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• 索引和列操作
• 函数
• 缺失值

索引和列操作

# 1 加载数据
# 1.1 从链家租房数据集中获取天通苑租房区域的所有数据存储在df2中
# 1.2 从df2中获取价格列存储在df2_price对象

import pandas as pd
df = pd.read_csv('/root/pandas_code_ling/data/b_LJdata.csv')
df2 = df[df['区域']== '天通苑租房']
df2_price = df2['价格']
df2_price

# 2 获取索引
# 2.1 通过 df2.index和 s_price.index 可以查看数据的索引
# 2.2 使用索引下标df2.index[0]和s.index[0]可以获取具体的某一个索引值

df2_price.indexdf2.indexdf2.index[2]print(df2_price.index[2])#  78  第三个

# 3 查看列名
# 3.1 查看 DataFrame 中所有列名
df.columns
# Index(['区域', '地址', '户型', '面积', '价格', '朝向', '更新时间', '看房人数'], dtype='object')
# 3.2 查看 DataFrame 中 特定列名对应的下标df.columns.get_loc('价格')  
#  4

# 目标: 读取数据时指定索引列
# 1 读取数据 使用 区域列 作为索引

df_3 = pd.read_csv('/root/pandas_code_ling/data/b_LJdata.csv',index_col=0)
df_3

# 目标: 指定某列为索引
# 1 使用 set_index 指定 区域 列为索引列, 影响原始数据

df_4 = df.set_index('区域',inplace=False)
df

# 目标: 重置索引
# 0 准备数据
copy_df = df2.copy()
# print(copy_df.head())#  重置索引 影响原始数据, 去掉 index 列
copy_df.reset_index(drop=True, inplace=True)
copy_df

# 0 拷贝s_price的前5条数据 
new_price = df2_price.head().copy()
print(new_price)# 1 重置索引
new_price = new_price.reset_index(inplace=False, drop=True)
print(new_price)# 2 修改索引
new_price.index=['a','b','c','d','e']
print(new_price)

# 目标: 赋值修改列名

new_df = df[['区域','价格']]
new_df = new_df.head().copy()
new_dfnew_df.columns = ['列名1','列名2']
new_df

# 目标: 赋值修改列名和索引# 1 使用 rename 修改列名
# 2 使用 rename 修改索引

new_df.rename(columns={'区域':'新区域','价格':'新价格'},index={0:'a', 2:'b', 4:'c'},inplace=True
)
new_df

函数

原始数据

 # 根据指定列的值由大到小排列，返回n行数据
df2.nlargest(5,'价格')

df2.nsmallest(3,'价格')

# 按价格列的数值由大到小进行排序  不修改原始数据
print(df2.sort_values(['价格'], ascending=False))

# 先对看房人数列由小到大排序, 再对价格列由大到小排序
print(df2.sort_values(['价格', '看房人数'], ascending=[True, False]))

相关性

df.corr()

标准偏差

df2.std()

分位数

# 二分位数  中位数
df2.quantile()  

# 四分位数  （计算：以看房人数四分之一分位为例 （10-1）*0.25=2.25  2.25+1=3.25  第三位是29  29+（30-29）*0.25=29.25）
df2.quantile([0.25, 0.5, 0.75])

缺失值

• Pandas中的NaN值来自NumPy库，NumPy中缺失值有几种表示形式：NaN，NAN，nan，他们都一样

• 缺失值和其它类型的数据不同，它毫无意义，NaN不等于0，也不等于空字符串

加载数据
df = pd.read_csv('/root/pandas_code_ling/data/c_city_day.csv')
df.head()

df = pd.read_csv('/root/pandas_code_ling/data/c_city_day.csv',keep_default_na=False)
df.head()

df = pd.read_csv('/root/pandas_code_ling/data/c_city_day.csv',na_values='Ahmedabad')
df.head()

df.info()

# df.head().isna()
# df.head().isnull()
# df.head().notnull()
df.head().notna()

df = pd.read_csv('/root/pandas_code_ling/data/c_city_day.csv')
# 随机获取10条数据
df2 = df.sample(n=10, random_state=5)
df2

# 删除含有缺失值的行数据
df2.dropna()# # 删除含有缺失值的列
df2.dropna(axis=1)

# # 删除指定列中含有缺失值的行数据
df2.dropna(how='any', subset=['PM2.5', 'Xylene', 'AQI'])

# # 删除指定列中都含有缺失值的行数据
df2.dropna(how='all', subset=['PM2.5', 'Xylene', 'AQI'])

# # 删除含有缺失值的行数据, 剩余非空值个数大于等于12的行数据保留
df2.dropna(thresh=12)

df.head().isnull().sum()

填充缺失值 

# 目标: 用平均值填充PM2.5的缺失值
# 1 加载数据
df = pd.read_csv("./data/c_city_day.csv")
# 2 验证缺失值df.info() # 总: 29531  PM2.5: 24933

# 3 求平均值
pm25_mean = df['PM2.5'].mean()
print(pm25_mean) # 67.45057794890272
# 4 填充平均值
df['PM2.5'].fillna(pm25_mean, inplace=True)

# 5 验证
df.info() # 总: 29531  PM2.5: 29531
print(df['PM2.5'].mean())

# 使用前后值填充

# 加载数据
df = pd.read_csv('./data/c_city_day.csv')
s1 = df['Xylene'][54:64]
print(s1)
print('---------------------------')
print(s1.fillna(method='ffill'))

# 加载数据
df = pd.read_csv('./data/c_city_day.csv')
s1 = df['Xylene'][54:64]
print(s1)
print('---------------------------')
print(s1.fillna(method='bfill'))

# 使用线性填充

df = pd.read_csv('./data/c_city_day.csv')
s1 = df['Xylene'][54:64]
print(s1)
print('---------------------------')
print(s1.interpolate(limit_direction='both'))