【Pandas-01】简介、数据结构、读取，查询和与SQL对比

一、简介

什么是Pandas?

一个开源的Python类库：用于数据分析、数据处理、数据可视化

• 高性能
• 容易使用的数据结构
• 容易使用的数据分析工具

很方便和其它类库一起使用：

• numpy：用于数学计算
• scikit-learn：用于机器学习

二、Pandas数据结构

2.1 Series

Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（不同数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。

1） 仅有数据列表即可产生最简单的Series

2） 创建一个具有标签索引的Series

3） 使用Python字典创建Series

4） 根据标签索引查询数据

类似Python的字典dict

5）常用方法

数据.index #查看索引

数据.values #查看数值

数据.isnull() #查看为空的，返回布尔型

数据.notnull()

数据.sort_index() #按索引排序

数据.sort_values() #按数值排序

2.2 DataFrame

--DataFrame是一个表格型的数据结构

• 每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）
• 既有行索引index,也有列索引columns
• 可以被看做由Series组成的字典

--pandas中的DataFrame可以使用以下构造函数创建 -pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)

编号 参数 描述

1 data 数据采取各种形式，如:ndarray，series，map，lists，dict，constant和另一个DataFrame。

2 index 对于行标签，要用于结果帧的索引是可选缺省值np.arrange(n)，如果没有传递索引值。

3 columns 对于列标签，可选的默认语法是 - np.arange(n)。 这只有在没有索引传递的情况下才是这样。

4 dtype 每列的数据类型。

5 copy 如果默认值为False，则此命令(或任何它)用于复制数据。

--loc就根据这个index来索引对应的行。iloc并不是根据index来索引，而是根据行号来索引，行号从0开始，逐次加1。

1. 数据.loc方法：根据行，列的标签值查询
2. 数据.iloc方法：根据行，列的数字位置查询

1）创建一个空的DataFrame

2) 字典序列创建

示例一：序列字典

实例二：列表字典

2）列表创建dataframe

2.3 从DataFrame中查询出Series

• 如果只查询一行、一列，返回的是pd.Series
• 如果查询多行、多列，返回的是pd.DataFrame

1）查询一列，结果是一个pd.Series

2）查询多列，结果是一个pd.DataFrame

3）查询一行，结果是一个pd.Series

4）查询多行，结果是一个pd.DataFrame

三、读取数据

数据类型	说明	读取方法
csv、tsv、txt	默认逗号分隔	pd.read_csv
csv、tsv、txt	默认 分隔	pd.read_table
excel	xls或xlsx	pd.read_excel
mysql	关系数据库表	pd.read_sql

3.1 pandas读取纯文本文件

1）读取csv文件

使用默认的标题行、逗号分隔符

切记：如果分隔符不止一种，使用正则表达式sep='s+'

参数	描述
sep	分隔符或正则表达式 sep='s+'
header	列名的行号，默认0（第一行），如果没有列名应该为None，意思就是没有表头，后面你自己写表头
names	列名，与header=None一起使用，也就是上面写的自己定义表头
index_col	指定某列为索引，可以是一个单一的名称或数字，也可以是一个分层索引，若是要设定，建议读取时设置
skiprows	从文件开始处，需要跳过的行数或行号列表
encoding	文本编码，例如utf-8
nrows	从文件开头处读入的行数 nrows=3

自定义索引读取

跳过指定的行：skiprows

2）读取txt文件

自己指定分隔符、列名

3.2 pandas读取xlsx格式excel文件

具体可见官网：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_excel.html?highlight=read_excel

也可参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/142972462

3.3 andas读取mysql数据表

1 2 3 4 5 6 7 8 9

import pymysql conn = pymysql.connect( host='127.0.0.1', user='root', password='12345678', database='test', charset='utf8' ) mysql_page = pd.read_sql("select * from crazyant_pvuv", con=conn)

