「干货」Pandas数据结构之DataFrame常见操作
bigegpt 2024-10-23 08:52 2 浏览
文章来源于Python大咖谈 ，作者呆鸟的Python大咖谈
提取、添加、删除列
DataFrame 就像带索引的 Series 字典，提取、设置、删除列的操作与字典类似：
In [61]: df['one'] Out[61]: a 1.0 b 2.0 c 3.0 d NaN Name: one, dtype: float64 In [62]: df['three'] = df['one'] * df['two'] In [63]: df['flag'] = df['one'] > 2 In [64]: df Out[64]: one two three flag a 1.0 1.0 1.0 False b 2.0 2.0 4.0 False c 3.0 3.0 9.0 True d NaN 4.0 NaN False
删除（del、pop）列的方式也与字典类似：
In [65]: del df['two']
In [66]: three = df.pop('three')
In [67]: df
Out[67]:
one flag
a 1.0 False
b 2.0 False
c 3.0 True
d NaN False
标量值以广播的方式填充列：
In [68]: df['foo'] = 'bar' In [69]: df Out[69]: one flag foo a 1.0 False bar b 2.0 False bar c 3.0 True bar d NaN False bar
插入与 DataFrame 索引不同的 Series 时，以 DataFrame 的索引为准：
In [70]: df['one_trunc'] = df['one'][:2] In [71]: df Out[71]: one flag foo one_trunc a 1.0 False bar 1.0 b 2.0 False bar 2.0 c 3.0 True bar NaN d NaN False bar NaN
可以插入原生多维数组，但长度必须与 DataFrame 索引长度一致。
默认在 DataFrame 尾部插入列。insert 函数可以指定插入列的位置：
In [72]: df.insert(1, 'bar', df['one']) In [73]: df Out[73]: one bar flag foo one_trunc a 1.0 1.0 False bar 1.0 b 2.0 2.0 False bar 2.0 c 3.0 3.0 True bar NaN d NaN NaN False bar NaN
用方法链分配新列
受 dplyr 的 mutate 启发，DataFrame 提供了 assign() 方法，可以利用现有的列创建新列。
In [74]: iris = pd.read_csv('data/iris.data')
In [75]: iris.head()
Out[75]:
SepalLength SepalWidth PetalLength PetalWidth Name
0 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa
1 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa
2 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa
3 4.6 3.1 1.5 0.2 Iris-setosa
4 5.0 3.6 1.4 0.2 Iris-setosa
In [76]: (iris.assign(sepal_ratio=iris['SepalWidth'] / iris['SepalLength'])
....: .head())
....:
Out[76]:
SepalLength SepalWidth PetalLength PetalWidth Name sepal_ratio
0 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa 0.686275
1 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa 0.612245
2 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa 0.680851
3 4.6 3.1 1.5 0.2 Iris-setosa 0.673913
4 5.0 3.6 1.4 0.2 Iris-setosa 0.720000
上例中，插入了一个预计算的值。还可以传递带参数的函数，在 assign 的 DataFrame 上求值。
In [77]: iris.assign(sepal_ratio=lambda x: (x['SepalWidth'] / x['SepalLength'])).head() Out[77]: SepalLength SepalWidth PetalLength PetalWidth Name sepal_ratio 0 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa 0.686275 1 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa 0.612245 2 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa 0.680851 3 4.6 3.1 1.5 0.2 Iris-setosa 0.673913 4 5.0 3.6 1.4 0.2 Iris-setosa 0.720000
assign 返回的都是数据副本，原 DataFrame 不变。
未引用 DataFrame 时，传递可调用的，不是实际要插入的值。这种方式常见于在操作链中调用 assign 的操作。例如，将 DataFrame 限制为花萼长度大于 5 的观察值，计算比例，再制图：
