pandas索引的设置与修改

大家好，我是Peter~

本文主要是介绍Pandas中行和列索引的4个函数 *** 作：

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快速回顾下Pandas创建索引的常见方法：

In [1]:

In [2]:

Out[2]:

新的间隔索引 IntervalIndex 通常使用 interval_range()函数来进行构造，它使用的是数据或者数值区间，基本用法：

In [3]:

Out[3]:

In [4]:

Out[4]:

以时间和日期作为索引，通过date_range函数来生成，具体例子为：

In [5]:

Out[5]:

pd.PeriodIndex是一个专门针对周期性数据的索引，方便针对具有一定周期的数据进行处理，具体用法如下：

In [6]:

Out[6]:

In [7]:

Out[7]:

In [8]:

Out[8]:

下面通过一份 简单的数据来讲解4个函数的使用。数据如下：

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设置单层索引

In [10]:

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我们发现df1的索引已经变成了name字段的相关值。

下面是设置多层索引：

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对索引的重置：

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针对多层索引的重置：

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多层索引直接原地修改：

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将指定的数据分配给所需要的轴axis。其中axis=0代表行方向，axis=1代表列方向。

两种不同的写法：

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使用 index 效果相同：

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原来的df2是没有改变的。如果我们想改变生效，同样也可以直接原地修改：

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针对axis=1或者axis="columns"方向上的 *** 作。

1、直接传入我们需要修改的新名称：

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使用axis="columns"效果相同：

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同样也可以直接原地修改：

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给行索引或者列索引进行重命名，假设我们的原始数据如下：

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1、通过传入的一个或者多个属性的字典形式进行修改：

In [29]:

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同时修改多个列属性的名称：

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2、通过传入的函数进行修改：

In [31]:

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也可以使用匿名函数lambda：

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In [33]:

在这里我们使用的是可视化库plotly_express库中的自带数据集tips：

[图片上传失败...(image-33140a-1650125292352)]

In [34]:

Out[34]:

In [35]:

我们发现df3其实是一个Series型的数据：

Out[35]:

In [36]:

下面我们通过reset_index函数将其变成了DataFrame数据：

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我们把列方向上的索引重新命名下：

In [37]:

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In [38]:

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我们发现df5是df5是一个具有多层索引的数据框：

In [39]:

Out[39]:

我们可以选择重置其中一个索引：

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在重置索引的同时，直接丢弃原来的字段信息： 下面的sex信息被删除

In [41]:

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列方向上的索引直接原地修改：

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最后介绍一个笨方法来修改列索引的名称： 就是将新的名称通过列表的形式全部赋值给数据框的columns属性

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在列索引个数少的时候用起来挺方便的，如果多了不建议使用。

引入pandas

使用pandas下的read_csv方法，读取csv文件，参数是文件的路径，这是一个相对路径，是相对于当前工作目录的，那么如何知道当前的工作目录呢？

使用os.getcwd()方法获取当前工作目录

读取前三后数据，查看一下是否读取正确，显然都是乱码，这是什么问题呢？

我们需要设定参数encoding，也就是编码方式，如果你不设定编码方式，默认是utf8，现在csv文件是gbk编码的，所以需要使用encoding='gbk'

我用的编辑器是eric4，注意，eric4默认是不支持中文的，如果你想要显示中文，前提是设置正确的编码，在preferences中

设置成utf8即可

回到pandas，我们可以有更多选项来设置打开数据时的 *** 作：

在Python中，pandas是基于NumPy数组构建的，使数据预处理、清洗、分析工作变得更快更简单。pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的，而NumPy更适合处理统一的数值数组数据。

使用下面格式约定，引入pandas包：

pandas有两个主要数据结构：Series和DataFrame。

Series是一种类似于一维数组的对象，它由 一组数据 （各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的 数据标签（即索引） 组成，即index和values两部分，可以通过索引的方式选取Series中的单个或一组值。

pd.Series(list,index=[ ]) ，第二个参数是Series中数据的索引，可以省略。

Series类型索引、切片、运算的 *** 作类似于ndarray，同样的类似Python字典类型的 *** 作，包括保留字in *** 作、使用.get()方法。

