Pandas学习笔记02- 数据处理高阶用法 _pandas学习

丈夫欲遂平生志，一载寒窗一举汤。这篇文章主要讲述Pandas学习笔记02- 数据处理高阶用法相关的知识，希望能为你提供帮助。
概述Pandas 是基于 NumPy 构建的库，在数据处理方面可以把它理解为 NumPy 加强版，同时 Pandas 也是一项开源项目。它用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。
在本文中，主要介绍Pandas在数据处理中的高阶用法，包括：数据的合并、分组和拆分等用法。如果学过数据库的SQL语法，本文理解起来会非常快。
数据合并数据准备【Pandas学习笔记02- 数据处理高阶用法】首先定义一个 DataFrame 数据集：

import pandas as pddf_a = pd.DataFrame(columns=[name, rank], data=https://www.songbingjia.com/android/[[C, 1], [java, 2], [python, 3], [golang, 4]]) df_b = pd.DataFrame(columns=[name, year], data=[[java, 2020], [python, 2021], [golang, 2022]])

通过 merge() 方法能对DataFrame数据集进行合并，通过内连接、外连接、左连接、右连接等方式，如下实例：
merge方法默认是内连接取交集，通过 how 指定连接类型，on 指定连接字段

# 通过指定 columns 中的 name 内连接 df_tmp = pd.merge(df_a, df_b, on=name, how=outer) print(df_tmp)# ========打印======== namerankyear 0java22020 1python32021 2golang42022

# 通过指定 columns 中的 name 左连接 df_tmp = pd.merge(df_a, df_b, on=name, how=left) print(df_tmp)# ========打印======== namerankyear 0C1NaN 1java22020.0 2python32021.0 3golang42022.0

# 通过指定 columns 中的 name 右连接 df_tmp = pd.merge(df_a, df_b, on=name, how=right) print(df_tmp)# ========打印======== namerankyear 0java22020 1python32021 2golang42022

# 如果合并两个 DataFrame 不含公共的 columns ，可以直接指定匹配的字段 df_c = pd.DataFrame(columns=[name1, year], data=https://www.songbingjia.com/android/[[java, 2020], [python1, 2021], [golang1, 2022]]) df_tmp = pd.merge(df_a, df_c, left_on=name, right_on=name1) print(df_tmp)# ========打印======== namerank name1year 0java2java2020

数据分组数据准备首先定义一个 DataFrame 数据集：

import pandas as pddf_a = pd.DataFrame(columns=[name, nums], data=https://www.songbingjia.com/android/[[python, 1], [java, 2], [python, 3], [java, 4]])

通过 group() 方法能对DataFrame数据集进行分组操作，分组后还能进行求和、取平均值等操作，如下实例：

# 获取分组后的数据集中每个数据的数量 df_tmp = df_a.groupby(name).size() print(df_tmp)# ========打印======== name java2 python2 dtype: int64

# 将分组后的数据集，根据 nums 字段进行求和 df_tmp = df_a.groupby(name)[nums].sum() print(df_tmp)# ========打印======== name java6 python4 Name: nums, dtype: int64

# 获取分组后的数据集的大小 df_tmp = df_a.groupby(name).size() print(df_tmp)# ========打印======== name java3 python2 Name: nums, dtype: int64

数据拆分数据准备首先定义一个 DataFrame 数据集：

import pandas as pddf_a = pd.DataFrame(columns=[name, rank], data=https://www.songbingjia.com/android/[[C_no1, 1], [java_no2, 2], [python_no3, 3], [golang, 4]])

通过 split() 方法能对DataFrame数据集中某列数据进行拆分操作，如下实例：

# 数据拆分，对 columns 中的某列的数据某个符号匹配拆分，expand：为True可以直接将分列后的结果转换成DataFrame df_tmp = df_a[name].str.split(_, 1, expand=True) print(df_tmp)# ========打印======== 01 0Cno1 1javano2 2pythonno3 3golangNone

# 数据拆分，对拆分后的数据再次与原数据合并 df_tmp = pd.merge(df_a, df_a[name].str.split(_, 1, expand=True), how=left, left_index=True, right_index=True) print(df_tmp)# ========打印======== namerank01 0C_no11Cno1 1java_no22javano2 2python_no33pythonno3 3golang4golangNone

数据可视化在使用 Pandas 处理数据的过程中，为了更直观的展示数据的线性关系，我们可以引入 matplotlib 库将我们的数据变成相关图形

# plot() 方法生成相应的线性图形 df_a = pd.DataFrame(columns=[name, rank], data=https://www.songbingjia.com/android/[[C_no1, 1], [java_no2, 2], [python_no3, 3], [golang, 4]]) df_a.plot()