series函数的使用步骤（pandas有哪些核心使用方法）

本文目录

• pandas有哪些核心使用方法
• 如何使用Python Pandas模块读取各类型文件

pandas有哪些核心使用方法

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01 关于pandas

pandas，Python+data+analysis的组合缩写，是Python中基于Numpy和Matplotlib的第三方数据分析库，与后两者共同构成了Python数据分析的基础工具包，享有数分三剑客之名。

正因为pandas是在Numpy基础上实现，其核心数据结构与Numpy的ndarray十分相似，但pandas与Numpy的关系不是替代，而是互为补充。二者之间主要区别是：

• 从数据结构上看：

• Numpy的核心数据结构是ndarray，支持任意维数的数组，但要求单个数组内所有数据是同质的，即类型必须相同；而pandas的核心数据结构是series和dataframe，仅支持一维和二维数据，但数据内部可以是异构数据，仅要求同列数据类型一致即可
• Numpy的数据结构仅支持数字索引，而pandas数据结构则同时支持数字索引和标签索引

• 从功能定位上看：

• Numpy虽然也支持字符串等其他数据类型，但仍然主要是用于数值计算，尤其是内部集成了大量矩阵计算模块，例如基本的矩阵运算、线性代数、fft、生成随机数等，支持灵活的广播机制
• pandas主要用于数据处理与分析，支持包括数据读写、数值计算、数据处理、数据分析和数据可视化全套流程操作

pandas主要面向数据处理与分析，主要具有以下功能特色：

• 按索引匹配的广播机制，这里的广播机制与Numpy广播机制还有很大不同
• 便捷的数据读写操作，相比于Numpy仅支持数字索引，pandas的两种数据结构均支持标签索引，包括bool索引也是支持的
• 类比SQL的join和groupby功能，pandas可以很容易实现SQL这两个核心功能，实际上，SQL的绝大部分DQL和DML操作在pandas中都可以实现
• 类比Excel的数据透视表功能，Excel中最为强大的数据分析工具之一是数据透视表，这在pandas中也可轻松实现
• 自带正则表达式的字符串向量化操作，对pandas中的一列字符串进行通函数操作，而且自带正则表达式的大部分接口
• 丰富的时间序列向量化处理接口
• 常用的数据分析与统计功能，包括基本统计量、分组统计分析等
• 集成Matplotlib的常用可视化接口，无论是series还是dataframe，均支持面向对象的绘图接口

正是由于具有这些强大的数据分析与处理能力，pandas还有数据处理中"瑞士军刀"的美名。

02 数据结构

pandas核心数据结构有两种，即一维的series和二维的dataframe，二者可以分别看做是在Numpy一维数组和二维数组的基础上增加了相应的标签信息。正因如此，可以从两个角度理解series和dataframe：

• series和dataframe分别是一维和二维数组，因为是数组，所以Numpy中关于数组的用法基本可以直接应用到这两个数据结构，包括数据创建、切片访问、通函数、广播机制等
• series是带标签的一维数组，所以还可以看做是类字典结构：标签是key，取值是value；而dataframe则可以看做是嵌套字典结构，其中列名是key，每一列的series是value。所以从这个角度讲，pandas数据创建的一种灵活方式就是通过字典或者嵌套字典，同时也自然衍生出了适用于series和dataframe的类似字典访问的接口，即通过loc索引访问。

注意，这里强调series和dataframe是一个类字典结构而非真正意义上的字典，原因在于series中允许标签名重复、dataframe中则允许列名和标签名均有重复，而这是一个真正字典所不允许的。

考虑series和dataframe兼具Numpy数组和字典的特性，那么就不难理解二者的以下属性：

• ndim/shape/dtypes/size/T，分别表示了数据的维数、形状、数据类型和元素个数以及转置结果。其中，由于pandas允许数据类型是异构的，各列之间可能含有多种不同的数据类型，所以dtype取其复数形式dtypes。与此同时，series因为只有一列，所以数据类型自然也就只有一种，pandas为了兼容二者，series的数据类型属性既可以用dtype也可以用dtypes获取；而dataframe则只能用dtypes。
• index/columns/values，分别对应了行标签、列标签和数据，其中数据就是一个格式向上兼容所有列数据类型的array。为了沿袭字典中的访问习惯，还可以用keys()访问标签信息，在series返回index标签，在dataframe中则返回columns列名；可以用items()访问键值对，但一般用处不大。

