Python Pandas 基本功能

到目前为止，我们已经了解了三种Pandas数据结构以及如何创建它们。我们将主要关注DataFrame对象，因为它在实时数据处理中非常重要，同时也讨论其他一些数据结构。

系列的基本功能

序号	属性或方法及描述
1	axes 返回行轴标签的列表
2	dtype 返回对象的dtype。
3	empty 如果系列是空的，则返回True。
4	ndim 返回基础数据的维数，根据定义为1。
5	size 返回底层数据中的元素数量。
6	values 以ndarray的形式返回系列。
7	head() 返回前n行。
8	tail() 返回最后的n条记录。

现在让我们创建一个系列，看看上述所有的表格属性操作。

实例

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a series with 100 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(4))
print s

其输出情况如下—

0   0.967853
1  -0.148368
2  -1.395906
3  -1.758394
dtype: float64

axes

返回系列的标签列表。

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a series with 100 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(4))
print ("The axes are:")
print s.axes

其 输出结果 如下 –

The axes are:
[RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)]

上述结果是一个从0到5的数值列表的紧凑格式，即[0,1,2,3,4]。

empty

返回布尔值，表示该对象是否为空。True表示该对象是空的。

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a series with 100 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(4))
print ("Is the Object empty?")
print s.empty

其 输出结果 如下 –

Is the Object empty?
False

ndim

返回对象的维数。根据定义，一个系列是一个一维数据结构，所以它返回

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a series with 4 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(4))
print s

print ("The dimensions of the object:")
print s.ndim

其 输出结果 如下 –

0   0.175898
1   0.166197
2  -0.609712
3  -1.377000
dtype: float64

The dimensions of the object:
1

size

返回系列的尺寸（长度）。

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a series with 4 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(2))
print s
print ("The size of the object:")
print s.size

其 输出结果 如下 –

0   3.078058
1  -1.207803
dtype: float64

The size of the object:
2

values

将系列中的实际数据作为一个数组返回。

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a series with 4 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(4))
print s

print ("The actual data series is:")
print s.values

其 输出结果 如下 –

0   1.787373
1  -0.605159
2   0.180477
3  -0.140922
dtype: float64

The actual data series is:
[ 1.78737302 -0.60515881 0.18047664 -0.1409218 ]

Head & Tail

要查看一个系列或DataFrame对象的小样本，可以使用head()和tail()方法。

head() 返回前 n 行（观察索引值）。默认显示的元素数为5，但你可以传递一个自定义的数字。

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a series with 4 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(4))
print ("The original series is:")
print s

print ("The first two rows of the data series:")
print s.head(2)

其 输出结果 如下 –

The original series is:
0   0.720876
1  -0.765898
2   0.479221
3  -0.139547
dtype: float64

The first two rows of the data series:
0   0.720876
1  -0.765898
dtype: float64

tail() 返回最后 n 行（观察索引值）。默认显示的元素数为5，但你可以传递一个自定义的数字。

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a series with 4 random numbers
s = pd.Series(np.random.randn(4))
print ("The original series is:")
print s

print ("The last two rows of the data series:")
print s.tail(2)

其 输出结果 如下 –

The original series is:
0 -0.655091
1 -0.881407
2 -0.608592
3 -2.341413
dtype: float64

The last two rows of the data series:
2 -0.608592
3 -2.341413
dtype: float64

DataFrame的基本功能

现在让我们了解什么是DataFrame基本功能。下面的表格列出了有助于实现DataFrame基本功能的重要属性或方法。

序号	属性或方法及描述
1	T 转移行和列。
2	axes 返回一个以行轴标签和列轴标签为唯一成员的列表。
3	dtypes 返回此对象中的dtypes。
4	empty 如果NDFrame完全是空的[没有项目]，则为真；如果任何轴的长度为0，则为真。
5	ndim 轴的数量/数组尺寸。
6	shape 返回一个代表DataFrame尺寸的元组。
7	size NDFrame中的元素数量。
8	values Numpy表示NDFrame。
9	head() 返回前n行。
10	tail() 返回最后的n条记录。

现在让我们创建一个DataFrame，看看上面提到的所有属性是如何操作的。

实例

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our data series is:")
print df

其 输出结果 如下 –

Our data series is:
    Age   Name    Rating
0   25    Tom     4.23
1   26    James   3.24
2   25    Ricky   3.98
3   23    Vin     2.56
4   30    Steve   3.20
5   29    Smith   4.60
6   23    Jack    3.80

T (转置)

返回DataFrame的转置。行和列将互换。

import pandas as pd
import numpy as np

# Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}

# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("The transpose of the data series is:")
print df.T