In [78]: (iris.query('SepalLength > 5')
....: .assign(SepalRatio=lambda x: x.SepalWidth / x.SepalLength,
....: PetalRatio=lambda x: x.PetalWidth / x.PetalLength)
....: .plot(kind='scatter', x='SepalRatio', y='PetalRatio'))
....:
Out[78]: <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f66075a7978>
上例用 assign 把函数传递给 DataFrame， 并执行函数运算。这是要注意的是，该 DataFrame 是筛选了花萼长度大于 5 以后的数据。首先执行的是筛选操作，再计算比例。这个例子就是对没有事先筛选 DataFrame 进行的引用。
assign 函数签名就是 **kwargs。键是新字段的列名，值为是插入值（例如，Series 或 NumPy 数组），或把 DataFrame 当做调用参数的函数。返回结果是插入新值的 DataFrame 副本。
0.23.0 版新增。
从 3.6 版开始，Python 可以保存 **kwargs 顺序。这种操作允许依赖赋值，**kwargs 后的表达式，可以引用同一个 assign() 函数里之前创建的列 。
In [79]: dfa = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3],
....: "B": [4, 5, 6]})
....:
In [80]: dfa.assign(C=lambda x: x['A'] + x['B'],
....: D=lambda x: x['A'] + x['C'])
....:
Out[80]:
A B C D
0 1 4 5 6
1 2 5 7 9
2 3 6 9 12
第二个表达式里，x['C'] 引用刚创建的列，与 dfa['A'] + dfa['B'] 等效。
要兼容所有 Python 版本，可以把 assign 操作分为两部分。
In [81]: dependent = pd.DataFrame({"A": [1, 1, 1]})
In [82]: (dependent.assign(A=lambda x: x['A'] + 1)
....: .assign(B=lambda x: x['A'] + 2))
....:
Out[82]:
A B
0 2 4
1 2 4
2 2 4
依赖赋值改变了 Python 3.6 及之后版本与 Python 3.6 之前版本的代码操作方式。
要想编写支持 3.6 之前或之后版本的 Python 代码，传递 assign 表达式时，要注意以下两点：
更新现有的列
在同一个 assign 引用刚建立的更新列
示例如下，更新列 “A”，然后，在创建 “B” 列时引用该列。
>>> dependent = pd.DataFrame({"A": [1, 1, 1]})
>>> dependent.assign(A=lambda x: x["A"] + 1, B=lambda x: x["A"] + 2)
Python 3.5 或更早版本的表达式在创建 B 列时引用的是 A 列的“旧”值 [1, 1, 1]。输出是：
A B0 2 31 2 32 2 3¨G30G A B0 2 41 2 42 2 4
索引 / 选择
索引基础用法如下：
操作句法结果选择列df[col]Series用标签选择行df.loc[label]Series用整数位置选择行df.iloc[loc]Series行切片df[5:10]DataFrame用布尔向量选择行df[bool_vec]DataFrame
选择行返回 Series，索引是 DataFrame 的列：
In [83]: df.loc['b'] Out[83]: one 2 bar 2 flag False foo bar one_trunc 2 Name: b, dtype: object In [84]: df.iloc[2] Out[84]: one 3 bar 3 flag True foo bar one_trunc NaN Name: c, dtype: object
高级索引、切片技巧，请参阅索引。重建索引介绍重建索引 / 遵循新标签集的基础知识。
数据对齐和运算
DataFrame 对象可以自动对齐列与索引（行标签）的数据。与上文一样，生成的结果是列和行标签的并集。
In [85]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D']) In [86]: df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(7, 3), columns=['A', 'B', 'C']) In [87]: df + df2 Out[87]: A B C D 0 0.045691 -0.014138 1.380871 NaN 1 -0.955398 -1.501007 0.037181 NaN 2 -0.662690 1.534833 -0.859691 NaN 3 -2.452949 1.237274 -0.133712 NaN 4 1.414490 1.951676 -2.320422 NaN 5 -0.494922 -1.649727 -1.084601 NaN 6 -1.047551 -0.748572 -0.805479 NaN 7 NaN NaN NaN NaN 8 NaN NaN NaN NaN 9 NaN NaN NaN NaN
DataFrame 和 Series 之间执行操作时，默认操作是在 DataFrame 的列上对齐 Series 的索引，按行执行广播)操作。例如：