这里提到了index和columns分别代表行标签和列标签，就不得不提到pandas中的另一个数据结构：Index，例如series中标签列、dataframe中行标签和列标签均属于这种数据结构。

既然是数据结构，就必然有数据类型dtype属性，例如数值型、字符串型或时间类型等，其类型绝大多数场合并不是我们关注的主体，但有些时候值得注意，如后文中提到的通过执行标签切片访问行的过程。

此外，index数据结构还有名字属性name（默认为None）、形状属性shape等。

关于series和dataframe数据结构本身，有大量的方法可用于重构结构信息：

• rename，可以对标签名重命名，也可以重置index和columns的部分标签列信息，接收标量（用于对标签名重命名）或字典（用于重命名行标签和列标签）
• reindex，接收一个新的序列与已有标签列匹配，当原标签列中不存在相应信息时，填充NAN或者可选的填充值
• set_index/reset_index，互为逆操作，前者是将已有的一列信息设置为标签列，而后者是将原标签列归为数据，并重置为默认数字标签
• set_axis，设置标签列，一次只能设置一列信息，与rename功能相近，但接收参数为一个序列更改全部标签列信息（rename中是接收字典，允许只更改部分信息）
• rename_axis，重命名标签名，rename中也可实现相同功能

在pandas早些版本中，除一维数据结构series和二维数据结构dataframe外，还支持三维数据结构panel。这三者是构成递进包容关系，panel即是dataframe的容器，用于存储多个dataframe。

2019年7月，随着pandas 0.25版本的推出，pandas团队宣布正式弃用panel数据结构，而相应功能建议由多层索引实现。

也正因为pandas这3种独特的数据结构，个人一度认为pandas包名解释为：pandas = panel + dataframe + series，根据维数取相应的首字母个数，从而构成pandas，这是个人非常喜欢的一种关于pandas缩写的解释。

03 数据读写

pandas支持大部分的主流文件格式进行数据读写，常用格式及接口为：

• 文本文件，主要包括csv和txt两种等，相应接口为read_csv()和to_csv()，分别用于读写数据
• Excel文件，包括xls和xlsx两种格式均得到支持，底层是调用了xlwt和xlrd进行excel文件操作，相应接口为read_excel()和to_excel()
• SQL文件，支持大部分主流关系型数据库，例如MySQL，需要相应的数据库模块支持，相应接口为read_sql()和to_sql()

此外，pandas还支持html、json等文件格式的读写操作。

04 数据访问

series和dataframe兼具Numpy数组和字典的结构特性，所以数据访问都是从这两方面入手。同时，也支持bool索引进行数据访问和筛选。

• ，这是一个非常便捷的访问方式，不过需区分series和dataframe两种数据结构理解：

• series：既可以用标签也可以用数字索引访问单个元素，还可以用相应的切片访问多个值，因为只有一维信息，自然毫无悬念
• dataframe：无法访问单个元素，只能返回一列、多列或多行：单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" . "访问。切片形式访问时按行进行查询，又区分数字切片和标签切片两种情况：当输入数字索引切片时，类似于普通列表切片；当输入标签切片时，执行范围查询（即无需切片首末值存在于标签列中），包含两端标签结果，无匹配行时返回为空，但要求标签切片类型与索引类型一致。例如，当标签列类型（可通过df.index.dtype查看）为时间类型时，若使用无法隐式转换为时间的字符串作为索引切片，则引发报错

▲切片形式返回行查询，且为范围查询

▲切片类型与索引列类型不一致时，引发报错

• loc/iloc，最为常用的两种数据访问方法，其中loc按标签值访问、iloc按数字索引访问，均支持单值访问或切片查询。与访问类似，loc按标签访问时也是执行范围查询，包含两端结果
• at/iat，loc和iloc的特殊形式，不支持切片访问，仅可以用单个标签值或单个索引值进行访问，一般返回标量结果，除非标签值存在重复
• isin/notin，条件范围查询，即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果
• where，仍然是执行条件查询，但会返回全部结果，只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值，可用于筛选或屏蔽值