其 输出结果 如下 –

The transpose of the data series is:
         0     1       2      3      4      5       6
Age      25    26      25     23     30     29      23
Name     Tom   James   Ricky  Vin    Steve  Smith   Jack
Rating   4.23  3.24    3.98   2.56   3.2    4.6     3.8

axes

返回行轴标签和列轴标签的列表。

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Row axis labels and column axis labels are:")
print df.axes

其输出情况如下—

Row axis labels and column axis labels are:

[RangeIndex(start=0, stop=7, step=1), Index([u'Age', u'Name', u'Rating'],
dtype='object')]

dtypes

返回每一列的数据类型。

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("The data types of each column are:")
print df.dtypes

其 输出结果 如下 –

The data types of each column are:
Age     int64
Name    object
Rating  float64
dtype: object

empty

返回布尔值，说明该对象是否为空；真表示该对象为空。

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Is the object empty?")
print df.empty

其 输出结果 如下 –

Is the object empty?
False

ndim

返回对象的尺寸数。根据定义，DataFrame是一个2D对象。

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our object is:")
print df
print ("The dimension of the object is:")
print df.ndim

其 输出结果 如下 –

Our object is:
      Age    Name     Rating
0     25     Tom      4.23
1     26     James    3.24
2     25     Ricky    3.98
3     23     Vin      2.56
4     30     Steve    3.20
5     29     Smith    4.60
6     23     Jack     3.80

The dimension of the object is:
2

shape

返回一个代表DataFrame维度的元组。元组（a,b），其中a代表行的数量， b 代表列的数量。

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our object is:")
print df
print ("The shape of the object is:")
print df.shape

其 输出结果 如下 –

Our object is:
   Age   Name    Rating
0  25    Tom     4.23
1  26    James   3.24
2  25    Ricky   3.98
3  23    Vin     2.56
4  30    Steve   3.20
5  29    Smith   4.60
6  23    Jack    3.80

The shape of the object is:
(7, 3)

size

返回DataFrame中元素的数量。

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our object is:")
print df
print ("The total number of elements in our object is:")
print df.size

其 输出结果 如下 –

Our object is:
    Age   Name    Rating
0   25    Tom     4.23
1   26    James   3.24
2   25    Ricky   3.98
3   23    Vin     2.56
4   30    Steve   3.20
5   29    Smith   4.60
6   23    Jack    3.80

The total number of elements in our object is:
21

values

返回DataFrame中的实际数据为 NDarray 。

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our object is:")
print df
print ("The actual data in our data frame is:")
print df.values

其 输出结果 如下 –

Our object is:
    Age   Name    Rating
0   25    Tom     4.23
1   26    James   3.24
2   25    Ricky   3.98
3   23    Vin     2.56
4   30    Steve   3.20
5   29    Smith   4.60
6   23    Jack    3.80
The actual data in our data frame is:
[[25 'Tom' 4.23]
[26 'James' 3.24]
[25 'Ricky' 3.98]
[23 'Vin' 2.56]
[30 'Steve' 3.2]
[29 'Smith' 4.6]
[23 'Jack' 3.8]]

head和tail

要查看一个DataFrame对象的小样本，可以使用 head() 和tail()方法。 head() 返回前 n 行（观察索引值）。默认显示的元素数为5，但你可以传递一个自定义的数字。

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our data frame is:")
print df
print ("The first two rows of the data frame is:")
print df.head(2)

其 输出结果 如下 –

Our data frame is:
    Age   Name    Rating
0   25    Tom     4.23
1   26    James   3.24
2   25    Ricky   3.98
3   23    Vin     2.56
4   30    Steve   3.20
5   29    Smith   4.60
6   23    Jack    3.80

The first two rows of the data frame is:
   Age   Name   Rating
0  25    Tom    4.23
1  26    James  3.24

tail() 返回最后的 n 行（观察索引值）。默认显示的元素数为5，但你可以传递一个自定义的数字。

import pandas as pd
import numpy as np

#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
   'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]), 
   'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}

#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our data frame is:")
print df
print ("The last two rows of the data frame is:")
print df.tail(2)

其 输出结果 如下 –

Our data frame is:
    Age   Name    Rating
0   25    Tom     4.23
1   26    James   3.24
2   25    Ricky   3.98
3   23    Vin     2.56
4   30    Steve   3.20
5   29    Smith   4.60
6   23    Jack    3.80

The last two rows of the data frame is:
    Age   Name    Rating
5   29    Smith    4.6
6   23    Jack     3.8