "B"],

"weekday": ["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun"]})

print("df3:\n{}\n".format(df3))

这段代码输出如下:

df3:

note weekday

0 C Mon

1 D Tue

2 E Wed

3 F Thu

4 G Fri

5 A Sat

6 B Sun

请注意:

DataFrame的不同列可以是不同的数据类型

如果以Series数组来创建DataFrame,每个Series将成为一行,而不是一列

例如:

# data_structure.py

noteSeries = pd.Series(["C", "D", "E", "F", "G", "A", "B"],

index=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

weekdaySeries = pd.Series(["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun"],

index=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

df4 = pd.DataFrame([noteSeries, weekdaySeries])

print("df4:\n{}\n".format(df4))

df4的输出如下:

df4:

1 2 3 4 5 6 7

0 C D E F G A B

1 Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun

我们可以通过下面的形式给DataFrame添加或者删除列数据:

# data_structure.py

df3["No."] = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

print("df3:\n{}\n".format(df3))

del df3["weekday"]

print("df3:\n{}\n".format(df3))

这段代码输出如下:

df3:

note weekday No.

0 C Mon 1

1 D Tue 2

2 E Wed 3

3 F Thu 4

4 G Fri 5

5 A Sat 6

6 B Sun 7

df3:

note No.

0 C 1

1 D 2

2 E 3

3 F 4

4 G 5

5 A 6

6 B 7

Index对象与数据访问

pandas的Index对象包含了描述轴的元数据信息。当创建Series或者DataFrame的时候,标签的数组或者序列会被转换成Index。可以通过下面的方式获取到DataFrame的列和行的Index对象:

# data_structure.py

print("df3.columns\n{}\n".format(df3.columns))

print("df3.index\n{}\n".format(df3.index))

这两行代码输出如下:

df3.columns

Index(['note', 'No.'], dtype='object')

df3.index

RangeIndex(start=0, stop=7, step=1)

请注意:

Index并非集合,因此其中可以包含重复的数据

Index对象的值是不可以改变,因此可以通过它安全的访问数据

DataFrame提供了下面两个操作符来访问其中的数据:

loc:通过行和列的索引来访问数据

iloc:通过行和列的下标来访问数据

例如这样:

# data_structure.py

print("Note C, D is:\n{}\n".format(df3.loc[[0, 1], "note"]))

print("Note C, D is:\n{}\n".format(df3.iloc[[0, 1], 0]))

第一行代码访问了行索引为0和1,列索引为“note”的元素。第二行代码访问了行下标为0和1(对于df3来说,行索引和行下标刚好是一样的,所以这里都是0和1,但它们却是不同的含义),列下标为0的元素。

这两行代码输出如下:

Note C, D is:

0 C

1 D

Name: note, dtype: object

Note C, D is:

0 C

1 D

Name: note, dtype: object

文件操作

pandas库提供了一系列的read_函数来读取各种格式的文件,它们如下所示:

read_csv

read_table

read_fwf

read_clipboard

read_excel

read_hdf

read_html

read_json

read_msgpack

read_pickle

read_sas

read_sql

read_stata

read_feather

读取Excel文件

注:要读取Excel文件,还需要安装另外一个库:xlrd

通过pip可以这样完成安装:

sudo pip3 install xlrd

安装完之后可以通过pip查看这个库的信息:

$ pip3 show xlrd

Name: xlrd

Version: 1.1.0

Summary: Library for developers to extract data from Microsoft Excel (tm) spreadsheet files

Home-page: http://www.python-excel.org/

Author: John Machin

Author-email: sjmachin@lexicon.net

License: BSD

Location: /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages

Requires:

接下来我们看一个读取Excel的简单的例子:

# file_operation.py

import pandas as pd

import numpy as np

df1 = pd.read_excel("data/test.xlsx")

print("df1:\n{}\n".format(df1))

这个Excel的内容如下:

df1:

C Mon

0 D Tue

1 E Wed

2 F Thu

3 G Fri

4 A Sat

5 B Sun

注:本文的代码和数据文件可以通过文章开头提到的Github仓库获取。

读取CSV文件

下面,我们再来看读取CSV文件的例子。

第一个CSV文件内容如下:

$ cat test1.csv

C,Mon

D,Tue

E,Wed

F,Thu

G,Fri

A,Sat

读取的方式也很简单:

# file_operation.py

df2 = pd.read_csv("data/test1.csv")

print("df2:\n{}\n".format(df2))

我们再来看第2个例子,这个文件的内容如下:

$ cat test2.csv

C|Mon

D|Tue

E|Wed

F|Thu

G|Fri

A|Sat

严格的来说,这并不是一个CSV文件了,因为它的数据并不是通过逗号分隔的。在这种情况下,我们可以通过指定分隔符的方式来读取这个文件,像这样:

# file_operation.py

df3 = pd.read_csv("data/test2.csv", sep="|")

print("df3:\n{}\n".format(df3))

实际上,read_csv支持非常多的参数用来调整读取的参数,如下表所示:

参数

说明

path

文件路径

sep或者delimiter

字段分隔符

header

列名的行数,默认是0(第一行)

index_col

列号或名称用作结果中的行索引

names

结果的列名称列表

skiprows

从起始位置跳过的行数

na_values

代替NA的值序列

comment

以行结尾分隔注释的字符

parse_dates

尝试将数据解析为datetime。默认为False

keep_date_col

如果将列连接到解析日期,保留连接的列。默认为False。

converters

列的转换器

dayfirst

当解析可以造成歧义的日期时,以内部形式存储。默认为False

data_parser

用来解析日期的函数

nrows

从文件开始读取的行数

iterator

返回一个TextParser对象,用于读取部分内容

chunksize

指定读取块的大小

skip_footer

文件末尾需要忽略的行数

verbose

输出各种解析输出的信息

encoding

文件编码

squeeze

如果解析的数据只包含一列,则返回一个Series

thousands

千数量的分隔符

详细的read_csv函数说明请参见这里:pandas.read_csv

处理无效值

现实世界并非完美,我们读取到的数据常常会带有一些无效值。如果没有处理好这些无效值,将对程序造成很大的干扰。

对待无效值,主要有两种处理方法:直接忽略这些无效值;或者将无效值替换成有效值。

下面我先创建一个包含无效值的数据结构。然后通过pandas.isna函数来确认哪些值是无效的:

# process_na.py

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.DataFrame([[1.0, np.nan, 3.0, 4.0],

[5.0, np.nan, np.nan, 8.0],

[9.0, np.nan, np.nan, 12.0],

[13.0, np.nan, 15.0, 16.0]])

print("df:\n{}\n".format(df));

print("df:\n{}\n".format(pd.isna(df)));****

这段代码输出如下:

df:

0 1 2 3

0 1.0 NaN 3.0 4.0

1 5.0 NaN NaN 8.0

2 9.0 NaN NaN 12.0

3 13.0 NaN 15.0 16.0

df:

0 1 2 3

0 False True False False

1 False True True False

2 False True True False

3 False True False False

忽略无效值

我们可以通过pandas.DataFrame.dropna函数抛弃无效值:

# process_na.py

print("df.dropna():\n{}\n".format(df.dropna()));

注:dropna默认不会改变原先的数据结构,而是返回了一个新的数据结构。如果想要直接更改数据本身,可以在调用这个函数的时候传递参数 inplace = True。

对于原先的结构,当无效值全部被抛弃之后,将不再是一个有效的DataFrame,因此这行代码输出如下:

df.dropna():

Empty DataFrame

Columns: [0, 1, 2, 3]

Index: []

我们也可以选择抛弃整列都是无效值的那一列:

# process_na.py

print("df.dropna(axis=1, how='all'):\n{}\n".format(df.dropna(axis=1, how='all')));

注:axis=1表示列的轴。how可以取值'any'或者'all',默认是前者。

这行代码输出如下:

df.dropna(axis=1, how='all'):