In [88]: df - df.iloc[0] Out[88]: A B C D 0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1 -1.359261 -0.248717 -0.453372 -1.754659 2 0.253128 0.829678 0.010026 -1.991234 3 -1.311128 0.054325 -1.724913 -1.620544 4 0.573025 1.500742 -0.676070 1.367331 5 -1.741248 0.781993 -1.241620 -2.053136 6 -1.240774 -0.869551 -0.153282 0.000430 7 -0.743894 0.411013 -0.929563 -0.282386 8 -1.194921 1.320690 0.238224 -1.482644 9 2.293786 1.856228 0.773289 -1.446531
时间序列是特例，DataFrame 索引包含日期时，按列广播：
In [89]: index = pd.date_range('1/1/2000', periods=8)
In [90]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 3), index=index, columns=list('ABC'))
In [91]: df
Out[91]:
A B C
2000-01-01 -1.226825 0.769804 -1.281247
2000-01-02 -0.727707 -0.121306 -0.097883
2000-01-03 0.695775 0.341734 0.959726
2000-01-04 -1.110336 -0.619976 0.149748
2000-01-05 -0.732339 0.687738 0.176444
2000-01-06 0.403310 -0.154951 0.301624
2000-01-07 -2.179861 -1.369849 -0.954208
2000-01-08 1.462696 -1.743161 -0.826591
In [92]: type(df['A'])
Out[92]: Pandas.core.series.Series
In [93]: df - df['A']
Out[93]:
2000-01-01 00:00:00 2000-01-02 00:00:00 2000-01-03 00:00:00 2000-01-04 00:00:00 ... 2000-01-08 00:00:00 A B C
2000-01-01 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN
2000-01-02 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN
2000-01-03 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN
2000-01-04 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN
2000-01-05 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN
2000-01-06 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN
2000-01-07 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN
2000-01-08 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN
[8 rows x 11 columns]
df - df['A']
已弃用，后期版本中会删除。实现此操作的首选方法是：
df.sub(df['A'], axis=0)
有关匹配和广播操作的显式控制，请参阅二进制操作。
标量操作与其它数据结构一样：
In [94]: df * 5 + 2 Out[94]: A B C 2000-01-01 -4.134126 5.849018 -4.406237 2000-01-02 -1.638535 1.393469 1.510587 2000-01-03 5.478873 3.708672 6.798628 2000-01-04 -3.551681 -1.099880 2.748742 2000-01-05 -1.661697 5.438692 2.882222 2000-01-06 4.016548 1.225246 3.508122 2000-01-07 -8.899303 -4.849247 -2.771039 2000-01-08 9.313480 -6.715805 -2.132955 In [95]: 1 / df Out[95]: A B C 2000-01-01 -0.815112 1.299033 -0.780489 2000-01-02 -1.374179 -8.243600 -10.216313 2000-01-03 1.437247 2.926250 1.041965 2000-01-04 -0.900628 -1.612966 6.677871 2000-01-05 -1.365487 1.454041 5.667510 2000-01-06 2.479485 -6.453662 3.315381 2000-01-07 -0.458745 -0.730007 -1.047990 2000-01-08 0.683669 -0.573671 -1.209788 In [96]: df ** 4 Out[96]: A B C 2000-01-01 2.265327 0.351172 2.694833 2000-01-02 0.280431 0.000217 0.000092 2000-01-03 0.234355 0.013638 0.848376 2000-01-04 1.519910 0.147740 0.000503 2000-01-05 0.287640 0.223714 0.000969 2000-01-06 0.026458 0.000576 0.008277 2000-01-07 22.579530 3.521204 0.829033 2000-01-08 4.577374 9.233151 0.466834
