python基礎(chǔ)篇之pandas常用基本函數(shù)匯總
前言
這篇主要整理pandas常用的基本函數(shù)，主要分為五部分：
- 匯總函數(shù)
- 特征統(tǒng)計函數(shù)
- 唯一值函數(shù)
- 替換函數(shù)
- 排序函數(shù)
1、匯總函數(shù)
常用的主要是4個：
- tail(): 返回表或序列的后n行
- head(): 返回表或序列的前n行
- info(): 返回表的信息概況
- describe(): 返回表中數(shù)值列對應(yīng)的主要統(tǒng)計量
n默認(rèn)為5
df.describe() #運行截圖 Height Weight count 183.000000 189.000000 mean 163.218033 55.015873 std 8.608879 12.824294 min 145.400000 34.000000 25% 157.150000 46.000000 50% 161.900000 51.000000 75% 167.500000 65.000000 max 193.900000 89.000000
2、特征統(tǒng)計函數(shù)
在Series和DataFrame上定義了許多統(tǒng)計函數(shù)，最常見的是：
- sum
- mean （均值）
- median （中位數(shù)）
- var （方差）
- std （標(biāo)準(zhǔn)差）
- max
- min
用法示例
df_demo = df[['Height', 'Weight']] df_demo.mean()
聚合函數(shù)
- quantile (返回分位數(shù))
- count （返回非缺失值個數(shù)）
- idxmax （最大值對應(yīng)的索引）
聚合函數(shù)，有一個公共參數(shù)axis，axis=0代表逐列聚合，axis=1表示逐行聚合
df_demo.mean(axis=1).head()
3、唯一值函數(shù)
唯一值函數(shù)常用的四個函數(shù)：
- unique() : 得到唯一值組成的列表->統(tǒng)計出指定列唯一存在的值有哪些
- nunique() ：唯一值的個數(shù)->統(tǒng)計出指定列唯一存在的值總共有多少個
- value_counts() ： 得到唯一值和其對應(yīng)出現(xiàn)的頻數(shù)
- drop_duplicates() ： 去重
- duplicated()
drop_duplicates()基本用法
- 關(guān)鍵參數(shù)keep
- first ： 保留第一次出現(xiàn)的重復(fù)行，刪除后面的重復(fù)行
- last ： 刪除重復(fù)項，除了最后一次出現(xiàn)
- False：把所有重復(fù)組合所在的行剔除。
需要指定列
代碼：
#原本的數(shù)據(jù)樣例 df_demo = df[['Gender','Transfer','Name']] df_demo
Gender Transfer Name 0 Female N Gaopeng Yang 1 Male N Changqiang You 2 Male N Mei Sun 3 Female N Xiaojuan Sun 4 Male N Gaojuan You ... ... ... ... 195 Female N Xiaojuan Sun 196 Female N Li Zhao 197 Female N Chengqiang Chu 198 Male N Chengmei Shen 199 Male N Chunpeng Lv 200 rows × 3 columns
#現(xiàn)給Gender,Transfer兩列去重 df_demo.drop_duplicates(['Gender','Transfer'])
Gender Transfer Name 0 Female N Gaopeng Yang 1 Male N Changqiang You 12 Female NaN Peng You 21 Male NaN Xiaopeng Shen 36 Male Y Xiaojuan Qin 43 Female Y Gaoli Feng
由此可見，使用了first參數(shù)，保留第一次出現(xiàn)的重復(fù)行，刪除后面的重復(fù)行
在未指定參數(shù)的情況下，keep默認(rèn)first；
指定last
案例如下:
df_demo.drop_duplicates(['Gender', 'Transfer'], keep='last')
Gender Transfer Name 147 Male NaN Juan You 150 Male Y Chengpeng You 169 Female Y Chengquan Qin 194 Female NaN Yanmei Qian 197 Female N Chengqiang Chu 199 Male N Chunpeng Lv
last:刪除所有的重復(fù)行，只保留出現(xiàn)的最后一個
drop_duplicates() & duplicated()的區(qū)別
duplicated和drop_duplicates的功能類似，但前者返回了是否為唯一值的布爾列表，其keep參數(shù)與后者一致。其返回的序列，把重復(fù)元素設(shè)為True，否則為False。 drop_duplicates等價于把duplicated為True的對應(yīng)行剔除。
4、替換函數(shù)
替換函數(shù)有三類：
- 映射函數(shù)：replace()…
- 邏輯函數(shù)：（1）where （2）mask
- 數(shù)值替換
replace的用法
#原本的數(shù)據(jù) df_demo = df[['Gender','Transfer','Name']] df_demo
Gender Transfer Name 0 Female N Gaopeng Yang 1 Male N Changqiang You 2 Male N Mei Sun 3 Female N Xiaojuan Sun 4 Male N Gaojuan You ... ... ... ... 195 Female N Xiaojuan Sun 196 Female N Li Zhao 197 Female N Chengqiang Chu 198 Male N Chengmei Shen 199 Male N Chunpeng Lv 200 rows × 3 columns
#替換Gender，女替換為0，男替換為1
df['Gender'].replace({'Female':0, 'Male':1}).head()
0 0 1 1 2 1 3 0 4 1 Name: Gender, dtype: int64
邏輯替換
邏輯替換包括了where和mask，這兩個函數(shù)是完全對稱的：where函數(shù)在傳入條件為False的對應(yīng)行進(jìn)行替換，而mask在傳入條件為True的對應(yīng)行進(jìn)行替換，當(dāng)不指定替換值時，替換為缺失值（NAN）
s = pd.Series([-1, 1.2345, 100, -50]) s.where(s<0)
0 -1.0 1 NaN 2 NaN 3 -50.0 dtype: float64
s.where(s<0, 100)
0 -1.0 1 100.0 2 100.0 3 -50.0 dtype: float64
s.mask(s<0)
0 NaN 1 1.2345 2 100.0000 3 NaN dtype: float64
總結(jié)
到此這篇關(guān)于python基礎(chǔ)篇之pandas常用基本函數(shù)匯總的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python pandas常用函數(shù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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