[人工智能]pandas与numpy初步应用

基础知识

处理数据一般分为几个阶段：数据整理与清洗、数据分析与建模、数据可视化与制表，Pandas与npArrays 是处理数据的理想工具

# 一般引用实例
import pandas as pd
import numpy as np 

数据结构

数据格式转换

csv转DataFrame

df = pd.read_csv(path,header=None, encoding="gbk")  # header=None,读取时不加表头，默认加表头

DataFrame转csv

# 将数据保存成csv文件
df_name.to_csv(path,sep=',',index=False)  # index=False不加序列号

list转DataFrame

# df中添加一列
DataFrame['表头名'] = List  # List为一维列表，最后为一列值

# 将多行列表转为df
c={"列名1": ls_1,"列名2": ls_2}
df = pd.DataFrame(c,columns=['列名1', '列名2'])  #指定列名为name和id，顺序name先，id后

DataFrame转list

首先使用np.array()函数把DataFrame转化为np.ndarray()，再利用tolist()函数把np.ndarray()转为list

# 表头内容都提取
data = np.array(df).tolist()

# df.as_matrix指定取某些列
data=df.as_matrix(['表头名','表头名']).tolist()

# 以列为单位提取
data=df.values.tolist()

Series转DataFrame

# 将Series转换为DataFrame
dict_name = {'表头名': Series.values}
df = pd.DataFrame(dict_name)

npArrays转DataFrame

df = pd.DataFrame(npArrays,columns=['表头名'],index=None)  # npArrays转DataFrame

DataFrame转npArrays

df = pd.read_csv("data.csv")
data_np = np.array(df)

list转npArrays

npArrays = np.array(List)

npArrays转list

List = npArrays.tolist() 

处理数据

提取df数据

column_headers = list(df.columns.values)  # 有表头时将表头提取出来，并转化为npArrays
data = df.values  # 将df的值提取出来，以npArrays形式返回

处理NAN值(空缺或无穷小浮点数)

df.dropna(inplace=True)  # 去除空缺行

df.fillna(x,inplace = True)  # 用x替换nan值

print(np.isnan(df).any())  # 打印出每行是否存在nan值

DataFrame上下拼接

df = pd.concat([df_1, df_2])

删除一列

df_del = df.drop("表头名", 1) 

npArrays转置

npArrays_T = npArrays.transpose()

保存数据

# 将npArrays数据保存为csv
np.savetxt("文件名.csv", npArrays,delimiter=',', fmt='%s')

# 将DataFrame数据保存为csv
df.to_csv(path,sep=',',index=False)  # index=False不加序列号

Tips：会不断更新完善