支持布尔运算符：
In [97]: df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 0, 1], 'b': [0, 1, 1]}, dtype=bool)
In [98]: df2 = pd.DataFrame({'a': [0, 1, 1], 'b': [1, 1, 0]}, dtype=bool)
In [99]: df1 & df2
Out[99]:
a b
0 False False
1 False True
2 True False
In [100]: df1 | df2
Out[100]:
a b
0 True True
1 True True
2 True True
In [101]: df1 ^ df2
Out[101]:
a b
0 True True
1 True False
2 False True
In [102]: -df1
Out[102]:
a b
0 False True
1 True False
2 False False
转置
类似于多维数组，T 属性（即 transpose 函数）可以转置 DataFrame：
# only show the first 5 rows In [103]: df[:5].T Out[103]: 2000-01-01 2000-01-02 2000-01-03 2000-01-04 2000-01-05 A -1.226825 -0.727707 0.695775 -1.110336 -0.732339 B 0.769804 -0.121306 0.341734 -0.619976 0.687738 C -1.281247 -0.097883 0.959726 0.149748 0.176444
DataFrame 应用 NumPy 函数
Series 与 DataFrame 可使用 log、exp、sqrt 等多种元素级 NumPy 通用函数（ufunc） ，假设 DataFrame 的数据都是数字：
In [104]: np.exp(df) Out[104]: A B C 2000-01-01 0.293222 2.159342 0.277691 2000-01-02 0.483015 0.885763 0.906755 2000-01-03 2.005262 1.407386 2.610980 2000-01-04 0.329448 0.537957 1.161542 2000-01-05 0.480783 1.989212 1.192968 2000-01-06 1.496770 0.856457 1.352053 2000-01-07 0.113057 0.254145 0.385117 2000-01-08 4.317584 0.174966 0.437538 In [105]: np.asarray(df) Out[105]: array([[-1.2268, 0.7698, -1.2812], [-0.7277, -0.1213, -0.0979], [ 0.6958, 0.3417, 0.9597], [-1.1103, -0.62 , 0.1497], [-0.7323, 0.6877, 0.1764], [ 0.4033, -0.155 , 0.3016], [-2.1799, -1.3698, -0.9542], [ 1.4627, -1.7432, -0.8266]])
DataFrame 不是多维数组的替代品，它的索引语义和数据模型与多维数组都不同。
Series 应用 __array_ufunc__，支持 NumPy 通用函数。
通用函数应用于 Series 的底层数组。
In [106]: ser = pd.Series([1, 2, 3, 4]) In [107]: np.exp(ser) Out[107]: 0 2.718282 1 7.389056 2 20.085537 3 54.598150 dtype: float64
0.25.0 版更改： 多个 Series 传递给 ufunc 时，会先进行对齐。
Pandas 可以自动对齐 ufunc 里的多个带标签输入数据。例如，两个标签排序不同的Series 运算前，会先对齐标签。
In [108]: ser1 = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']) In [109]: ser2 = pd.Series([1, 3, 5], index=['b', 'a', 'c']) In [110]: ser1 Out[110]: a 1 b 2 c 3 dtype: int64 In [111]: ser2 Out[111]: b 1 a 3 c 5 dtype: int64 In [112]: np.remainder(ser1, ser2) Out[112]: a 1 b 0 c 3 dtype: int64
一般来说，Pandas 提取两个索引的并集，不重叠的值用缺失值填充。
In [113]: ser3 = pd.Series([2, 4, 6], index=['b', 'c', 'd']) In [114]: ser3 Out[114]: b 2 c 4 d 6 dtype: int64 In [115]: np.remainder(ser1, ser3) Out[115]: a NaN b 0.0 c 3.0 d NaN dtype: float64
对 Series 和 Index 应用二进制 ufunc 时，优先执行 Series，并返回的结果也是 Series 。