• query，按列对dataframe执行条件查询，一般可用常规的条件查询替代

• get，由于series和dataframe均可以看做是类字典结构，所以也可使用字典中的get()方法，主要适用于不确定数据结构中是否包含该标签时，与字典的get方法完全一致

• lookup，loc的一种特殊形式，分别传入一组行标签和列标签，lookup解析成一组行列坐标，返回相应结果：

pandas中支持大量的数据访问接口，但万变不离其宗：只要联想两种数据结构兼具Numpy数组和字典的双重特性，就不难理解这些数据访问的逻辑原理。当然，重点还是掌握、loc和iloc三种方法。

loc和iloc应该理解为是series和dataframe的属性而非函数，应用loc和iloc进行数据访问就是根据属性值访问的过程。

另外，在pandas早些版本中，还存在loc和iloc的兼容结构，即ix，可混合使用标签和数字索引，但往往容易混乱，所以现已弃用。

05 数据处理

pandas最为强大的功能当然是数据处理和分析，可独立完成数据分析前的绝大部分数据预处理需求。简单归纳来看，主要可分为以下几个方面：

1. 数据清洗

数据处理中的清洗工作主要包括对空值、重复值和异常值的处理：

• 空值

• 判断空值，isna或isnull，二者等价，用于判断一个series或dataframe各元素值是否为空的bool结果。需注意对空值的界定：即None或numpy.nan才算空值，而空字符串、空列表等则不属于空值；类似地，notna和notnull则用于判断是否非空
• 填充空值，fillna，按一定策略对空值进行填充，如常数填充、向前/向后填充等，也可通过inplace参数确定是否本地更改
• 删除空值，dropna，删除存在空值的整行或整列，可通过axis设置，也包括inplace参数

• 重复值

• 检测重复值，duplicated，检测各行是否重复，返回一个行索引的bool结果，可通过keep参数设置保留第一行/最后一行/无保留，例如keep=first意味着在存在重复的多行时，首行被认为是合法的而可以保留
• 删除重复值，drop_duplicates，按行检测并删除重复的记录，也可通过keep参数设置保留项。由于该方法默认是按行进行检测，如果存在某个需要需要按列删除，则可以先转置再执行该方法

• 异常值，判断异常值的标准依赖具体分析数据，所以这里仅给出两种处理异常值的可选方法

• 删除，drop，接受参数在特定轴线执行删除一条或多条记录，可通过axis参数设置是按行删除还是按列删除
• 替换，replace，非常强大的功能，对series或dataframe中每个元素执行按条件替换操作，还可开启正则表达式功能

2. 数值计算

由于pandas是在Numpy的基础上实现的，所以Numpy的常用数值计算操作在pandas中也适用：

• 通函数ufunc，即可以像操作标量一样对series或dataframe中的所有元素执行同一操作，这与Numpy的特性是一致的，例如前文提到的replace函数，本质上可算作是通函数。如下实现对数据表中逐元素求平方

• 广播机制，即当维度或形状不匹配时，会按一定条件广播后计算。由于pandas是带标签的数组，所以在广播过程中会自动按标签匹配进行广播，而非类似Numpy那种纯粹按顺序进行广播。例如，如下示例中执行一个dataframe和series相乘，虽然二者维度不等、大小不等、标签顺序也不一致，但仍能按标签匹配得到预期结果

• 字符串向量化，即对于数据类型为字符串格式的一列执行向量化的字符串操作，本质上是调用series.str属性的系列接口，完成相应的字符串操作。尤为强大的是，除了常用的字符串操作方法，str属性接口中还集成了正则表达式的大部分功能，这使得pandas在处理字符串列时，兼具高效和强力。例如如下代码可用于统计每个句子中单词的个数