Series和ndarray之间的主要区别在于Series之间的 *** 作会根据索引自动对齐数据。

DataFrame是一个表格型的数据类型，每列值类型可以不同，是最常用的pandas对象。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。

pd.DataFrame(data,columns = [ ],index = [ ]) ：columns和index为指定的列、行索引，并按照顺序排列。

如果创建时指定了columns和index索引，则按照索引顺序排列，并且如果传入的列在数据中找不到，就会在结果中产生缺失值：

数据索引 ：Series和DataFrame的索引是Index类型，Index对象是不可修改，可通过索引值或索引标签获取目标数据，也可通过索引使序列或数据框的计算、 *** 作实现自动化对齐。索引类型index的常用方法：

重新索引 ：能够改变、重排Series和DataFrame索引，会创建一个新对象，如果某个索引值当前不存在，就引入缺失值。

df.reindex(index, columns ,fill_value, method, limit, copy ) ：index/columns为新的行列自定义索引；fill_value为用于填充缺失位置的值；method为填充方法，ffill当前值向前填充，bfill向后填充；limit为最大填充量；copy 默认True，生成新的对象，False时，新旧相等不复制。

删除指定索引 ：默认返回的是一个新对象。

.drop() ：能够删除Series和DataFrame指定行或列索引。

删除一行或者一列时，用单引号指定索引，删除多行时用列表指定索引。

如果删除的是列索引，需要增加axis=1或axis='columns'作为参数。

增加inplace=True作为参数，可以就地修改对象，不会返回新的对象。

在pandas中，有多个方法可以选取和重新组合数据。对于DataFrame，表5-4进行了总结

适用于Series和DataFrame的基本统计分析函数 ：传入axis='columns'或axis=1将会按行进行运算。

.describe() ：针对各列的多个统计汇总，用统计学指标快速描述数据的概要。

.sum() ：计算各列数据的和

.count() ：非NaN值的数量

.mean( )/.median() ：计算数据的算术平均值、算术中位数

.var()/.std() ：计算数据的方差、标准差

.corr()/.cov() ：计算相关系数矩阵、协方差矩阵，是通过参数对计算出来的。Series的corr方法用于计算两个Series中重叠的、非NA的、按索引对齐的值的相关系数。DataFrame的corr和cov方法将以DataFrame的形式分别返回完整的相关系数或协方差矩阵。

.corrwith() ：利用DataFrame的corrwith方法，可以计算其列或行跟另一个Series或DataFrame之间的相关系数。传入一个Series将会返回一个相关系数值Series（针对各列进行计算），传入一个DataFrame则会计算按列名配对的相关系数。

.min()/.max() ：计算数据的最小值、最大值

.diff() ：计算一阶差分，对时间序列很有效

.mode() ：计算众数，返回频数最高的那（几）个

.mean() ：计算均值

.quantile() ：计算分位数（0到1）

.isin() ：用于判断矢量化集合的成员资格，可用于过滤Series中或DataFrame列中数据的子集

适用于Series的基本统计分析函数，DataFrame[列名]返回的是一个Series类型。

.unique() ：返回一个Series中的唯一值组成的数组。

.value_counts() ：计算一个Series中各值出现的频率。

.argmin()/.argmax() ：计算数据最大值、最小值所在位置的索引位置（自动索引）

.idxmin()/.idxmax() ：计算数据最大值、最小值所在位置的索引（自定义索引）

pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数。下表对它们进行了总结，其中read_csv()、read_table()、to_csv()是用得最多的。

在数据分析和建模的过程中，相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。

在许多数据分析工作中，缺失数据是经常发生的。对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（np.nan）表示缺失数据，也可将缺失值表示为NA（Python内置的None值）。

替换值

.replace(old, new) ：用新的数据替换老的数据，如果希望一次性替换多个值，old和new可以是列表。默认会返回一个新的对象，传入inplace=True可以对现有对象进行就地修改。

删除重复数据

利用函数或字典进行数据转换

df.head()：查询数据的前五行

df.tail()：查询数据的末尾5行

pandas.cut()

pandas.qcut() 基于分位数的离散化函数。基于秩或基于样本分位数将变量离散化为等大小桶。

pandas.date_range() 返回一个时间索引

df.apply() 沿相应轴应用函数

Series.value_counts() 返回不同数据的计数值

df.aggregate()

df.reset_index() 重新设置index，参数drop = True时会丢弃原来的索引，设置新的从0开始的索引。常与groupby()一起用

numpy.zeros()

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