In [116]: ser = pd.Series([1, 2, 3]) In [117]: idx = pd.Index([4, 5, 6]) In [118]: np.maximum(ser, idx) Out[118]: 0 4 1 5 2 6 dtype: int64
NumPy 通用函数可以安全地应用于非多维数组支持的 Series，例如，SparseArray（参见稀疏计算）。如有可能，应用 ufunc 而不把基础数据转换为多维数组。
控制台显示
控制台显示大型 DataFrame 时，会根据空间调整显示大小。info()函数可以查看 DataFrame 的信息摘要。下列代码读取 R 语言 plyr 包里的棒球数据集 CSV 文件）：
In [119]: baseball = pd.read_csv('data/baseball.csv')
In [120]: print(baseball)
id player year stint team lg g ab r h X2b X3b hr rbi sb cs bb so ibb hbp sh sf gidp
0 88641 womacto01 2006 2 CHN NL 19 50 6 14 1 0 1 2.0 1.0 1.0 4 4.0 0.0 0.0 3.0 0.0 0.0
1 88643 schilcu01 2006 1 BOS AL 31 2 0 1 0 0 0 0.0 0.0 0.0 0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
.. ... ... ... ... ... .. .. ... .. ... ... ... .. ... ... ... .. ... ... ... ... ... ...
98 89533 aloumo01 2007 1 NYN NL 87 328 51 112 19 1 13 49.0 3.0 0.0 27 30.0 5.0 2.0 0.0 3.0 13.0
99 89534 alomasa02 2007 1 NYN NL 8 22 1 3 1 0 0 0.0 0.0 0.0 0 3.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
[100 rows x 23 columns]
In [121]: baseball.info()
<class 'Pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 100 entries, 0 to 99
Data columns (total 23 columns):
id 100 non-null int64
player 100 non-null object
year 100 non-null int64
stint 100 non-null int64
team 100 non-null object
lg 100 non-null object
g 100 non-null int64
ab 100 non-null int64
r 100 non-null int64
h 100 non-null int64
X2b 100 non-null int64
X3b 100 non-null int64
hr 100 non-null int64
rbi 100 non-null float64
sb 100 non-null float64
cs 100 non-null float64
bb 100 non-null int64
so 100 non-null float64
ibb 100 non-null float64
hbp 100 non-null float64
sh 100 non-null float64
sf 100 non-null float64
gidp 100 non-null float64
dtypes: float64(9), int64(11), object(3)
memory usage: 18.1+ KB
尽管 to_string 有时不匹配控制台的宽度，但还是可以用 to_string 以表格形式返回 DataFrame 的字符串表示形式：
In [122]: print(baseball.iloc[-20:, :12].to_string()) id player year stint team lg g ab r h X2b X3b 80 89474 finlest01 2007 1 COL NL 43 94 9 17 3 0 81 89480 embreal01 2007 1 OAK AL 4 0 0 0 0 0 82 89481 edmonji01 2007 1 SLN NL 117 365 39 92 15 2 83 89482 easleda01 2007 1 NYN NL 76 193 24 54 6 0 84 89489 delgaca01 2007 1 NYN NL 139 538 71 139 30 0 85 89493 cormirh01 2007 1 CIN NL 6 0 0 0 0 0 86 89494 coninje01 2007 2 NYN NL 21 41 2 8 2 0 87 89495 coninje01 2007 1 CIN NL 80 215 23 57 11 1 88 89497 clemero02 2007 1 NYA AL 2 2 0 1 0 0 89 89498 claytro01 2007 2 BOS AL 8 6 1 0 0 0 90 89499 claytro01 2007 1 TOR AL 69 189 23 48 14 0 91 89501 cirilje01 2007 2 ARI NL 28 40 6 8 4 0 92 89502 cirilje01 2007 1 MIN AL 50 153 18 40 9 2 93 89521 bondsba01 2007 1 SFN NL 126 340 75 94 14 0 94 89523 biggicr01 2007 1 HOU NL 141 517 68 130 31 3 95 89525 benitar01 2007 2 FLO NL 34 0 0 0 0 0 96 89526 benitar01 2007 1 SFN NL 19 0 0 0 0 0 97 89530 ausmubr01 2007 1 HOU NL 117 349 38 82 16 3 98 89533 aloumo01 2007 1 NYN NL 87 328 51 112 19 1 99 89534 alomasa02 2007 1 NYN NL 8 22 1 3 1 0
