[Python知识库]pandas数据分析总结

Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。其中DataFrame，Json，数据筛选的使用频次很高，值得重点将基本用法学习并总结。

版本信息：python 3.7? pandas?1.3.5

一、DataFrame

DataFrame 是一个表格型的数据结构，可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）

data = {
    "calories": [420, 380, 390],
    "duration": [50, 40, 45]
    }
df = pd.DataFrame(data)
#返回第一行和第二行
print(df.loc[0,1])

二、JSON截取

nested_list.json 文件内容
{
    "school_name": "ABC primary school",
    "class": "Year 1",
    "students": [
    {
        "id": "A001",
        "name": "Tom",
        "math": 60,
        "physics": 66,
        "chemistry": 61
    },
    {
        "id": "A002",
        "name": "James",
        "math": 89,
        "physics": 76,
        "chemistry": 51
    },
    {
        "id": "A003",
        "name": "Jenny",
        "math": 79,
        "physics": 90,
        "chemistry": 78
    }]
}

对于以上有嵌套的json格式，如果我只需要读取student中的math字段的所有记录；有两种方式，

1、使用read_json将记录读取出来，再用DataFrame截取；

2、使用json_normalize直接截取。

import pandas as pd
import json
import glom

第一种方式：
#需安装pip3 install glom，glom 模块允许我们使用 . 来访问内嵌对象的属性。
df = pd.read_json('nested_list.json')
data = df['students'].apply(lambda row: glom(row, 'grade.math'))


第二种方式：
# 使用 Python JSON 模块载入数据
with open('nested_list.json','r') as f:
    data = json.loads(f.read())

# 展平数据
df_nested_list = pd.json_normalize(data, record_path =['students'])
# 还可以使用 meta 参数来显示其他的元数据
df_nested_list = pd.json_normalize(data, record_path =['students'],meta=['class'])
print(df_nested_list)

三、数据筛选：

1、清洗空值：DataFrame.dropna

2、替换空值：DataFrame.fillna

3、清洗重复数据：DataFrame.duplicated

其中可使用参数如下：

• axis：默认为?0，表示逢空值剔除整行，如果设置参数?axis＝1?表示逢空值去掉整列。
• how：默认为?'any'?如果一行（或一列）里任何一个数据有出现 NA 就去掉整行，如果设置?how='all'?一行（或列）都是 NA 才去掉这整行。
• thresh：设置需要多少非空值的数据才可以保留下来的。
• subset：设置想要检查的列。如果是多个列，可以使用列名的 list 作为参数。
• inplace：如果设置 True，将计算得到的值直接覆盖之前的值并返回 None，修改的是源数据。

应用场景：

#1、某一列ST_NUM，dropna清除空值，inplace = True修改dataframe
df.dropna(subset=['ST_NUM'], inplace = True)

#2、列PID，空值填充123456，inplace = True修改dataframe
df['PID'].fillna(12345, inplace = True)

#3、修改第2行，age列的数据
df.loc[2, 'age'] = 30 # 

#4、删除重复数据
df.drop_duplicates(inplace = True)