需注意的是，这里的字符串接口与Python中普通字符串的接口形式上很是相近，但二者是不一样的。

• 时间类型向量化操作，如字符串一样，在pandas中另一个得到"优待"的数据类型是时间类型，正如字符串列可用str属性调用字符串接口一样，时间类型列可用dt属性调用相应接口，这在处理时间类型时会十分有效。

3. 数据转换

前文提到，在处理特定值时可用replace对每个元素执行相同的操作，然而replace一般仅能用于简单的替换操作，所以pandas还提供了更为强大的数据转换方法

• map，适用于series对象，功能与Python中的普通map函数类似，即对给定序列中的每个值执行相同的映射操作，不同的是series中的map接口的映射方式既可以是一个函数，也可以是一个字典

• apply，既适用于series对象也适用于dataframe对象，但对二者处理的粒度是不一样的：apply应用于series时是逐元素执行函数操作；apply应用于dataframe时是逐行或者逐列执行函数操作（通过axis参数设置对行还是对列，默认是行），仅接收函数作为参数

• applymap，仅适用于dataframe对象，且是对dataframe中的每个元素执行函数操作，从这个角度讲，与replace类似，applymap可看作是dataframe对象的通函数。

4. 合并与拼接

pandas中又一个重量级数据处理功能是对多个dataframe进行合并与拼接，对应SQL中两个非常重要的操作：union和join。pandas完成这两个功能主要依赖以下函数：

• concat，与Numpy中的concatenate类似，但功能更为强大，可通过一个axis参数设置是横向或者拼接，要求非拼接轴向标签唯一（例如沿着行进行拼接时，要求每个df内部列名是唯一的，但两个df间可以重复，毕竟有相同列才有拼接的实际意义）
• merge，完全类似于SQL中的join语法，仅支持横向拼接，通过设置连接字段，实现对同一记录的不同列信息连接，支持inner、left、right和outer4种连接方式，但只能实现SQL中的等值连接
• join，语法和功能与merge一致，不同的是merge既可以用pandas接口调用，也可以用dataframe对象接口调用，而join则只适用于dataframe对象接口
• append，concat执行axis=0时的一个简化接口，类似列表的append函数一样

实际上，concat通过设置axis=1也可实现与merge类似的效果，二者的区别在于：merge允许连接字段重复，类似一对多或者多对一连接，此时将产生笛卡尔积结果；而concat则不允许重复，仅能一对一拼接。

▲建表语句

▲通过设置参数，concat和merge实现相同效果

06 数据分析

pandas中的另一大类功能是数据分析，通过丰富的接口，可实现大量的统计需求，包括Excel和SQL中的大部分分析过程，在pandas中均可以实现。

1. 基本统计量

pandas内置了丰富的统计接口，这是与Numpy是一致的，同时又包括一些常用统计信息的集成接口。

• info，展示行标签、列标签、以及各列基本信息，包括元素个数和非空个数及数据类型等
• head/tail，从头/尾抽样指定条数记录
• describe，展示数据的基本统计指标，包括计数、均值、方差、4分位数等，还可接收一个百分位参数列表展示更多信息

• count、value_counts，前者既适用于series也适用于dataframe，用于按列统计个数，实现忽略空值后的计数；而value_counts则仅适用于series，执行分组统计，并默认按频数高低执行降序排列，在统计分析中很有用

• unique、nunique，也是仅适用于series对象，统计唯一值信息，前者返回唯一值结果列表，后者返回唯一值个数(number of unique）

• sort_index、sort_values，既适用于series也适用于dataframe，sort_index是对标签列执行排序，如果是dataframe可通过axis参数设置是对行标签还是列标签执行排序；sort_values是按值排序，如果是dataframe对象，也可通过axis参数设置排序方向是行还是列，同时根据by参数传入指定的行或者列，可传入多行或多列并分别设置升序降序参数，非常灵活。另外，在标签列已经命名的情况下，sort_values可通过by标签名实现与sort_index相同的效果。

2. 分组聚合

pandas的另一个强大的数据分析功能是分组聚合以及数据透视表，前者堪比SQL中的groupby，后者媲美Excel中的数据透视表。

• groupby，类比SQL中的group by功能，即按某一列或多列执行分组。一般而言，分组的目的是为了后续的聚合统计，所有groupby函数一般不单独使用，而需要级联其他聚合函数共同完成特定需求，例如分组求和、分组求均值等。