四、查询数据

本次的数据集形态：

4.1 列变成index

4.2 基本信息查看

1）类型查询：df.dtypes

看更加详细的信息

2）查看DataFrame的头尾（head()和tail()）

使用head可以查看前几行的数据，默认的是前5行，不过也可以自己设置。

使用tail可以查看后几行的数据，默认也是5行，参数可以自己设置。

3）查看行名与列名（.index和.columns）

4）describe 数据值列汇总

5）其它

编号 属性或方法 描述

1 axes 返回行轴标签列表。

2 values 将系列作为ndarray返回。

3 empty 如果系列为空，则返回True。

4 ndim 返回底层数据的维数，默认定义：1。

5 size 返回基础数据中的元素数。

6 shape 大小

4.3 Pandas查询数据的几种方法

• df.loc方法，根据行、列的标签值查询
• df.iloc方法，根据行、列的数字位置查询
• df.where方法
• df.query方法

.loc既能查询，又能覆盖写入，强烈推荐！

4.4 Pandas使用df.loc查询数据的方法

df.loc[A,B] :A表示行的序号，B表示列的序号集

1) 使用单个label值查询数据

行或者列，都可以只传入单个值，实现精确匹配

2) 使用值列表批量查询

3) 使用数值区间进行范围查询

注意：区间既包含开始，也包含结束

4）使用条件表达式查询

bool列表的长度得等于行数或者列数

①简单条件查询，最低温度低于-10度的列表

df.loc[df["yWendu"]<-10, :]

理解：

②复杂条件查询，查一下我心中的完美天气

注意，组合条件用&符号合并，每个条件判断都得带括号

# 查询最高温度小于30度，并且最低温度大于15度，并且是晴天，并且天气为优的数据（注意每个都要小括号）

df.loc[(df["bWendu"]<=30) & (df["yWendu"]>=15) & (df["tianqi"]=='晴') & (df["aqiLevel"]==1), :]

5）调用函数查询

# 直接写lambda表达式

df.loc[lambda df : (df["bWendu"]<=30) & (df["yWendu"]>=15), :]

# 编写自己的函数，查询9月份，空气质量好的数据

def query_my_data(df):

return df.index.str.startswith("2018-09") & (df["aqiLevel"]==1)

df.loc[query_my_data, :]

注意

• 以上查询方法，既适用于行，也适用于列
• 注意观察降维dataFrame>Series>值

4.5 df.query

怎样进行复杂组合条件对数据查询：

• 方式1. 使用df[(df["a"] > 3) & (df["b"]<5)]的方式；
• 方式2. 使用df.query("a>3 & b<5")的方式；

方法2的语法更加简洁

性能对比：

• 当数据量小时，方法1更快；
• 当数据量大时，因为方法2直接用C语言实现，节省方法1临时数组的多次复制，方法2更快；

1）使用dataframe条件表达式查询

2）使用df.query可以简化查询

形式：DataFrame.query(expr, inplace=False, **kwargs)

其中expr为要返回boolean结果的字符串表达式形如：

• df.query('a<100')
• df.query('a < b & b < c')，或者df.query('(a<b)&(b<c)')

df.query可支持的表达式语法：

• 逻辑操作符: &, |, ~
• 比较操作符: <, <=, ==, !=, >=, >
• 单变量操作符: -
• 多变量操作符: +, -, *, /, %

df.query中可以使用@var的方式传入外部变量

可以使用外部的变量

df.query支持的语法来自NumExpr，地址：

https://numexpr.readthedocs.io/projects/NumExpr3/en/latest/index.html

4.6 按行遍历的三种方式

1. df.iterrows()

 

时间花费在类型检查

2. df.itertuples()

3. for+zip

三个的结果均如下，第三种方式最快。

五、Pandas和数据库查询语言SQL的对比

两者都是对"表格型"数据的操作和查询，所以很多语法都能对应起来

数据

5.1 SELECT数据查询

5.2 WHERE按条件查询

5.3 in和not in的条件查询

5.4 groupby分组统计

1 单个列的聚合

2 多个列的聚合

5.5 JOIN数据关联

5.6 UNION数据合并

5.7 Order Limit先排序后分页

5.8 取每个分组group的top n

5.9 UPDATE数据更新

5.10 DELETE删除数据

参考文献：

1. https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/