0 2 3

0 1.0 3.0 4.0

1 5.0 NaN 8.0

2 9.0 NaN 12.0

3 13.0 15.0 16.0

替换无效值

我们也可以通过fillna函数将无效值替换成为有效值。像这样:

# process_na.py

print("df.fillna(1):\n{}\n".format(df.fillna(1)));

这段代码输出如下:

df.fillna(1):

0 1 2 3

0 1.0 1.0 3.0 4.0

1 5.0 1.0 1.0 8.0

2 9.0 1.0 1.0 12.0

3 13.0 1.0 15.0 16.0

将无效值全部替换成同样的数据可能意义不大,因此我们可以指定不同的数据来进行填充。为了便于操作,在填充之前,我们可以先通过rename方法修改行和列的名称:

# process_na.py

df.rename(index={0: 'index1', 1: 'index2', 2: 'index3', 3: 'index4'},

columns={0: 'col1', 1: 'col2', 2: 'col3', 3: 'col4'},

inplace=True);

df.fillna(value={'col2': 2}, inplace=True)

df.fillna(value={'col3': 7}, inplace=True)

print("df:\n{}\n".format(df));

这段代码输出如下:

df:

col1 col2 col3 col4

index1 1.0 2.0 3.0 4.0

index2 5.0 2.0 7.0 8.0

index3 9.0 2.0 7.0 12.0

index4 13.0 2.0 15.0 16.0

处理字符串

数据中常常牵涉到字符串的处理,接下来我们就看看pandas对于字符串操作。

Series的str字段包含了一系列的函数用来处理字符串。并且,这些函数会自动处理无效值。

下面是一些实例,在第一组数据中,我们故意设置了一些包含空格字符串:

# process_string.py

import pandas as pd

s1 = pd.Series([' 1', '2 ', ' 3 ', '4', '5']);

print("s1.str.rstrip():\n{}\n".format(s1.str.lstrip()))

print("s1.str.strip():\n{}\n".format(s1.str.strip()))

print("s1.str.isdigit():\n{}\n".format(s1.str.isdigit()))

在这个实例中我们看到了对于字符串strip的处理以及判断字符串本身是否是数字,这段代码输出如下:

s1.str.rstrip():

0 1

1 2

2 3

3 4

4 5

dtype: object

s1.str.strip():

0 1

1 2

2 3

3 4

4 5

dtype: object

s1.str.isdigit():

0 False

1 False

2 False

3 True

4 True

dtype: bool

下面是另外一些示例,展示了对于字符串大写,小写以及字符串长度的处理:

# process_string.py

s2 = pd.Series(['Stairway to Heaven', 'Eruption', 'Freebird',

'Comfortably Numb', 'All Along the Watchtower'])

print("s2.str.lower():\n{}\n".format(s2.str.lower()))

print("s2.str.upper():\n{}\n".format(s2.str.upper()))

print("s2.str.len():\n{}\n".format(s2.str.len()))

该段代码输出如下:

s2.str.lower():

0 stairway to heaven

1 eruption

2 freebird

3 comfortably numb

4 all along the watchtower

dtype: object

s2.str.upper():

0 STAIRWAY TO HEAVEN

1 ERUPTION

2 FREEBIRD

3 COMFORTABLY NUMB

4 ALL ALONG THE WATCHTOWER

dtype: object

s2.str.len():

0 18

1 8

2 8

3 16

4 24

dtype: int64

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python 数据处理库 pandas 入门教程基本操作,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持!

转载地址:https://blog.csdn.net/weixin_39603908/article/details/110190776 如侵犯您的版权,请留言回复原文章的地址,我们会给您删除此文章,给您带来不便请您谅解!

上一篇:win7安装python3.6失败_win7下python3.6安装配置方法图文教程
下一篇:python3字符串操作_python3字符串常用方法

发表评论

最新留言

做的很好,不错不错
[***.243.131.199]2023年05月30日 19时29分44秒