▲pandas官网关于groupby过程的解释

级联其他聚合函数的方式一般有两种：单一的聚合需求用groupby+聚合函数即可，复杂的大量聚合则可借用agg函数，agg函数接受多种参数形式作为聚合函数，功能更为强大。

▲两种分组聚合形式

• pivot，pivot英文有"支点"或者"旋转"的意思，排序算法中经典的快速排序就是不断根据pivot不断将数据二分，从而加速排序过程。用在这里，实际上就是执行行列重整。例如，以某列取值为重整后行标签，以另一列取值作为重整后的列标签，以其他列取值作为填充value，即实现了数据表的行列重整。以SQL中经典的学生成绩表为例，给定原始学生—课程—成绩表，需重整为学生vs课程的成绩表，则可应用pivot实现：

另外，还有一对函数也常用于数据重整，即stack和unstack，其中unstack执行效果与pivot非常类似，而stack则是unstack的逆过程。

• pivot_table，有了pivot就不难理解pivot_table，实际上它是在前者的基础上增加了聚合的过程，类似于Excel中的数据透视表功能。仍然考虑前述学生成绩表的例子，但是再增加一列班级信息，需求是统计各班级每门课程的平均分。由于此时各班的每门课成绩信息不唯一，所以直接用pivot进行重整会报错，此时即需要对各班各门课程成绩进行聚合后重整，比如取平均分。

07 数据可视化

pandas集成了Matplotlib中的常用可视化图形接口，可通过series和dataframe两种数据结构面向对象的接口方式简单调用。

两种数据结构作图，区别仅在于series是绘制单个图形，而dataframe则是绘制一组图形，且在dataframe绘图结果中以列名为标签自动添加legend。另外，均支持两种形式的绘图接口：

• plot属性+相应绘图接口，如plot.bar()用于绘制条形图
• plot()方法并通过传入kind参数选择相应绘图类型，如plot(kind=’bar’)

不过，pandas绘图中仅集成了常用的图表接口，更多复杂的绘图需求往往还需依赖Matplotlib或者其他可视化库。

如何使用Python Pandas模块读取各类型文件

这个非常简单，pandas内置了大量函数和类型，可以快速处理日常各种文件，下面我以txt，excel，csv，json和mysql这5种类型文件为例，简单介绍一下pandas是如何快速读取这些文件的：

txt文件

这是最常见的一种文本文件格式，读取的话，直接使用read_table函数就行，测试代码如下，这里必须保证txt文件是格式化的，不然读取的结果会有误，filename是文件名，header是否包含列标题，sep是每行数据的分隔符，最终读取的数据类型是DataFrame，方便后面程序进行处理：

excel文件

这也是一种比较常见的文件格式，读取的话，直接使用read_excel函数就行，测试代码如下，非常简单，直接传入文件名就行，最终返回结果也是DataFrame类型：

csv文件

这也是一种比较常见的文件格式，读取的话，直接使用read_csv函数就行，测试代码如下，也非常简单，filename为文件名，header为是否包含列标题，最终返回结果也是DataFrame类型：

json文件

这也是一种比较常用的数据存储格式，读取的话，直接使用read_json函数就行，测试代码如下，filename为文件名，如果出现中文乱码的话，设置encoding编码为uft-8就行，最终结果也是DataFrame类型：

mysql

这里首先需要安装sqlalchemy框架，之后才能借助read_sql_query函数直接从mysql数据库读取数据，安装的话，直接输入命令“pip install sqlalchemy”就行，测试代码如下，也非常简单，先创建一个connect连接，然后根据sql查询语句，直接从数据库中读取数据就行：

至此，我们就完成了利用python的pandas模块来读取txt，excel，csv，json和mysql这5种类型文件的数据。总的来说，pandas这个模块功能非常强大，尤其对于数据处理来说，可以说是一个利器，在数据分析与处理中经常会用到，只要你熟悉一下相关文档和示例，很快就能掌握的，网上也有相关资料和教程，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。