默认情况下，过宽的 DataFrame 会跨多行输出：
In [123]: pd.DataFrame(np.random.randn(3, 12)) Out[123]: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0 -0.345352 1.314232 0.690579 0.995761 2.396780 0.014871 3.357427 -0.317441 -1.236269 0.896171 -0.487602 -0.082240 1 -2.182937 0.380396 0.084844 0.432390 1.519970 -0.493662 0.600178 0.274230 0.132885 -0.023688 2.410179 1.450520 2 0.206053 -0.251905 -2.213588 1.063327 1.266143 0.299368 -0.863838 0.408204 -1.048089 -0.025747 -0.988387 0.094055
display.width 选项可以更改单行输出的宽度：
In [124]: pd.set_option('display.width', 40) # 默认值为 80
In [125]: pd.DataFrame(np.random.randn(3, 12))
Out[125]:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0 1.262731 1.289997 0.082423 -0.055758 0.536580 -0.489682 0.369374 -0.034571 -2.484478 -0.281461 0.030711 0.109121
1 1.126203 -0.977349 1.474071 -0.064034 -1.282782 0.781836 -1.071357 0.441153 2.353925 0.583787 0.221471 -0.744471
2 0.758527 1.729689 -0.964980 -0.845696 -1.340896 1.846883 -1.328865 1.682706 -1.717693 0.888782 0.228440 0.901805
还可以用 display.max_colwidth 调整最大列宽。
In [126]: datafile = {'filename': ['filename_01', 'filename_02'],
.....: 'path': ["media/user_name/storage/folder_01/filename_01",
.....: "media/user_name/storage/folder_02/filename_02"]}
.....:
In [127]: pd.set_option('display.max_colwidth', 30)
In [128]: pd.DataFrame(datafile)
Out[128]:
filename path
0 filename_01 media/user_name/storage/fo...
1 filename_02 media/user_name/storage/fo...
In [129]: pd.set_option('display.max_colwidth', 100)
In [130]: pd.DataFrame(datafile)
Out[130]:
filename path
0 filename_01 media/user_name/storage/folder_01/filename_01
1 filename_02 media/user_name/storage/folder_02/filename_02
expand_frame_repr 选项可以禁用此功能，在一个区块里输出整个表格。
DataFrame 列属性访问和 IPython 代码补全
DataFrame 列标签是有效的 Python 变量名时，可以像属性一样访问该列：
In [131]: df = pd.DataFrame({'foo1': np.random.randn(5),
.....: 'foo2': np.random.randn(5)})
.....:
In [132]: df
Out[132]:
foo1 foo2
0 1.171216 -0.858447
1 0.520260 0.306996
2 -1.197071 -0.028665
3 -1.066969 0.384316
4 -0.303421 1.574159
In [133]: df.foo1
Out[133]:
0 1.171216
1 0.520260
2 -1.197071
3 -1.066969
4 -0.303421
Name: foo1, dtype: float64
IPython 支持补全功能，按 tab 键可以实现代码补全：
In [134]: df.fo<TAB> # 此时按 tab 键 会显示下列内容 df.foo1 df.foo2
最后，我自己是一名从事了多年开发的Python老程序员，辞职目前在做自己的Python私人定制课程，今年年初我花了一个月整理了一份最适合2019年学习的Python学习干货，可以送给每一位喜欢Python的小伙伴，想要获取的可以关注我的头条号并在后台私信我：01，即可免费获取。
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