python数据分析模块：numpy、pandas全解

一维数组情况：

二维数组情况：

3参数情况：

2参数情况：

1参数情况：

一维情况：

二维情况：

一维情况：

二维情况：

一维情况：

二维情况：第三个参数指定维度

只查看行数、或者列数

逗号隔开两个索引

某些行

某些列

可以看出append()函数在二维数组中添加元素，结果转为了一维数组。

那怎么保持二维数组呢？可以设置axis参数按行或者按列添加

可以看出先把二维数组降成了一维数组，再在索引为1的位置添加元素。

那么怎么保持在二维添加元素呢？ 同样设置axis参数

也分按行和按列删除

标记缺失值： isnan()函数

补充缺失值：

同样axis参数可以指定拼接按行还是按列

2 hstack()函数：以水平堆叠的方式拼接数组

3 vstack()函数：以垂直堆叠的方式拼接数组

第二个参数还可以是数组，指定拆分的位置

hsplit()函数：横向拆成几个数组

vsplit()函数：纵向拆成几个数组

数组与数组之间的运算

数组与数值的运算

可以指定整个数组求和，还是按行或者按列

axis=0：每一列的元素求和

axis=1：每一行的元素求和

axis=0：每一列求均值

axis=1：每一行求均值

axis=0：每一列求最大值

axis=1：每一行求最大值

pandas有两个重要的数据结构对象：Series和DataFrame。

Series是创建一个一维数组对象，会自动生成行标签。

会自动生成行列标签

也可以用字典形式生成数据

在用字典生成数据的基础上，同时指定行标签

例如对下表的数据进行读取

4月是第四个表，我们应把sheet_name参数指定为3；因为索引是从0开始的。

可以看出read_excel()函数自动创建了一个DataFrame对象，同时自动把第一行数据当做列标签。

可以看出不给出header参数时，该参数默认为0。

header=1时结果如下：

header=None时结果如下：

index_col=0时，第0列为列标签

index_col=0时

usecols=[2]：指定第二列

指定多列

数据如下：

[外链转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将保存下来直接上传(img-j1SHxY8y-1637655972909)(C:Users14051AppDataRoamingTypora ypora-user-imagesimage-20211114192949607png)]

nrows=3时

head()函数中参数为空默认前5行

指定head(3)时如下

numpy模块也是shape

查看特定列的书库类型

特定列数据类型转换

先查看一下所有数据

与单行相比，结果显示的格式不一样了

iloc()挑选：

或者给出区间

挑选数据要么标签，要么索引挑选

或者

或者写成区间

标签挑选

或者索引挑选

先查看一下数据

或者用字典一对一修改

[外链转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将保存下来直接上传(img-a6QKIoie-1637655972912)(C:Users14051AppDataRoamingTypora ypora-user-imagesimage-20211123110431201png)]

isin()函数查看表中是否有该值

查看特定列是否有该值

可以看出上述代码并没有替换，那怎么替换呢？

末尾插入一列

指定插入到哪列

axis参数可以指定删除行还是删除列

指定标签删除

指定索引删除

方法三

指定行标签删除

指定索引删除

方法三：

先查看所有数据

info()函数查看数据类型，还可以查看是否有缺失值

isnull()函数查看是否有缺失值

在numpy模块中用isnan()函数

删除有缺失值的行

删除整行都为缺失值的行： 需要指定how参数

不同列的缺失值设置不同的填充值

默认保留第一个重复值所在的行，删除其他重复值所在的行

保留第一个重复值所在的行

保留最后一个重复值所在的行

是重复的就删除

降序如下

参数指定first时，表示在数据有重复值时，越先出现的数据排名越靠前

获取产品为单肩包的行数据

获取数量>60的行数据

获取产品为单肩包 且 数量>60 的行数据

获取产品为单肩包 或 数量>60 的行数据

stack()函数转换成树形结构

how参数指定外连接

on参数指定按哪一列合并

concat()函数采用 全连接 的方式，没有的数设置为缺失值

重置行标签

效果与concat()一样

末尾添加行元素

指定列求和

指定列求均值

指定列求最值

获取单列的

corr()函数获取相关系数

获取指定列与其他列的相关系数

[外链转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将保存下来直接上传(img-46g9qgQw-1637655972913)(C:Users14051AppDataRoamingTypora ypora-user-imagesimage-20211123135643804png)]

groupby()函数返回的是一个DataFrameBy对象，该对象包含分组后的数据，但是不能直观地显示出来。

分组后获取指定列的汇总情况

获取多列的汇总情况

获取多列的情况

ta = pdread_excel(‘相关性分析xlsx’)

print(data)

corr()函数获取相关系数

获取指定列与其他列的相关系数

[外链转存中…(img-46g9qgQw-1637655972913)]

groupby()函数返回的是一个DataFrameBy对象，该对象包含分组后的数据，但是不能直观地显示出来。

分组后获取指定列的汇总情况

获取多列的汇总情况

获取多列的情况

利用第三方库：openpyxl 可以实现，示例代码如下：

from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()

ws = wb['sheet1']

ws['C2']value = 100

Pandas可以通过read_excel()函数来读取Excel文件，但是默认情况下它不会读入Excel文本框中的数据。 如果需要读取文本框中的内容，则需要使用openpyxl库中的load_workbook()函数来将Excel文件加载成一个工作簿对象，然后可以使用get_sheet_by_name()函数来获取相应工作表，最后使用get_all_values()函数来获取单元格中的值。

io ：字符串，文件的路径对象。

sheet_name ：None、string、int、字符串列表或整数列表，默认为0。字符串用于工作表名称,整数用于零索引工作表位置,字符串列表或整数列表用于请求多个工作表，为None时获取所有工作表。

header ：指定作为列名的行，默认0，即取第一行的值为列名。数据为列名行以下的数据；若数据不含列名，则设定 header = None。

names ：默认为None，要使用的列名列表，如不包含标题行，应显示传递 header=None 。

index_col ：指定列为索引列，默认None列（0索引）用作DataFrame的行标签。

usecols ：int或list，默认为None。

squeeze ：boolean，默认为False,如果解析的数据只包含一列，则返回一个Series。

dtype ：列的类型名称或字典，默认为None。数据或列的数据类型。例如{'a'：npfloat64，'b'：npint32}使用对象保存存储在Excel中的数据而不解释dtype。如果指定了转换器，则它们将应用于dtype转换的INSTEAD。

skiprows ：省略指定行数的数据,从第一行开始。

skipfooter ：省略指定行数的数据，从尾部数的行开始。

dtype :字典类型{'列名1':数据类型，‘列名’:数据类型}，设定指定列的数据类型。

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